СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТРАДИЦИОННЫХ И НЕЙРОСЕТЕВЫХ МЕТОДОВ ОБНАРУЖЕНИЯ БПЛА

Аннотация

В статье проведен сравнительный анализ традиционных методов обработки сигналов и нейросетевых подходов для обнаружения беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Рассмотрены классические алгоритмы, такие как байесовский подход, критерии Неймана-Пирсона и алгоритмы минимизации среднего риска, а также их эффективность в условиях шумов и помех. Особое внимание уделено использованию искусственных нейронных сетей (ИНС) для повышения точности детекции, автоматического выделения признаков и адаптации к изменяющимся условиям. Оценена эффективность различных методов с применением метрик F1-мера и AUC-ROC, что позволяет обоснованно сравнить их преимущества и недостатки в задачах мониторинга воздушного пространства.