Ными аппаратами

• Название: Ными аппаратами
• Дата: 26.10.2022
• Размер: 4.29 Mb.
• Имя файла: Sbornik_dokladov_konferencii_bla.pdf
• Тип: Сборник статей; #756289
• страница: 13 из 15

Существующие
образцы
Предлагаемый к разработке
Габаритные размеры
600×600×300 мм
600×600×300 мм
Масса полная до 3,5 кг до 5 кг (и более*)
Грузоподъемность до 1,5 кг до 3 кг (и более*)
Скорость горизонтальная
10-12 м/с более 15 м/с до 40 м/с (самолёт- ная схема) вертикальная
4-6 м/с
8-10 м/с до 20 м/с (самолётная схема)
Полетное время до 25 минут не менее 45 минут(до 2-3 часов и более*)
Силовая установка электрическая
(аккумулятор + элек- тродвигатель) электрическая (аккумулятор + электродвигатель)
Максимальная высота полета
400-500м до 1000 м (опционно до 2,5 км)
Максимальное удаление от оператора
500-1000 м до 10 км (и более при примене- нии телеуправления или полета в автоматическом режиме)
Примерная себестоимость образца малой серии
5-6 тыс. $
2-3 тыс. $
(в зависимости от комплектации)
*при применении составных и перспективных аккумуляторов, а так же самолетного ре- жима полета
Возможные применения разрабатываемой платформы: видео и фотосъёмка с воздуха; съёмка трудно и недоступных мест с близкого расстояния (опор мостов, мачт освещения, частей высотных кранов и т.п.); инспекция крыш и труб;

219 создание 3D-моделей поверхностей (позиционирование камеры осуществля- ется при помощи GPS);
МЧС и пожарные мероприятия, оперативная разведка вообще;
Имеется много других случаев, при которых снимки с воздуха, таких объек- тов как лесные и другие большие пожары, происшествия могут быть полезны для поддержки служб спасения и документирования нанесенного ущерба. Снабжение оперативной информацией подразделений занятых на тушениях. В случаях есте- ственных или технологических катаклизмов, на территорию которых доступ людей ограничен в связи с пожаром, наводнением или землетрясением, платформа как любой беспилотный аппарат, способна нести видеокамеру, может быть использо- ваны для проведения воздушной разведки, а так же помощи в обследовании и нахождении потерпевших, координации спасательных действий. контроль популяций диких животных (является приоритетным направлением из-за отсутствия звука и запаха выхлопа); контроль условий сельскохозяйственных угодий (полей).
Полетно-измерительная платформа.
В настоящее время реализована. Есть опытные образцы (высокая точность позиционирования и возможность автономного полёта позволяют обследовать тер- ритории небезопасные для человека): обследование территорий с радиоактивным, химическим и иным загрязнени- ем; проведение радиофизических опытов; проведение метеорологических исследований и измерений; дистанционное определение координат предметов с высокой точностью (по
GPS)
Строительство
В настоящее время реализована. Есть опытные образцы
Благодаря высокой точности позиционирования платформа может быть ис- пользована для протяжки первых тонких тросов, веревок и кабелей через реки, ка- ньоны, на соседние здания, вышки, мосты, которые потом будут использованы для натяжения крепких мостовых тросов. Так же возможно значительно ускорить мон- таж компьютерных сетей на высотных домах и между ними указанным выше спо- собом.
Транспортировка небольших грузов
В настоящее время реализована. Есть опытные образцы
Полезные грузы, который может нести платформа (1-2 кг.) - еда, медицин- ские препараты и др. могут быть переправлены людям, доступ спасателей к кото- рым ограничен, а использование вертолетов невозможно и опасно. установка отражателей радаров и радиомаяков на лед для более легкого об- наружения льдин кораблями; исследование кратеров вулканов и размещение сенсоров предупреждения об извержениях.

220
Контрольно-охранные мероприятия.
В настоящее время реализована. Есть опытные образцы
Одним из перспективных направлений развития предлагаемой платформы является использования её как базы для размещения на её борту комплекса наблю- дения и вооружения. В таком исполнении аппарат способен выполнять функции охранника, наблюдателя или разведчика. Причём способного работать в автомати- ческом, при участии оператора в автоматизированном и ручном режиме.
Рассмотрим возможную организацию использования платформы для наблю- дения и охраны складских территорий, рисунок 2. Охранник, изготовлен на базе разрабатываемой платформы, имеет на бору систему видео наблюдения (возможна установка инфракрасных камер), вооружение (например, электрошоковое), а так же систему связи и доступа к внешней базе данных. Он стартует с площадки для за- рядки аккумуляторов и осуществляет регулярные или в заданное время, облёты территории по заданным траекториям. Движение по траектории контролируется с помощью системы GPS, маячкам, расположенным на территории или по видео кар- тинке через алгоритмы распознавания изображений. Во время полёта, проходящего на высоте от 5 до 40-50 метров, происходит визуальное наблюдение за людьми и транспортными средствами на территории и за её пределами.
При этом государственные регистрационные знаки автомобилей, наблюдае- мых охранником, проверяются через базу данных транспортных средств имеющих доступ на охраняемую территорию в режиме реальном времени. После окончания рабочего времени охранник автоматически сокращает кол-во автомобильных но- меров с допуском на территорию (например автомобиль директора, заместителя, тех. службы и службы вывоза отходов) и при выявлении нарушений выдаёт на пульт сигнал тревоги на пульт охраны.
Наличие бортового вооружения позволяет самостоятельно бороться с не- санкционированным проникновением через периметр и обезвреживать нападаю- щих до прибытия оперативной группы. Особо стоит подчеркнуть, что разрабатыва- емая платформа способна свободно перемещаться как снаружи, так и внутри зда- ний, в том числе по коридорам и лестничным клеткам.
Перспективные разработки.
При перспективном развитии направления возможно создание электрическо- го силового агрегата для авиамоделей и беспилотных аппаратов малого класса со- измеримого и даже превосходящего по основным параметрам применяемые в настоящее время ДВС. Это обеспечивается значительны ростом характеристик ак- кумуляторных батарей и бесколекторных электродвигателей. При использовании поплавков, какие используются и другими летательными аппаратами, возможен взлёт и посадка с поверхности водоёма.

221
Рисунок 2 – Пример организации наблюдения и охраны складских территорий
Таким образом, проведение определённых видов работ, которые в настоящее время выполняются вертолётами или малой авиацией (дельталётами и дельтапла- нами), предлагаемым к разработке программно-аппаратным комплексом будет иметь в несколько десятков раз меньшую стоимость.В настоящее время в России существует ряд опытных образцов, которые только начинают находить коммерче- ское применение, в частности, в киноиндустрии.
Вперед балкой первого мотора
В
перед "развалом" между балкой первого и третьего моторов, классическая компоновка
Y-образная
Пример:
Пример:
Пример:
Рисунок 3 – Существующие на настоящий момент компоновочные схемы
КПП склады производственные помещения
Траектория движения охранника площадка для зарядки аккуму- ляторной батареи периметр гараж

222
Для повышения грузоподъемности, а так же для решения специальных задач возможно увеличения числа винтомоторных групп до 6 или 8. При этом не проис- ходит усложнение конструкции т.к. каждая винтомоторная группа работает незави- симо. Применение вместе с этим нескольких аккумуляторов увеличит энергово- оруженность и повысит надежность аппарата в целом. При применении самолет- ной схемы, когда аппарат взлетает, садится и выполняет специальные задания в вертикальном положении рисунок 4 (а), а перемещается от точки взлёта до точки их выполнения при помощи подъемной силы крыльев (как самолёт), горизонталь- ная скорость значительно возрастает до 100-150 км/ч, а потребление энергии уменьшается, рисунок 4 (б) (время полета возрастает до 2-3 часов). а) б)
Рисунок 4 – Режимы полета: а) вертолётный режим; б) самолётный режим
Использование данного режима является очень перспективным, так как поз- воляет увеличить скорость и время полета в несколько раз. При этом не происхо- дит значительного усложнения конструкции.

223
А.А. ПЬЯННИКОВ, главный конструктор ООО
«ОКБ УЗГА» (г. Екатеринбург)
А.В. ИЗВОЛЬСКИЙ, начальник отдела ООО
«ОКБ УЗГА» (г. Екатеринбург)
ДООСНАЩЕНИЕ
КОМПЛЕКСОВ
С
БЛА
ОТЕЧЕСТВЕННОЙ
НАВИГАЦИОННОЙ
АППАРАТУРОЙ
ПОТРЕБИТЕЛЕЙ
ГНСС
ГЛОНАСС/GPS
С
РЕАЛИЗАЦИЕЙ
РЕЖИМА
ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ
ОПРЕДЕЛЕНИЙ.
АВТОНОМНАЯ
СИСТЕМА
ТОПОПРИВЯЗКИ
КОМПЛЕКСА
С
БЛА
В настоящее время в мире большинство комплексов с БЛА самолетного ти- па, выполняющие автоматический взлет/посадку с ВПП («по самолетному»), ис- пользуют в качестве основного навигационного датчика системы спутниковой навигации GPS, ГЛОНАСС (в перспективе Galileo, BeiDou).
Для повышения точности навигационной информации до уровня, достаточ- ного для реализации алгоритмов автоматического взлета и посадки с ВПП, приме- няются различные методы, основным из которых является режим дифференциаль- ных определений.
Ошибка, возникающая при координатных определениях по сигналам ГЛО-
НАСС и других глобальных спутниковых систем навигации, составляет от не- скольких метров до нескольких десятков метров и определяется такими факторами, как задержка распространения сигналов в атмосфере Земли, погрешности эфеме- ридно-временного обеспечения, многолучевый прием и т.д.
При работе в дифференциальном режиме приемник, называемый опорной станцией (ОС), проводит измерения радионавигационных параметров в точке с из- вестными координатами, определяет погрешности этих измерений и на их основе формирует дифференциальные поправки (ДП), далее передаваемые мобильному приемнику. Мобильный навигационный приемник, работая в дифференциальном режиме, корректирует свои измерения поправками от ОС, принимаемыми по кана- лу передачи данных и, таким образом достигается значительное повышение точно- сти измерений, и, как следствие, навигационного решения. Достигаемый эффект зависит от удаления от опорной станции и на расстояниях до 100-200 км от нее позволяет повысить точности навигации до порядка 1 м и даже лучше.
Наиболее успешно могут подавляться за счет использования дифференци- альных методов системные погрешности, а также погрешности, обусловленные эффектами распространения радиоволн. При небольших удалениях от опорной станции они могут быть подавлены практически до нуля.
Основные методы дифференциальных определений по сигналам глобальных навигационных спутниковых систем, способы организации дифференциального режима (ДР), принципы функционирования и практической реализации дифферен- циальных подсистем (ДПС) были разработаны и апробированы еще в середине 80-

224 х годов. По результатам этих работ выпущено несколько версий стандартов RTCM
SC 104 (в том числе, действующая v. 2.3), широко используемых в навигации.
Для контроля качества формирования ДП и точности ДР для ответственных применений в месте размещения ОС обычно устанавливается дополнительный приемник, называемый станцией интегрального контроля (СИК). Будучи установ- лен в известной точке, он, работая в режиме дифференциальной навигации, кон- тролирует качество координатных определений, что позволяет своевременно обна- руживать сбои в работе ОС и принимать соответствующие меры (переключаться на резервное оборудование, предупреждать потребителей о снижении точности и т.п.).
ООО «ОКБ УЗГА» совместно с АО «УЗГА» разработали комплекс спутни- ковой навигации ГЛОНАСС/GPS, осуществили дооснащение и испытания ком- плекса с БЛА средней дальности отечественной навигационной аппаратурой по- требителей ГНСС ГЛОНАСС/GPS, функционирующей в дифференциальном ре- жиме и обеспечивающей работу с ВТ кодом СНС ГЛОНАСС
Комплекс спутниковой навигации ГЛОНАСС/GPS предназначен для обеспе- чения системы управления беспилотным летательным аппаратом (БЛА) высоко- точными навигационными решениями, позволяющие выполнять взлет и посадку
БЛА легкого, среднего, тяжелого класса, а также БЛА вертолетного типа.
ТТХ Комплекса спутниковой навигации ГЛОНАСС/GPS:
Диапазон рабочих частот: дифференциальный режим: ГЛОНАСС L1 (СТ – код, ВТ – код), GPS
L1(C/A); автономный режим: ГЛОНАСС L1/L2 (СТ – код, ВТ – код), GPS L1/L2(C/A); возможность формирования, приема и обработки дифференциальных попра- вок; автономный контроль целостности навигационного поля (RAIM); темп выдачи навигационной информации 10 Гц; темп формирования корректирующей информации 0,5 Гц; предельная погрешность определения с доверительной вероятностью 0,95
ГЛОНАСС, GPS, ГЛОНАСС/GPS в автономном режиме: плановых координат не более 15 м; высоты не более 17 м; скорости не более 0,5 м/с;
ГЛОНАСС, GPS, ГЛОНАСС/GPS в дифференциальном режиме: плановых координат не более 1,5 м; высоты не более 2 м; скорости не более 0,5 м/с; диапазон рабочих температур от минус 40 до +70 °С; повышенная относительная влажность не более 98 %; требуемая пропускная способность канала передачи данных от наземного к бортовому сегменту – не менее 3,0 кбит/c

225
ТТХ наземного сегмента: потребляемая мощность 40 Вт; напряжение питания AC 220В, 50Гц; габариты 482,6x286x132,5 мм (19”, 3U); масса 6 кг; интерфейс сопряжения Ethernet (стандартно); RS-232/422/485 (опционально)
ТТХ бортового сегмента: потребляемая мощность 60 Вт; напряжение питания DC 12-36В; габариты 212x155x203 мм; масса 5 кг; интерфейс сопряжения Ethernet, RS-232/422/485 (стандартно); CAN, ARINC-
429, МКИО (опционально).
Навигационная система состоит из бортового и наземного сегментов. Струк- турная схема системы навигации представлена на рисунке 1.
Рисунок 1 – Структурная схема навигационной системы ГЛОНАСС/GPS комплекса с БЛА
Бортовой сегмент представлен комплектом резервированных приемников и вычислителей, который учитывает в навигационном решении корректирующую информацию, формирует высокоточное решение и передает его по любому стан- дартному интерфейсу потребителям.
Внешний вид бортового приемника ГЛОНАСС/GPS приведен на рисунке 2.

