1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Известия РАН. Теория и системы управления
  4. № 3, 2023

Известия РАН. Теория и системы управления, 2023, № 3, стр. 57-75

ОПТИМИЗАЦИЯ ФУНКЦИОНАЛА РИСКА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ СОСТАВОМ И СТРУКТУРОЙ РАЗНОРОДНОЙ ГРУППИРОВКИ СЕНСОРОВ ОБНАРУЖЕНИЯ В ТРЕХМЕРНОМ ПРОСТРАНСТВЕ

В. А. Дюков a, А. М. Казанцев b, *, И. Ю. Макушев c, М. С. Путилин a, А. В. Тимошенко d

a Национальный исследовательский ун-т “МИЭТ”
Москва, Россия

b АО “Радиотехнический институт имени академика А.Л. Минца”
Москва, Россия

c ПАО “МАК “Вымпел”,
Москва, Россия

d МАИ (национальный исследовательский ун-т)
Москва, Россия

* E-mail: kazantsev.andrei@gmail.com

Поступила в редакцию 27.06.2022
После доработки 08.08.2022
Принята к публикации 05.12.2022

Аннотация

Неуклонный рост массовости и динамики применения воздушных средств в ходе различных конфликтов обуславливает необходимость постановки и решения задач построения систем их обнаружения, близких к реальности. Следует отметить, что в настоящее время вектор приоритетов в развитии сенсоров обнаружения изменяется с решения задач по повышению их характеристик на оптимизацию и адаптивность в их управлении. В качестве объекта рассматривается разнородная группировка сенсоров, решающая задачи обнаружения подвижного воздушного объекта. Предметом служит методология построения моделей управления разнородными сенсорами обнаружения. На основе анализа антагонистического взаимодействия разнородной группировки и воздушных объектов, процессов их функционирования предложен геометрический подход к решению задачи обнаружения подвижного объекта, в котором используется адаптированный и усовершенствованный функционал риска как один из возможных показателей для дальнейшего синтеза алгоритмов управления. С помощью имитационного моделирования приведено обоснование практической эффективности применения данного функционала и представлено сравнение с другими показателями эффективности.

Список литературы

  1. Галяев А.А., Маслов Е.П., Рубинович Е.Я. Об одной задаче управления движением объекта в конфликтной среде // Изв. РАН. ТиСУ. 2009. № 3. С. 134–140.

  2. Галяев А.А., Маслов Е.П. Оптимизация закона уклонения подвижного объекта от обнаружения при наличии ограничений // АиТ. 2012. № 6. С. 73–88.

  3. Абрамянц Т.Г., Маслов Е.П., Яхно В.П. Уклонение подвижного объекта от обнаружения группой наблюдателей // Проблемы управления. 2010. № 5. С. 73–79.

  4. Zabarankin M., Uryasev S., Pardalos P. Optimal Risk Path Algorithms // Cooperative Control and Optimization. Applied Optimization. 2002. V. 66. P. 273–298.

  5. Петров М.Ю. Построение маршрута полета летательного аппарата на малых высотах // Изв. РАН. ТиСУ. 2019. № 3. С. 140–146.

  6. Шайкин М.Е. О статистическом функционале риска в задаче управления движением объекта в конфликтной среде // Изв. РАН. ТиСУ. 2011. № 1. С. 22–31.

  7. Dogan A., Ugur Z. Unmanned Aerial Vehicle Dynamic-Target Pursuit by Using Probabilistic Threat Exposure Map // AIIA Guidance, Dynamics and Control. 2006. V. 29. № 4. P. 944–954.

  8. Воронин А.Н., Зиатдинов Ю.К., Пермяков А.Ю., Варламов И.Д. Синтез компромиссно-оптимальных траекторий мобильных объектов в конфликтной среде // Сучасні інформаційні технології у сфері безпеки та оборони. 2015. № 1 (22). С. 40–49.

  9. Kumar G.N., Dadarya S., Verandani A., Sarkar A.K., Talole S.E. Cruise Missile Mission Planning Using Genetic Algorithm // Proc. Intern. Conf. on Modern Research in Aerospace Engineering. Noida, NCR-Delhi, 2018. P. 353–362.

  10. Zabarankin M., Uryasev S., Murphey R. Aircraft Routing Under the Risk of Detection // Naval Research Logistics. 2006. V. 53. P. 728–747.

  11. Zhang Z., Wu J., Dai J., He C. A Novel Real-Time Penetration Path Planning Algorithm for Stealth UAV in 3D Complex Dynamic Environment // IEEE Access. 2020. V. 8. P. 122757–122771.

  12. Dijkstra E. A Note of Two Problems in Connection with Graphs // Numerische Mathematik. 1959. V. 1. P. 269–271.

  13. Jong-Jin S., Hyochoong B. UAV Path Planning under Dynamic Threats Using an Improved PSO Algorithm // Intern. Aerospace Engineering. 2020. V. 10. P. 1–17.

  14. Miller B., Stepanyan K., Miller A., Andreev M. 3D Path Planning in a Threat Environment // Proc. IEEE Conf. on Decision and Control and European Control Conf. Orlando, FL, USA, 2011. P. 6864–6869.

  15. Ежов Г.В. Алгоритмы нахождения пути, их сравнение и визуализация на базе движка Unity // Молодой ученый. 2020. № 50 (340). С. 15–24.

  16. Hart P.E., Nilsson N.J., Raphael B.A. Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths // IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics SSC4. 1968. V. 4. № 2. P. 100–107.

  17. Евдокименков В.Н., Красильщиков М.Н., Ляпин Н.А. Гарантирующее управление траекторией̆ беспилотного летательного аппарата при сближении с маневрирующей воздушной целью // Изв. РАН. ТиСУ. 2018. № 5. С. 40–53. https://doi.org/10.31857/S000233880002851-5

  18. Евдокименков В.Н., Красильщиков М.Н., Себряков Г.Г. Распределенная интеллектуальная система управления группой беспилотных летательных аппаратов: архитектура и программно-математическое обеспечение // Системы управления, связи и безопасности. 2019. № 3. С. 1–13. https://doi.org/10.24411/2410-9916-2019-10301

  19. Справочник офицера воздушно-космической обороны / Под общ. ред. С.К. Бурмистрова. Тверь: BA ВКО, 2006. 564 с.

  20. Тяпкин В.Н., Фомин А.Н., Гарин Е.Н. и др. Основы построения радиолокационных станций радиотехнических войск: учебник / Под общ. ред. В.Н. Тяпкина. Красноярск: Сибирск. федер. ун-т, 2016. 536 с.

  21. Пантенков Д.Г., Гусаков Н.В. Компьютерное моделирование активной фазированной антенной решетки// Космическая техника и технологии. 2013. № 1. С. 34–39.

  22. https://earthexplorer.usgs.gov/

  23. Valavanis K.P., Vachtsevanos G.J. Handbook of Unmanned Aerial Vehicles. Dordrecht: Springer, 2015.

Дополнительные материалы отсутствуют.

Инструменты

следующая статья выпуска предыдущая статья выпуска содержание выпуска

Известия РАН. Теория и системы управления

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал