Изобретение относится к области радиолокации и может быть использовано для распознавания в многофункциональной радиолокационной станции (РЛС) класса летательного аппарата (ЛА) по принципу «самолет с турбореактивным двигателем (ТРД) - самолет с турбовинтовым двигателем (ТВД) - вертолет - ракета - беспилотный летательный аппарат (БпЛА)» на основе совместного применения калмановской фильтрации и нейронной сети (НС). Технический результат заключается в создании способа, позволяющего по многопризнаковому пространству распознать в многофункциональной РЛС с вероятностью, не ниже заданной, класс ЛА по принципу «самолет с ТРД - самолет с ТВД - вертолет - ракета - БпЛА». Способ заключается в том, что отраженный от ЛА радиолокационный (РЛ) сигнал принимают многофункциональной РЛС и подвергают на промежуточной частоте узкополосной доплеровской фильтрации на основе процедуры быстрого преобразования Фурье (БПФ), преобразуют в амплитудно-частотный спектр (АЧС), спектральные составляющие которого обусловлены отражениями РЛ сигнала от планера ЛА. Путем пороговой обработки АЧС сигнала формируются только те отсчеты Fq доплеровских частот, где q=1,…,Q; Q - количество классов ЛА, на частотных позициях которых амплитуды спектральных составляющих превысили установленный порог. В режиме обучения НС в соответствии с q-ми динамическими моделями доплеровских частот формируют последовательно отсчеты доплеровских частот, по которым за R тактов осуществляют вычисление значений соответствующей q-й автокорреляционной функции (АКФ) скоростных флюктуаций доплеровской частоты. Вычисляют соответствующие значения коэффициентов АКФ для ЛА q-го класса, которые совместно с дополнительными признаками распознавания: высотой и скоростью полета ЛА q-го класса, значением доплеровских частот, обусловленных отражением РЛ сигнала от вращающихся лопаток рабочего колеса компрессора низкого давления ЛА классов «самолет с ТРД», «самолет с ТВД», диапазоном доплеровских частот, обусловленных отражениями РЛ сигнала от двигателя и лопастей ЛА класса «вертолет», от винтов ЛА класса «самолет с ТВД», поступают на соответствующие входные нейроны НС для ее обучения. В режиме распознавания класса ЛА с помощью каждого q-го калмановского фильтра осуществляют фильтрацию отсчетов доплеровских частот. В результате на выходе каждого q-го калмановского фильтра формируется оценка флюктуаций доплеровской частоты, по которой вычисляется оценка АКФ и оценки коэффициентов АКФ, которые с дополнительными признаками для ЛА q-го класса поступают на входы НС для принятия решения о том, что ЛА имеет q-й класс. 1 ил., 1 табл.