226
Рисунок 2 – Внешний вид бортового приемника ГЛОНАСС/GPS
В целях резервирования бортовой приемник состоит из двух комплектов:
ГЛОНАСС/GPS приемник УБМИ ТДЦК.469335.014 (ЗАО «КБ Навис»), ра- ботающий в режиме «мобильного приемника»; интерфейсная плата GLNS.00.02.100 (форм-фактор PC/104); процессорный модуль CPC308-01 (форм-фактор PC/104); источник питаниям PS351-01 (форм-фактор PC/104); комплект кабелей и соединителей.
Каждый приемник получает через канал передачи данных два потока кор- ректирующей информации UDP multicast (1 раз в 2 секунды на каждую из группи- ровок ГЛОНАСС и GPS), осуществляет автоматический выбор между потоками корректирующей информации, выполняет расчет навигационного решения с уче- том полученной корректирующей информации (темп выдачи 10 Гц), выполняет пе- редачу навигационного решения по интерфейсу RS422 к центральному вычислите- лю БЛА.
Наземный сегмент представлен резервированной локальной контрольно- контролирующей станцией (ЛККС), предназначенной для формирования, оценки качества и передачи корректирующей информации для приемников БЛА через лю- бой канал передачи «земля-борт». ЛККС с антенно-фидерными устройствами раз- мещается на наземной станции управления (НСУ).
ЛККС формирует и контролирует качество корректирующей информации для группировок НКА ГЛОНАСС и GPS. Данная корректирующая информация по- ступает через канал передачи данных земля-борт на БЛА. Бортовые приемники при

227 решении навигационной задачи учитывают данную корректирующую информа- цию, тем самым повышая точность определения координат БЛА.
ЛККС разработана в виде 19” крейта (высота 3U, глубина 260 мм). Внешний вид ЛККС изображен на рисунке 3.
Рисунок 3 – Внешний вид ЛККС
В целях резервирования ЛККС состоит из двух идентичных полукомплектов:
ГЛОНАСС/GPS приемник УБМИ ТДЦК.469335.014 (ЗАО «КБ Навис»), ра- ботающий в режиме «ОС» («опорная станция»);
ГЛОНАСС/GPS приемник УБМИ ТДЦК.469335.014 (ЗАО «КБ Навис»), ра- ботающий в режиме «СИК» («станция интегрального контроля»); процессорный модуль CPC308-01 (форм-фактор PC/104);
СВЧ сплиттер; источник питания; комплект соединителей и кабелей.
Доставка корректирующей информации до потребителей на борт БЛА осу- ществляется по каналу передачи данных, интерфейс Ethernet, протокол UDP mul- ticast. Занимаемая ширина канала 1,5 кбит/с для потока каждого полукомплекта
ЛККС, суммарная ширина для резервированной системы 3,0 кбит/с в канале «зем- ля-борт». Принципиально интерфейс Ethernet в бортовом и наземном сегментах для связи с аппаратурой передачи данных («земля-борт») значения не имеет и может быть различным: RS-232/422/485, CAN, ARNIC-429, МКИО.
Для настройки и контроля функционирования системы навигации в НСУ устанавливается вычислитель 19”, высота 2U со специализированным ПО. Данное
ПО позволяет вводить опорные координаты для 2-х ОС, наблюдать за состоянием всех навигационных модулей системы (количество видимых спутников, уровни принимаемых сигналов, диагностика, внештатные ситуации и проч.) и управлять режимами их функционирования (выбор используемой спутниковой группировки, принудительное исключение определенных спутников из навигационного решения,

228 включение/отключение режима работы с кодом ВТ, включение/отключения диф- ференциального режима и проч.).
Отсутствие данного вычислителя не влияет на работоспособность системы.
Потенциально, данное ПО может быть установлено на диагностическом мобиль- ном ПК. Специализированное ПО функционирует под управлением ОС Astra Linux релиз «Смоленск».
ООО «ОКБ УЗГА» совместно с АО «УЗГА» планирует дооснастить ком- плекс спутниковой навигации ГЛОНАСС/GPS аппаратурой автономной топопри- вязки Комплекса с БЛА.
В ходе топопривязки выполняется привязка реперных точек Комплекса с
БЛА (точка касания БЛА при посадке, границы ВПП, осевая линия ВПП, местопо- ложение наземного терминала передачи данных, средств обеспечения резервных систем посадки и проч.) к координатам ОС (НСУ) с определенной погрешностью измерений.
Алгоритм топопривязки при перебазировании Комплекса с БЛА заключается в следующем: определение координат опорной станции (НСУ) приемниками ЛККС в авто- номном режиме навигации, используя методы накопления и усреднения навигаци- онных данных; ввод усредненных координат в качестве опорных для ЛККС. Перевод при- емников ЛККС в дифференциальный режим работы. Выдача дифференциальных поправок на радиомодем, установленный в НСУ для передачи в радиоэфир; обход оператором реперных точек Комплекса с БЛА с мобильным навигаци- онным приемником, который оснащен радиомодемом, получающим от ЛККС НСУ поток корректирующей информации. выполняется получение плановых и высотных координат для всех необхо- димых реперных точек Комплекса. ввод координат реперных точек в соответствующее оборудование и про- граммное обеспечение НСУ для подготовки БЛА к полету.
Предлагаемый ООО «ОКБ УЗГА» комплекс спутниковой аппаратуры в со- ставе бортового и наземного сегментов испытан, серийно поставляется в составе комплексов с БЛА средней дальности. На сегодняшний день он является един- ственным, обеспечивающим работу в диф. режиме и с ВТ кодом. Вследствие уни- версальности примененных технических решений он может использоваться в со- ставе любых комплексов с БЛА, а также других робототехнических устройствах, требующих аналогичных характеристик.

