МЕТОД И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМЫ ЗАЩИТЫ ПОДВИЖНОГО ОБЪЕКТА ОТ МАЛОРАЗМЕРНОГО РОБОТОТЕХНИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА

  • В.В. Ланцов Государственный научно-исследовательский институт прикладных проблем (ГосНИИПП)
  • К.В. Ланцов Государственный научно-исследовательский институт прикладных проблем (ГосНИИПП)
  • А. В. Корякин Государственный научно-исследовательский институт прикладных проблем (ГосНИИПП)
  • Л.А. Мартынова АО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор»
Ключевые слова: Беспилотное воздушное судно, защита подвижного объекта, оценка эффективности, средства обнаружения, вероятность обнаружения, метод статистических испытаний

Аннотация

Целью исследования является оценка эффективности системы защиты подвижного
охраняемого объекта от малоразмерного беспилотного воздушного судна (БВС). В связи с
особенностью построения системы защиты подвижного объекта, связанной с перемеще-
нием синхронно с объектом критической зоны, в которую не должен попасть БВС, потре-
бовалась разработка метода и математической модели оценки эффективности БВС.
В качестве показателя эффективности принята вероятность отведения БВС от крити-
ческой зоны. Проанализировано, что отведение БВС от критической зоны осуществляется
за счет своевременного обнаружения БВС и его перехода от навигации по сигналам спут-
никовых навигационных систем – к навигации по бортовой инерциальной навигационной
системе. Своевременность обнаружения определяется дальностью обнаружения БВС.
Дальность обнаружения определяется, прежде всего, параметрами самих средств обна-
ружения, топологией их размещения, размерами критической зоны вокруг охраняемого
объекта, направлением движения БВС. Размер критической зоны определяется опасно-
стью видеосъемки с борта БВС или сброса полезной нагрузки. Наиболее уязвимым для ох-
раняемого объекта направлением движения БВС является движение к точке встречи с
охраняемым объектом. Результаты анализа и разработанные алгоритмы функционирова-
ния системы защиты от малоразмерного БВС учтены при разработке математической
модели оценки эффективности защиты охраняемого объекта. Ввиду того, что часть па-
раметров БВС заранее неизвестна, их значения разыгрывались равновероятно. Для расче-
та показателя эффективности использован метод статистических испытаний (метод
Монте-Карло). В каждом испытании разыгрывались случайные параметры БВС, задава-
лись исходные данные, воспроизводились процессы движения охраняемого объекта и БВС,
изменения положения критической зоны, оценивалось попадание БВС в зоны обзора
средств обнаружения, отведение от генерального курса БВС и попадание его в пределы
критической зоны. Разработанные метод и математическая модель оценки эффективно-
сти позволили провести численный эксперимент, направленный на оценку влияния скорости
БВС на эффективность защиты подвижного охраняемого объекта. Результаты работы
могут быть использованы при проектировании и разработке системы защиты охраняемо-
го объекта от БВС, при сравнительном анализе альтернативных систем защиты от БВС.
Предложенные метод и математическая модель могут быть использованы также и в
подводной морской среде при оценке эффективности защиты охраняемого обитаемо-
го/необитаемого объекта от морских робототехнических комплексов.

