| Найдено документов - 1 | Статьи из номера журнала: RUSSIAN AERONAUTICS. T. 65, № 2. - USA : Allerton Press, 2022. - Текст : электронный. | Версия для печати |
Сортировать по:
1. Статья из журнала
| Algorithm for detecting the critical elements of airborne radar systems based on operational analysis of diagnostic information time series / V. A. Shevtsov, A. V. Timoshenko, A.Yu. Perlov, K. V. L’vov. - Текст : электронный // RUSSIAN AERONAUTICS. - USA : Allerton Press, 2022. - T. 65, № 2. - pp. 405–412. - URL: https://link.springer.com/article/10.3103/S1068799822020209 (дата обращения: 18.05.2026). - URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=59877321 (дата обращения: 18.05.2026). | |
| Авторы: | Shevtsov, V. A., Timoshenko, A. V., Perlov, A.Yu., L’vov, K. V. |
| Ключевые слова: | Airborne radar, Machine learning, Failure prediction, Power amplification unit |
| Аннотация: | The paper proposes an algorithm for determining the critical elements based on the results of operational analysis of airborne radar diagnostic information. The algorithm is based on determining the weight coefficients of each power amplification unit in predicting the power radiated by the radar. The implementation of the algorithm proposed is demonstrated |
| Поиск: | Источник |
| Ссылка на ресурс: | https://www.elibrary.ru/item.asp?id=59877321 |
| Ссылка на ресурс: | https://link.springer.com/article/10.3103/S1068799822020209 |