229
С.Н. РАЗИНЬКОВ, доктор физико- математических наук, старший научный сотруд- ник, ведущий научный сотрудник НИИИ (РЭБ)
ВУНЦ ВВС «ВВА» (г. Воронеж)
Е.А. РЕШЕТНЯК, начальник отдела НИИИ (РЭБ)
ВУНЦ ВВС «ВВА» (г. Воронеж)
ПУТИ
ПОВЫШЕНИЯ
ЭФФЕКТИВНОСТИ
МЕСТООПРЕДЕЛЕНИЯ
ИСТОЧНИКОВ
РАДИОИЗЛУЧЕНИЯ
В
СИСТЕМАХ
МОНИТОРИНГА
С
БЕСПИЛОТНЫМИ
ЛЕТАТЕЛЬНЫМИ
АППАРАТАМИ
Для распознавания источников радиоизлучения (ИРИ) в сложной радиоэлек- тронной обстановке первостепенное значение приобретает задача их высокоточно- го местоопределения. С использованием координатной информации, инвариантной к изменению контрастности демаскирующих признаков [1], обеспечивается воз- можность анализа динамических состояний объектов при смене режимов работы, реализации мер маскировки и снижения заметности [2].
По результатам экспериментальных исследований и испытаний систем мо- ниторинга с приемными постами на беспилотных летательных аппаратах (БЛА) малой дальности установлена существенная зависимость точности оценки коорди- нат ИРИ от способа местоопределения и траектории движения носителей обнару- жителей-пеленгаторов сигналов.
При отношении сигнал/шум не менее 15 дБ на входе энергетического при- емника на БЛА, совершающем полет по окружности в секторе углов засечки 120о, среднеквадратическая ошибка (СКО) определения местоположения генераторов стандартных сигналов (ГСС) в режиме непрерывного излучения на фиксированных частотах (ФЧ) лежит в пределах 4…10 % от дальности. На рисунке 1 приведен вид интерфейса автоматизированного рабочего места оператора при определении ко- ординат ГСС на частоте 252 МГц (а) и 445 МГц (б). а) б)
Рисунок 1 – Вид интерфейса автоматизированного рабочего места оператора при определения местоположения ГСС на частоте: а) 252 МГц; б) 445 МГц

230
Погрешность местоопределения базовых станций систем сотовой связи стандарта GSM-1800, размещенных в зоне барражирования БЛА с плотностью
0,2…0,3 км-2, составляет 8…13% от дальности; для спутниковых абонентских тер- миналов Thuraya этот показатель достигает 10…15% от дальности. При отсутствии априорной информации о числе указанных типов ИРИ и расположении части из них на внешней стороне дуги, по которой выполняется полет БЛА, а также при ширине сектора углов засечки менее 60о осуществляется оценка местоположения центра поля засечек их координат, определяемая усредненным соотношением мощностей сигналов в точках приема.
Координаты радиостанций YAESU YX-110 и Midland CT-400, функциони- рующих на ФЧ в составе корреспондирующих пар с дистанцией связи 0,8…1,1 км, по результатам пеленгования на маршруте полета БЛА измерены быть не могут ввиду отсутствия пространственной селекции сигналов различных абонентов. По данным многократного пеленгования на маршруте полета оценивается положение центра поля засечек координат от двух ИРИ, определяемое соотношением дли- тельностей их излучений и мощностей.
Из анализа приведенных результатов следует, что основными путями повы- шения эффективности местоопределения ИРИ в системах с БЛА являются: комплексное использование различных способов местоопределения объек- тов для достижения требуемой точности при минимальном комплекте приемных постов; нахождение маршрутов полета БЛА, при которых достигается наименьшая
СКО оценки местоположения объектов.
В [3] показано, что местоопределение передатчиков сигналов большой дли- тельности с характерными демаскирующими признаками [1] может выполняться на основе пеленгования с борта БЛА на маршруте движения [4]. Для оценки коорди- нат источников коротких импульсов и излучателей с малым набором параметров идентификации [1, 2] необходимо применять триангуляционный метод [5] при синхронном барражировании двух и более БЛА, оснащенных приемниками- пеленгаторами, в позиционных районах.
Направление движение одиночного БЛА в

n ом поворотном пункте марш- рута (ППМ) будем задавать курсовым углом
n

; при перемещении мобильных пе- ленгаторных постов в составе триангуляционной системы на удалении d найден- ное значение
n

выберем за направление движения центра пеленгационной базы.
При расположении ИРИ в начале полярной системы координат



,
R
курсовой угол
n

ˆ
должен удовлетворять критерию












,
m
;
min arg
ˆ
n
2
R
n n
(1)

n
1, 2, 3 …,

m 0, 1, 2

231 где
 
n
2 2
1
n
2 1
n
2
n
2
n
2
R
sin
R
R










,

n
1, 2, 3,… (2)
– дисперсия оценки местоположения излучателя, n
R
и n


– его удаление от одиночного БЛА (центра пеленгационной базы) и СКО измерения направления при- хода сигнала в

n ом ППМ, n

– угловое расстояние между точками пеленгования, для которого выполняется условие [6] n
1
n n
sin
R
L
sin




,

n
1, 2, 3, … (3)
Второе уравнение в (1) исключает из рассмотрения направление движения БЛА непосредственно на ИРИ, поскольку его положение в пространстве априори неизвест- но.
Решение (1) имеет вид m
2 2
4
arccos
ˆ
2
n n
n

















,

n
1, 2, 3 ,

m 0, 1, 2,… (4) где
 


 


 
 


 
n
2 1
n
3
n
2 1
n
2
n
2 1
n
2
n
2 1
n
2
n
4
n
2 1
n
2
n n
2 2
5 2

































,

n
1, 2, 3, (5) n

– отношение n
R
к расстоянию между

n м и




1
n м ППМ. Знак об- ратной тригонометрической функции и число m выбираются таким образом, что- бы угол n

принадлежал полупространству с вертикальной границей вдоль про- дольной строительной оси БЛА.
На рисунке 2а приведена траектория движения мобильного пеленгаторного поста относительно ИРИ на дальности

1
R
30 км при СКО пеленгования сигналов



1 10
о с тенденцией изменения точности последующий измерений
 






2 1
n
2
n
2, а на рисунке 2б – при



1 1
о и
 






2
n
2 1
n
2,

n
1, 2, 3 …
Анализ результатов показывает, что наилучшая точность местоопределения
ИРИ достигается при движении носителя пеленгатора по траектории в виде спира- ли. Изменение курсового угла, определяемое значениями дисперсии оценки угло- вых координат излучателя, возрастает относительно начального значения по мере уменьшения дальности. За счет повышения точности пеленгования при приближе- нии к объекту сжатие спирали уменьшается. Протяженность маршрута полета БЛА на рисунке 2б превышает длину траектории движения на рисунке 2а примерно в
1,7 раз.

