Este trabalho aborda o problema de classificação de padrões, analisando soluções aplicáveis a sinais radar, no campo da Guerra Eletrônica. Buscando discriminar assinaturas de radar, a partir da análise de seus sinais distribuídos nas amostras, o foco desse trabalho se concentra na classificação não-supervisionada de padrões. Dentre o vasto ferramental da Inteligência Artificial capaz de executar tarefas dessa natureza, optou-se pela utilização dos algoritmos de clusterização, tipicamente empregados em atividades de Data Mining. Experimentos iniciais, utilizando as implementações dos algoritmos Simple K-Means e Expectation-Maximization (E-M), constantes do Framework WEKA, foram realizados sobre um conjunto de sinais radar produzido computacionalmente, a partir de valores nominais dos parâmetros descritores dos tipos de radares encontrados na literatura. Além desses valores intrínsecos, outros parâmetros foram agregados para simular a cinemática de missões de Reconhecimento Eletrônico, comumente encontrados nos registros dos sinais coletados. Tendo em vista o caráter não determinístico dos algoritmos, optou-se pela submissão dos resultados obtidos com o algoritmo E-M - eleito como mais aplicável - a um conjunto de regras heurísticas implementadas por um sistema especialista, desenvolvido a partir do framework JESS. Esse refinamento proporcionou altos índices de melhoria que validaram a metodologia considerada.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:593 |
Date | 27 August 2008 |
Creators | Marcelo Menezes Pimentel |
Contributors | Paulo Marcelo Tasinaffo |
Publisher | Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA, instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica, instacron:ITA |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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