Processi di Deinterleaving degli Impulsi Radar Basati su Tecniche di Classificazione Neurali

Il presente articolo descrive i risultati dello studio di fattibilità di un processo di nuova generazione per il deinterleaving di impulsi radar, basato su tecnologie HW di Digital Signal Processing (DSP) e sui potenti algoritmi SW comunemente noti con la denominazione di reti neurali (Neural Networks), un concetto matematico oramai vecchio di 40 anni, ma, come spesso succede, realizzabile in pratica solo in tempi recenti. Una breve introduzione sul significato, sui principi e sulle applicazioni già realizzate dei Neural Networks consentirà di apprezzarne le potenzialità quando applicate al processo di classificazione, discriminazione e identificazione di emittenti RF, in un ambiente operativo denso (sia per numero di impulsi che di emittenti) e sempre più complesso (per la presenza di forme d'onda adattive, oggi possibili grazie all'impiego di generatori digitali di segnale a controllo numerico), analizzabile da un Ricevitore Digitale con le prestazioni di quello che ELT ha già sviluppato. Saranno poi presentati i risultati dello studio di fattibilità volto a risolvere il problema specifico di classificare le forme d'onda sulla base del PRI (Pulse Repetition Interval) utilizzando questo approccio. Gli algoritmi utilizzati, applicati su forme d'onda in uscita ad un ricevitore ESM reale, saranno valutati, oltre che sulla base della capacità di classificazione, anche sulla base del tempo necessario al processing