232 а) б)
Рисунок 2 – Траектории движения БЛА при местоопределении ИРИ в условиях: а) возрастающей; б) убывающей точности оценки направления прихода сигналов
Установлено, что при равной точности пеленгования сигналов в каждом
ППМ траектория движения БЛА не зависит от
2
n


,

n
1, 2, 3 …, точность оценки местоположения ИРИ определяется дальностью до пеленгационного поста. За счет уменьшения СКО пеленгования сигналов с 10о до 1о протяженность маршрута по- лета БЛА сокращается в 1,4 раз.
На рисунке 3 а) представлены траектории движения БЛА при местоопреде- лении ИРИ по оценкам его угловых координат с СКО

n


1о в секторе углов


o
180
;
0


и

n


10о в секторе углов


o
o
360
;
180


,

n
1, 2, 3 …, а на рисунке 3 б) – результаты, полученные при



n
10о в секторах углов


o
180
;
0


и

n


1о в секторе углов


o
o
360
;
180



n
1, 2, 3 …
Из анализа приведенных зависимостей следует, что траектория движения
БЛА в значительной степени определяется дисперсией оценки угловых координат объекта в начальный момент времени. При этом, несмотря на различие точности измерений в секторах углов, для нее не характерна значительная асимметрия ввиду свойства спирали восстанавливать свою форму после воздействий [3, 6].
Для минимизации СКО триангуляционного (угломерного) местоопределения
ИРИ пеленгационная база должна быть ориентирована перпендикулярно линии, вдоль которой измеряется дальность. При направлении движения центра базы в

n ом ППМ, определяемом из (4), (5), курсовой угол

k го БЛА,

k
1, 2, должен со- ответствовать главному значению аргумента функции

233
 
 
 




















n
1
n
1
n n
1
n k
n
1
k n
k n
cos
R
cos
R
1 1
sin
1
ctg
(6)
 
 


1
n k
n
1
k n
1 1
ctg










, где m
R
2
d arctg n
n










,

n
1, 2, 3 …,

m 0, 1, 2 …; знаки «–» и «+» пе- ред функцией
 

ctg характеризуют траектории движения БЛА, смещенных отно- сительно центра пеленгационной базы на
2
d

и
2
d соответственно. а) б)
Рисунок 3 – Траектории движения БЛА при местоопределении ИРИ с СКО пеленгования а)



n
1о в секторе углов


o
180
;
0


и



n
10о в секторе углов


o o
360
;
180


; б)



n
10о в секторе углов


o
180
;
0


и



n
1о в секторе углов


o o
360
;
180


На рисунке 4 приведены маршруты движения мобильных пеленгаторных по- стов при триангуляционном местоопределении излучателей с базой, при которой


n
10 (а) и


n
5 (б). Штриховой линией представлены траектории, построен- ные при выборе перед функцией
 

ctg знака «–», сплошной – знака «+».
Показано, что существенное различие траекторий движения пеленгаторных по- стов при постоянной и варьируемой пеленгационной базе наблюдается на значитель- ном (свыше 10 км) удалении от ИРИ. По мере приближения к объекту влияние разме- ров базы на траектории движения БЛА, определяемые по критерию (1), снижается.

234 а) б)
Рисунок 4 – Маршруты движения мобильных пеленгаторных постов триангуляционной системы с параметром: а)


n
10; б)


n
5
Таким образом, на основе анализа экспериментальных исследований и испыта- ний выявлены проблемные вопросы и по результатам моделирования маршрутов по- лета БЛА обоснованы пути повышения эффективности определения местоположения
ИРИ в системах мониторинга.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1.
Меньшаков Ю.К. Теоретические основы технических разведок. М.:
МГТУ имени Н.Э. Баумана, 2008. – 536 с.
2.
Радзиевский
В.Г.,
Сирота
А.А.
Теоретические основы радиоэлектронной разведки. М.: Радиотехника, 2004. – 432 с.
3.
Разиньков С.Н., Богословский А.В. Оптимизация маршрутов полета беспилотных летательных аппаратов при местоопределении источника радиоизлучения по оценкам угловых координат с их бортов // Физика волновых процессов и радиотехнические системы, 2015. – Т. 18. – № 4. – С. 61-66.
4.
Осипов
Е.Б.
Способ вывода летательного аппарата на радиоизлучающий объект с использованием оптимальной обработки результатов многократного пеленгования // Вестник Воронежского государственного технического университета. Сер. «Системы автоматизированного проектирования и системы автоматизации производства», 2003. – Вып. 3.3. – С. 21-25.
5.
Кондратьев В.С., Котов А.В., Марков Л.Н. Многопозиционные радиотехнические системы / под ред. В.В. Цветнова. М.: Радио и связь, 1986 – 264 с.
6.
Обнаружение, распознавание и определение параметров образов объектов. Методы и алгоритмы / под ред. А.В. Коренного. Москва: Радиотехника,
2012. – 112 с.

235
В.С. СВИЩО, кандидат технических наук, доцент, заместитель начальника кафедры радиотехниче- ских систем (и средств обеспечения полетов)
ВУНЦ ВВС «ВВА» (г. Воронеж)
МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ТРЕНАЖЕЙ НА УНИФИЦИРОВАННОМ
УЧЕБНО-ТРЕНИРОВОЧНОМ КОМПЛЕКСЕ «ТРЕНИРОВКА»
Одним из приоритетных направлений в подготовки военнослужащих для эксплуатации сложных технических систем является применение в процессе обу- чения учебных тренировочных и тренажерных средств и совершенствование форм и методов обучения с их использованием.
Это обуславливается, прежде всего, наличием на вооружении войск совре- менной, обладающей высокими боевыми качествами, оснащенной сложнейшими агрегатами, приборами и системами боевой и другой техники, освоение которой требует от личного состава глубоких знаний и твердых практических навыков при эксплуатации и в ходе боевого применения. Необходимую подготовку можно по- лучить только при условии систематического проведения занятий и тренировок с использованием штатной боевой техники и оружия. Однако интенсивное ее ис- пользование в процессе обучения приводит к преждевременному износу данной техники и вооружения и снижению тем самым боевой готовности подразделений и воинских частей, на вооружении которых она состоит, а также влечет за собой зна- чительные материальные затраты. Кроме того, непосредственно на боевой технике не всегда представляется возможным качественно обучать личный состав правиль- ным действиям.
Учебно-тренировочный комплекс «Тренировка» позволяет подготовить опе- раторов беспилотных летательных аппаратов (БЛА) к самостоятельной работе на боевых комплексах и проводить тренировки по совершенствованию навыков экс- плуатации и боевого применения БЛА. Данный учебно-тренировочный комплекс обеспечивает: максимальное приближение рабочего места оператора БЛА реальным образ- цам техники; возможность распределения сложных элементов управления БЛА на простые составляющие; возможность документирования действий оператора и их разбора инструк- тором обучения (преподавателем); возможность проведения тренировки в составе штатного боевого расчета
БЛА; возможность немедленной объективной оценки качества выполнения по- ставленной задачи; возможность учебно-тренировочного комплекса моделировать обстановку, максимально приближенную к реальным условиям;

