ФОРМУВАННЯ СИСТЕМИ ВИЯВЛЕННЯ І РОЗПІЗНАВАННЯ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ
Ключові слова:
дрони-камікадзе, дрони зі скидами, FPV-дрони, система виявлення і розпізнавання, методи виявлення, принципи формування системиАнотація
Досліджено проблемні питання боротьби з безпілотними літальними апаратами (БпЛА). Визначено, що завдяки дешевизні та можливостям масштабного виробництва ворог став активно застосовувати БпЛА типу ударних дронів-камікадзе та дронів зі скидами, зокрема, FPV-дронів. Доведено, що рівень загрози таких БпЛА визначається не тільки їхньою здатністю постійно моніторити поле бою, вибирати пріоритетні цілі, будувати оптимальну траєкторію навіть на етапі атаки цілі, а і складністю протидіяти таким засобам ураження. В своїй більшості, проблема протидії дронам пов’язана зі складністю їхнього своєчасного виявлення. Без вирішення цієї проблеми найсучасніші засоби вогневого ураження не здатні надійно протистояти такій загрозі. Запропоновано, разом з класичними методами виявлення: акустичним, оптичним, радіотехнічним, радіолокаційним, —застосовувати такі методи виявлення, як повітряна і агентурна розвідка. Сутність такого методу полягає у визначені місць пуску дронів, що дозволяє знищити розрахунки ворожих безпілотних авіаційних комплексів (БпАК) вогнем мінометів та стрілецької зброї ще до застосування дронів або попередити і націлити систему виявлення щодо можливого напряму застосування безпілотників і, навіть, їхніх типів. Визначено і обґрунтовано основні принципи формування системи виявлення і розпізнавання, які дозволять врахувати особливості дронів як повітряних цілей, своєчасно їх виявляти і надавати інформацію засобам вогневого і радіоелектронного ураження. Доведено, що систему виявлення і розпізнавання повітряних загроз військам і об’єктам на полі бою, доцільно формувати за такими принципами: поєднання засобів, в яких реалізуються методи виявлення і організаційних заходів щодо застосування цих засобів; постійний моніторинг і аналіз стану та тенденцій розвитку поля бою, планування варіантів застосування системи відповідно до ситуації, яка склалася чи прогнозується; збір інформації щодо переміщення розрахунків БпЛА противника, місць розгортання позицій для пуску дронів; портативність і компактність засобів виявлення і розпізнавання, що дозволить оперативно змінювати позиції відповідно до динаміки середовища бою.
Посилання
ATP-3.3.8.1., Minimum training requirements for unmanned aircraft systems (UAS) operators and pilots. May 2019. 37 p. [Electronic resource]. Available: https://standards.globalspec.com/std/14246865/atp-3-3-8-1 .
ОП 3-0(46). Доктрина «Застосування безпілотних систем у силах оборони України». Київ, Україна: Генеральний штаб ЗС України, 2024, 38 с.
V. Kartashov, V. Oleynikov, O. Zubkov, and S. Sheiko, “Optical Detection of Unmanned Air Vehicles on a Video Stream in a Real-Time,” in 2019 International Conference on Information and Telecommunication Technologies and Radio Electronics (UkrMiCo), Odessa, Ukraine, 2019, pp. 1-4. https://doi.org/10.1109/UkrMiCo47782.2019.9165362 .
S. Adavanne, G. Parascandolo, P. Pertila, T. Heittola, and T. Virtanen, “Sound event detection in multichannel audio using spatial and harmonic features,” in 2016 Workshop on Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events (DCASE2016), Budapest, Hungary, 2016, pp. 1-5, https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.02293 .
E. Çakır, G. Parascandolo, T. Heittola, H. Huttunen, and T. Virtanen, “Convolutional recurrent neural networks for polyphonic sound event detection,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing (TASLP), vol. 25, no. 6, pp. 1291-1303, June. 2017. https://doi.org/10.1109/TASLP.2017.2690575 .
A. M. Zelnio, “Detection of small aircraft using an acoustic array,” MSEgr, Wright State University, 2009, 55 p.
V. M. Kartashov, S. I. Babkin, E. G. Tolstykh, and N. G. Lepeha, “Systematic errors in measurement of meteorological variables in correlation processing radioacoustic sounding system signals,” Telecommunications and Radio Engineering, vol. 75, no. 9, pp. 835-843, January, 2016. https://doi.org/ 10.1615/TelecomRadEng.v75.i9.80 .
N. U. A. Tahir, Z. Zhang, M. Asim, C. Junhong, and M. ELAffendi, “Object Detection in Autonomous Vehicles under Adverse Weather: A Review of Traditional and Deep Learning Approaches,” Algorithms, vol. 17 (3), no. 103, pp. 1-36, February, 2024. https://doi.org/10.3390/a17030103 .
Наш черговий трофей — російська РЛС «Фара». [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://armyinform.com.ua/2022/03/17/nash-chergovyj-trofej-rosijska-rls-fara/ . Дата звернення 05. 08. 2024.
Фара (РЛС). [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%B0%D1%80%D0%B0_(%D0%A0%D0%9B%D0%A1) . Дата звернення 05. 08. 2024.
AARTOS DDS. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://drone-detection-system.com/aartos-dds/product-overview/ . Дата звернення 05. 08. 2024.
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, згодні з такими умовами:
- Автори зберігають авторське право і надають журналу право першої публікації.
- Автори можуть укладати окремі, додаткові договірні угоди з неексклюзивного поширення опублікованої журналом версії статті (наприклад, розмістити її в інститутському репозиторії або опублікувати її в книзі), з визнанням її первісної публікації в цьому журналі.
- Авторам дозволяється і рекомендується розміщувати їхню роботу в Інтернеті (наприклад, в інституційних сховищах або на їхньому сайті) до і під час процесу подачі, оскільки це сприяє продуктивним обмінам, а також швидшому і ширшому цитуванню опублікованих робіт (див. вплив відкритого доступу).