Литература

1. Makarenko S.I. Protivodeystvie bespilotnym letatel'nym apparatam: monografiya [Countermeasures
against unmanned aerial vehicles: monograph]. Saint Petersburg: Naukoemkie
tekhnologii, 2020, 204 p.
2. Klassifikatsiya BPLA po letnym kharakteristikam. Free access mode: https://docs.geoscan.
aero/ru/master/database/const-module/classification/classification.html.
3. DJI Mavic 2 Pro - Drone Quadcopter UAV with Hasselblad Camera 3-Axis Gimbal HDR 4K
Video Adjustable Aperture 20MP 1" CMOS Sensor, up to 48mph, Gray. Free access mode:
https://www.amazon.com/DJI-Quadcopter-Hasselblad-Adjustable-Aperture/dp/B07GDC5X74
(accessed 03 March 2023).
4. Phantom 4 Pro V2.0. Free access mode: https://www.amazon.com/DJI-Phantom-Pro-V2-0-
White/dp/B07CXX39Y7/ref=sr_1_6?crid=49MI5QNHNAAT&keywords=Phantom+4+Pro+V
2.0&qid=1677785368&sprefix=phantom+4+pro+v2.0+%2Caps%2C173&sr=8-6 (accessed 03
March 2023).
5. BLA T23E [UAV T23E]. Free access mode: https://web.archive.org/web/20081211023223/
http://www.enics.ru/detail?product_id=20 (accessed 13 May 2022).
6. Kub-BLA [Cube UAV]. Free access mode: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D1%
83% D0%B1-%D0%91%D0%9B%D0%90 (accessed 03 March 2023).
7. Sistemy i sredstva dlya obnaruzheniya bespilotnikov (BPLA) [Systems and means for detecting
unmanned aerial vehicles (UAVs)]. Free access mode: https://anti-dron.ru/blog/sistemy-isredstva-
dlya-obnaruzheniya-bespilotnikov-i-effektivnost-ikh-primeneniya.html ((accessed 03
March 2023).
8. Filin E.D., Kirichek R.V. Metody obnaruzheniya malorazmernykh bespilotnykh letatel'nykh
apparatov na osnove analiza elektromagnitnogo spektra [Methods for detecting small unmanned
aerial vehicles based on the analysis of the electromagnetic spectrum],
Informatsionnye tekhnologii i telekommunikatsii [Information technologies and telecommunications],
2018, Vol. 6, No. 2, pp. 87-93.
9. Sistemy obnaruzheniya i neytralizatsii bespilotnikov [Systems for detecting and neutralizing
drones]. Free access mode: http://robotrends.ru/robopedia/sistemy-obnaruzheniya-i-nyaytralizaciibespilotnikov
(accessed 03 March 2023).
10. Nagin I.A., Mukhamedzyanov T.A. Eksperimental'nye issledovaniya algoritma kompleksirovaniya v
inertsial'no-sputnikovoy navigatsionnoy sisteme NV216C-IMU [Experimental studies of the integration
algorithm in the NV216C-IMU inertial satellite navigation system], Perspektivnye sistemy i
zadachi upravleniya: materialy XVII Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferentsii i XIII
molodezhnoy shkoly-seminara «Upravlenie i obrabotka informatsii v tekhnicheskikh sistemakh»
[Perspective systems and control tasks: materials of the XVII All-Russian Scientific and Practical
Conference and the XIII Youth School-Seminar "Control and Information Processing in Technical
Systems"]. Taganrog: IP Maruk M.R., 2022, pp. 153-159.
11. Martynova L.A., Mashoshin A.I., Pashkevich I.V. Podkhody k otsenke effektivnosti avtonomnogo
neobitaemogo podvodnogo apparata [Approaches to evaluating the effectiveness of an autonomous
uninhabited underwater vehicle], Upravlenie v morskikh i aerokosmicheskikh sistemakh (UMAS-
2016); Mater. 9-oy Mul'tikonferentsii po problemam upravleniya. Predsedatel' prezidiuma
mul'tikonferentsii V.G. Peshekhonov [Management in marine and aerospace systems (UMAS-2016).
Materials of the 9th Multiconference on Management Problems. Chairman of the presidium of the
multiconference V.G. Peshekhonov], 2016, pp. 205-209.
12. Martynova L.A., Mashoshin A.I. Osobennosti otsenki effektivnosti funktsionirovaniya avtonomnykh
neobitaemykh podvodnykh apparatov v neshtatnykh situatsiyakh [Peculiarities of evaluating the efficiency
of functioning of autonomous uninhabited underwater vehicles in emergency situations],
Ekstremal'naya robototekhnika [Extremal Robotics], 2016, Vol. 1, No. 1, pp. 86-91.
13. Martynova L.A., Rozengauz M.B. Opredelenie effektivnogo povedeniya gruppy ANPA v
setetsentricheskoy sisteme osveshcheniya podvodnoy obstanovki [Determination of the effective
behavior of a group of AUVs in a network-centric system for lighting the underwater environment],
Informatsionno-upravlyayushchie sistemy [Information and Control Systems],
2017, No. 3 (88), pp. 47-57.
14. Martynova L.A. Instrumentariy dlya issledovaniy effektivnosti vedeniya seysmorazvedki s
ispol'zovaniem avtonomnykh neobitaemykh podvodnykh apparatov [Tools for researching the effectiveness
of seismic surveys using autonomous uninhabited underwater vehicles], Informatsionnoupravlyayushchie
sistemy [Information and control systems], 2017, No. 2 (87), pp. 77-87.
15. Koryakin A.V., Lantsov V.V., Martynova L.A. Formirovanie kompleksa obnaruzheniya bespilotnogo
letatel'nogo apparata – elementa morskoy robotizirovannoy sistemy [Formation of a detection complex
for an unmanned aerial vehicle - an element of a marine robotic system], Upravlenie v
morskikh sistemakh (UMS-2022): 15-ya Mul'tikonferentsiya po problemam upravleniya. Materialy
konferentsii [Management in Marine Systems (UMS-2022). 15th Multiconference on Management
Problems. Conference materials]. Saint Petersburg, 2022, pp. 20-23.
16. Ali J., Dyo V. Coverage and Mobile Sensor Placement for Vehicles on Predetermined Routes:
A Greedy Heuristic Approach (SCITEPRESS, Madrid, 2017), pp. 83-88.
17. Cruz Caminha P.H., Souza Couto R. De, Maciel Kosmalski Costa L.H., Fladenmuller A.,
Amorim M. Dias de On the Coverage of Bus-Based Mobile Sensing, 2018. MDPI. Basel.
18. Cormen T.H., Leiserson C.E., Rivest R.L., Stein C. Introduction to Algorithms. MIT Press.
Massachusetts, 2009, 984 p.
19. Cai X. Canonical Coin Systems for Change-Making Problems, IEEE Computer Society Conference
Publishing Services (CPS). Danvers, 2009, pp. 499-504.
20. Edmonds J. Matroids and the greedy algorithm. Springer, Berlin, 1971, pp. 127-136.
21. Curtis S. The classification of greedy algorithms. Elsevier. Amsterdam, 2003, pp. 125-157.
22. Abchuk V., Suzdal' V. Poisk ob"ektov [Search for objects]. Moscow: Sov. Radio, 1977, 334 p.
Опубликован
2023-04-10
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ I. ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