236 возможность корректировать поставленные задачи и изменять обстановку в процессе выполнения обучаемым поставленной задачи. безопасность обучения и возможности обучаемому самостоятельно прини- мать решения при выполнении поставленной задачи; допуск к выполнению тренировки только после изучения теоретического ма- териалы, с помощью входного контроля (контрольный опрос) в автоматизирован- ном режиме; сокращение расхода моторесурсов техники на обучение и уменьшение напряженности эксплуатации боевой техники, сокращение количества поврежде- ний (поломок) и соответственно потребности в запасных частях, горючем и сма- зочных материалах.
Обучению на тренажере предшествует теоретическая подготовка, где изуча- ются возможности боевого комплекса, его устройство и правила эксплуатации. По- сле сдачи комплексного зачёта по теоретической части обучаемые допускаются к работе на тренажере.
Подготовка специалистов на учебно-тренировочном комплексе БЛА прово- дится в 6 этапов. После каждого этапа выдается контрольное по результатам кото- рого обучаемый получает допуск к переходу на следующий этап.
На первом этапе обучаемый изучает материальную часть тренажера и его соответствие реальному пункту управления БЛА. На этом этапе обучаемый изучает органы управления БЛА и возможности интерфейса по контролю и управлению комплексом БЛА. На тренаже обучаемый изменяет режимы работы комплекса, и изучает возможности управления полезной нагрузкой,
На втором этапе у обучаемого формируются начальные навыки управления
БЛА с помощью тренажера. Обучаемый тренируется выполнять отдельные элемен- ты полета БЛА (взлет, задание маршрута полета, полет по маршруту, изменение точек маршрута, распознавание типовых объектов на карте, привязку визуального изображения с камеры БЛА к карте на местности и. д.р.)
Третий этап подготовки предполагает выполнение простого полетного зада- ния в качестве одного из членов расчета БЛА, при этом функции второго оператора выполняет руководитель занятия. Следует отметить, что на этом этапе оператор выполняет весь комплекс мероприятий необходимый для выполнения поставлен- ной задачи от взлета, задание маршрута полета, полет по маршруту, изменение то- чек маршрута, до посадки. На этом этапе у обучаемого формируются первичные навыки самостоятельного управления.
На четвертом этапе отрабатываются навыки работы в составе расчета БЛА и закрепляются навыки самостоятельного управления БЛА. Руководитель занятия в большей степени уделяет внимание ведению переговоров между членами боевого расчета, но при этом контролирует правильность выполнения полетного задания.
Пятый этап обучения предполагает выполнение полетных заданий при появ- лении неисправностей в комплексе БЛА и предназначен для обучения операторов действовать в нестандартных ситуациях.

237
Заключительный этапом подготовки операторов на тренажерном комплексе
«Тренировка» предполагает обучение расчета БЛА по работе в составе нескольких боевых расчетов комплексов БЛА в интересах обеспечивающих подразделений. На этом этапе у обучаемых необходимо выработать навык ведения переговоров с дру- гими пунктами управления в процессе боевой работы, и закрепить навыки сформи- рованные на предыдущих этапах подготовки оператора.
Рассматриваемый учебно-тренажерный комплекс «Тренировка» отвечает следующим требованиям: максимально обеспечивает наглядность и доступность в обучении; эффективно использоется учебное время вызывает интерес и повышает активность личного состава в процессе обучения; позволяет руководителю создавать в процессе занятий различные условия для действий обучаемых, требующие от них самостоятельности и практического применения ранее полученных знаний, умений и навыков; осуществляет объективный контроль за действиями обучаемых и усвоением изучаемого ими материала; выявляет ошибки, допускаемые обучаемыми, и недостаточно усвоенные вопросы; является простыми по устройству, надежными в работе и долговечным; обеспечивает полную безопасность обучаемых в ходезанятий.
Тренировки на УТ и ТС максимально облегчают освоение вооружения и военной техники в условиях, характерных для современного боя, путем выработки у обучаемых точных, координированных навыков в действиях при вооружении и с механизмами управления.
Занятия на УТ и ТС проводятся как в плановые часы занятий, так и во время самостоятельной подготовки путем выполнения учебных и подготовительных упражнений. В выходные дни организуются состязания по выполнению упражнений на тренажерах.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1.
Дмитрук, А.В. Методика подготовки и проведения занятий с использованием учебных тренировочных и тренажерных средств Учебно- методическое пособие. Гродно 2012 95С
2.
Александров, Э.М., Ключников Ю.И. Практика организации воздушного движения при выполнении международных полетов СПб., 2003 3.
Андреев, В.И. Педагогика. Учебный курс для творческого саморазвития. Центр иновационных технологий 2003г.
4.
Зимняя, и.А. Педагогическая психология / И.А. Зимняя. – М.: Логос,
2004

238
Д.Е. СЕЛИВЕРСТОВ, адъюнкт Военной академии
РВСН имени Петра Великого, (г. Балашиха)
АЛГОРИТМ
ОЦЕНКИ
И
ОПРЕДЕЛЕНИЯ
НАПРАВЛЕНИЙ
ПОВЫШЕНИЯ
КАЧЕСТВА
ТРЕНАЖЕРНЫХ
КОМПЛЕКСОВ
ДЛЯ
ПОДГОТОВКИ
ОПЕРАТОРОВ
РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ
КОМПЛЕКСОВ
ВОЕННОГО
НАЗНАЧЕНИЯ
Робототехнические комплексы военного назначения являются сложными техническими устройствами с большим количеством составных частей и возмож- ностей их реализации. Ввиду небольшого количества стоящих на вооружении об- разцов, а также затрат на их разработку, РТК ВН представляют собой достаточно дорогостоящие единицы. Вывод их из эксплуатации вследствие некомпетентности и низкого уровня профессионализма операторов может повлечь за собой тяжелые последствия. Помимо этого задачи, которые предстоит решать с использованием
РТК ВН, не всегда сопряжены с нормальными климатическими условиями. К при- меру, в настоящее время осуществляется активное освоение территорий арктиче- ского побережья Российской Федерации, что предусматривает строительство и развертывание военных баз для защиты от вторжения противника [5]. В связи с этим, применение РТК в экстремальных условиях накладывает определенный от- печаток на специфику подготовки высококвалифицированных специалистов.
Решить проблемы подготовки можно используя тренажеры, в которых вос- производятся такие же условия работы оператора, какие имеют место на реальном объекте. В тренажерах на основе использования средств вычислительной техники осуществляется моделирование работы систем управляемого объекта, динамики его взаимодействия с внешней средой и объектами, которые находятся в этой среде и влияют на функционирование объекта, управляемого оператором. Результаты моделирования отображаются на приборных панелях, которые содержат такие же приборы, индикаторы и органы управления, как и реальный объект. Обучаемый оператор становится элементом контура моделирования. Его воздействия на орга- ны управления передаются на вход модели объекта, и в результате воспроизводит- ся такое поведение этого объекта, каким бы оно было в реальных условиях при та- ких же управляющих воздействиях [7].
Использование тренажеров более экономично, чем обучение на реальном объекте. Затраты на подготовку операторов движущихся объектов при использова- нии тренажеров снижаются ориентировочно в 8-10 раз. При использовании трена- жеров снижается время обучения, расход ресурсов управляемых объектов, повы- шается безопасность. На тренажере можно многократно повторять особо сложные операции управления РТК ВН, в том числе, ситуации, которые невозможно или нежелательно воспроизводить на реальном объекте до полного освоения их обуча- ющимся, при необходимости повторять их в замедленном или ускоренном темпе, осуществлять запись процесса выполнения упражнения и затем производить ана-

239 лиз каждого действия [6]. Все это значительно ускоряет процесс становления про- фессионализма операторов по сравнению с другими традиционными методами обучения.
Сами тренажеры являются сложными техническими системами, обладаю- щими многочисленными возможностями, характеризующиеся множеством различ- ных параметров [2]. ТК, используемые для подготовки операторов РТК ВН разли- чаются по сложности, решаемым задачам обучения, техническим возможностям и т.д. В связи с массовостью подготовки операторов предлагается и уже имеется много различных предложений от разработчиков конкретных ТК, характеризую- щихся множеством свойств [7]. Возникает проблема сопоставления существующих
ТК и оценки их качества [1]. Другой проблемой является предъявление обоснован- ных требований к перспективным ТК. Следует учитывать, чтобы ТК были адекват- ными, современными, обладали необходимыми свойствами, были на переднем ру- беже науки и техники, но в то же время требования к разрабатываемым образцам должны быть реализуемыми.
Задача оценки качества ТК на сегодняшний день является актуальной. Ре- зультат проведенного анализа показывает, что существующие методы оценки каче- ства ТК являются, как правило, частными и не имеют общего математического ап- парата [6]. При этом, определение частных характеристик осуществляется не в комплексе, во многих методиках оценки доминирующее значение имеет степень субъективизма экспертов [2]. Не все современные ТК, используемые для подготов- ки операторов РТК ВН способны отобразить все многообразие факторов внешней среды [2,7]. Разработку и создание современных ТК необходимо осуществлять в условиях экономии и рационального распределения ресурсов. Создаваемый ТК должен быть способен имитировать все многообразие элементов подготовки опе- раторов РТК ВН и иметь возможность доработки отдельных элементов. Существу- ет необходимость выработки и систематизации показателей качества ТК, для ре- шения задачи оценки и повышения качества ТК.
Выявленные противоречия и перечисленные недостатки показывают необ- ходимость разработки информационно-математического, позволяющего избежать доминирующего значения субъективизма при оценке и определении направлений повышения качества ТК. В работах авторов [1,4,6] задача разработки необходимого
ИМО частично решена. На основе методологии АСФ [3,8,9] разработан комплекс математических моделей, позволяющих решать задачу оценки и повышения каче- ства ТК. Для эффективного использования разработанных математических моделей предлагается алгоритм оценки и определения направлений повышения качества ТК на основе разработанного комплекса математических моделей.
Оценка и определение направлений повышения качества ТК осуществляется на основе анализа системы программа обучения – оператор – тренажер и опреде- ляющих этот процесс параметров. С целью формулирования наиболее целесооб- разных приемов действий в каждом конкретном случае может использоваться

240 определенный алгоритм анализа и представления данных о качестве ТК, исходя из специфики условий и характера выполняемой задачи [6].
Структура алгоритмического обеспечения оценки и определения направле- ний повышения качества ТК обусловливается составом и взаимосвязью частных методик анализа и синтеза ТК. Алгоритм имеет иерархическую структуру и стро- ится на основе взаимосвязанных компонент различного уровня, представляющих собой отдельные алгоритмы, предназначенные для решения частных задач.
Назначение
Алгоритм оценки и определения направлений повышения каче- ства ТК предназначен для решения задачи анализа ТК, т.е. определения состояния исследуемого объекта в n-мерном пространстве относительно эффективной гипер- поверхности и задачи синтеза.
Описание задачи. Исследуется множество ТК
, смоделиро- ванных в виде объектов с входными и выходными параметрами
, в которых все входные и выходные данные статистически независимы (в т. ч., определяемые в соответствии с порядковой шкалой).
На основе статистических данных о показателях качества ТК определяется технический уровень n-исследуемого объекта относительно других исследуемых объектов во множестве допустимых значений показателей. По полученным данным строится эффективная гиперповерхность относительно эффективных объектов.
Проводится анализ состояния исследуемого объекта, в зависимости от степени его качества, делается вывод о необходимости перехода к решению оптимизационной задачи.
Решение задачи синтеза осуществляется на основе результатов определения качества ТК включает: перевод исследуемого объекта в состояние качественного, путем решения оптимизационной задачи по , определения зоны устойчивости ис- следуемого объекта по бесконечной или единичной норме
Исходные данные:
– множество исследуемых объектов;
– множество показателей качества исследуемых объектов;
– вектор значений входных переменных;
– вектор значений выходных переменных;
Результаты решения:
– технический уровень исследуемого объекта в условиях ограничений входных параметров
;
– технический уровень исследуемого объекта в условиях ограничений вы- ходных параметров
;
– технический уровень исследуемого объекта в условиях отсутствия огра- ничений входных и выходных параметров
;

241
,
– значения оптимальных дополнительных переменных, указываю- щих в n-мерном пространстве исследуемых объектов направления повышения ка- чества;
– радиус зоны устойчивости исследуемого объекта по единичной или бесконечной нормам;
Функциональная схема алгоритма представлена на рисунке1.
Сходимость алгоритма обеспечивается линейностью, в целом, самого алго- ритма и входящих в него процессов (алгоритмов более низкого иерархического уровня), а также тем, что в имеющихся циклических участках с циклами по усло- вию, значения контролируемых параметров, которые сначала (до начала проверки условий) неизвестны, затем (после проверки условия) с каждым выполнением цик- ла определяют технический уровень ТК (
), что является условием окончания выполнения циклов.
Детерминированность алгоритма обеспечивается тем, что все необходимые исходные данные вводятся в начале алгоритма; расчеты производятся для каждого исследуемого объекта (в ограничения включены требования измеримости исход- ных данных и преобразований, что не допускает получения иных результатов); в операторах, проверяющих логические условия. Таким образом, исключены воз- можности появления непредусмотренных значений (см. выше сходимость алго- ритма).
Массовость обеспечивается определением множества исходных данных, при которых алгоритм работоспособен.
ВЫВОДЫ
Алгоритм разработан на основе ранее проведенных исследованиях и матема- тических моделях по оценке и определению направлений повышения качества ТК.
Разработанный алгоритм позволяет проводить оценку технического уровня
ТК и определять направления повышения его качества в условиях ограничений, накладываемых на значения вектора входных переменных, вектора выходных пе- ременных, а также отсутствия ограничений.

242 1
Начало
3 4
0 6
Ввод исходных данных ,
K={X,Y}
i=1,...N
Оценка качества ТК A2:
→<η, θ,
S>
Объект эффективен, i < N?
Повышение качества
ТК A3: →<η*,
θ*, S
-*
, S
+*
>
1
P=∞
5
Анализ зон устойчивости ТК A4:
→<
η, θ, S,R
∞
>
Анализ зон устойчивости ТК A5:
→<
η, θ, S,R
1
>
7 8
i < N ?
Конец
0 1
0 1
2 9
η*, θ*, S
-*
, S
+*
,R
10
Рисунок1 – Функциональная схема алгоритма оценки и определения направлений повышения качества ТК
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1.
Баландин А.Е., Звеков С.Г., Селиверстов Д.Е. Применение технологии анализа среды функционирования при подготовке операторов БЛА. «Проблемы совершенствования робототехнических и интеллектуальных систем летательных аппаратов». Сб. докл. Х-й всероссийской юбилейной НТК. г. Москва, МАИ (НИУ),
26 июня 2015.
2.
Дикарев В.А. К вопросу разрешения конфликта качества тренажной подготовки операторов военных радиоэлектронных объектов // Вестник военного регистра. 2001.РВСН № 11. С. 28 – 33.
3.
Кривоножко В.Е., Лычев А.В. Моделирование и анализ деятельности сложных систем — М.: ЛЕНАНД, 2013. — 256 с.
4.
Рожнов А.В., Антиох Г. М., Селиверстов Д.Е., Кублик Е. И. Системная интеграция направлений научной деятельности в условиях формирования

243 прединтеллектуальной инфраструктуры. МНТЖ «Информационно-измерительные и управляющие системы» №11, т.12. Издательство «Радиотехника», г. Москва 2014 год.
5.
Селиверстов Д.Е. Применение роботизированной системы охраны для выполнения задачи поиска и уничтожения забрасываемых передатчиков помех.
Актуальные вопросы современных информационных технологий. НТС «Известия
ВА РВСН им. Петра Великого» № 257, г. Москва 2014 год.. стр. 255-259 6.
Селиверстов Д.Е., Князев В.В. Модель оценки эффективности подготовки операторов робототехнических комплексов военного назначения.
Информатика, вычислительная техника и управление. // Сб. науч. Тр.. Князева А.В,
Ловцова Д.А. – М.: ИТМ и ВТ РАН, 2015. – 330с. ИНВ. № 2174. С. 180-184.
7.
Шукшунов В.Е., Циблиев В.В., Потоцкий С.И. и др. Тренажерные комплексы и тренажеры. Технологии разработки и опыт эксплуатации. М.:
Машиностроение, 2005. – 384 с.
8.
Charnes A., Cooper W.W. and Rhodes E. 1978. «Measuring the efficiency of decision making units». European Journal of Operation Research 2, 429 - 444.
9.
Banker R.D. 1984. «Estimating most productive size using data envelopment analysis», European Journal of Operation Research 17, 35-44.

244
С.С. СТАТИН, помощник ведущего инженера научно-исследовательского испытательного отде- ла Государственного летно-испытательного цен- тра Минобороны России им. В.П. Чкалова
А.Ю. ГЕТМАНЦЕВ кандидат технических наук, заместитель начальника научно- исследовательского испытательного отдела Госу- дарственного летно-испытательного центра Ми- нобороны России им. В.П. Чкалова
ПЕРСПЕКТИВЫ
ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
СРЕДСТВ
РАДИОЭЛЕКТРОННОЙ
БОРЬБЫ
В
КОМПЛЕКСАХ
С
БЕСПИЛОТНЫМИ
ЛЕТАТЕЛЬНЫМИ
АППАРАТАМИ
В широком смысле под радиоэлектронной борьбой (РЭБ) понимается ис- пользование всех участков электромагнитного спектра в целях повышения эффек- тивности боевого применения своих сил и средств, а также снижения возможно- стей противника в управлении его силами и средствами. Мероприятия РЭБ носят оборонительный, наступательный и обеспечивающий характер и проводятся как при вооруженном противоборстве, так и в ходе операций, не связанных с ведением боевых действий.
Исходя из своего функционального предназначения и решаемых задач, си- стемы и средства РЭБ подразделяются на три большие группы: системы и средства радиоэлектронного подавления (радиоэлектронной ата- ки); системы и средства радиоэлектронной защиты; системы и средства радиоэлектронного обеспечения (РЭО).
РЭО предполагает проведение мероприятий разведывательного характера с целью обнаружения, перехвата, идентификации преднамеренных и непреднаме- ренных сигналов радиоэлектронных систем (РЭС) противника, определения место- положения их источников для своевременного вскрытия угрозы, принятия мер по противодействию, а также для дальнейшего использования в процессе планирова- ния боевых действий. Основная часть задач по ведению РЭБ возлагается на систе- мы и средства воздушного базирования, при этом беспилотные летательные аппа- раты (БЛА) обладают рядом преимуществ перед пилотируемыми средствами, в первую очередь - это отсутствие риска для человека [1].
В настоящее время БЛА отводится важная роль в совершенствовании систе- мы вооружения современной армии. Уникальные свойства беспилотных комплек- сов позволяют решать широкий круг задач в интересах различных воинских ин- станций, особенно в условиях, когда применение других средств по критерию
«стоимость – эффективность» нецелесообразно. Такими задачами могут быть: воздушная разведка с представлением данных в реальном масштабе времени; целеуказание и корректировка огня артиллерии и ракетных войск;

245 целеуказание (наведение) авиации на наземные цели.
В настоящее время основные усилия по созданию беспилотных комплексов нового поколения и модернизации существующих сосредоточены на следующих направлениях: создании унифицированных комплексов, сопрягаемыми с автоматизирован- ными системами управления войсками; разработка базовых комплексов с перспективой наращивания их возможно- стей, в том числе применением сменной целевой нагрузки (разведки, целеуказания, радиоэлектронной борьбы, ретрансляции связи) [1].
Исходя из тактики ведения современного вооруженного противоборства, важно отметить, что вооруженные конфликты современности имеют ярко выра- женный локальный характер [2].
Поскольку боевые действия в вооруженных конфликтах современности раз- вертываются на широком фронте, а артиллерия имеет ограниченную дальность стрельбы, повышается роль авиации в огневой поддержке войск, а именно роль бо- евых вертолетов [2].
Одним из важнейших недостатков боевых вертолетов является уязвимость перед стрелковым оружием противника [2].
Анализ существующих систем защиты ЛА от высокоточного оружия про- тивника показывает, что на сегодняшний день отсутствуют абсолютно эффектив- ные системы защиты экипажа вертолета от обстрелов стрелковым оружием.
Таким образом, существует острая необходимость оснащения БЛА система- ми обнаружения огневых позиций стрелков, позволяющими своевременно обнару- живать огневые позиции с целью их дальнейшего подавления, повышая тем самым вероятность успеха боевых действий за счет повышения степени боевой живучести и эффективности применения вертолетов в боевых условиях.
Наиболее эффективным способом, позволяющим определять движение мел- коразмерных объектов, которыми являются пули, является акустический.
Акустический метод обнаружения позиций стрелков имеет целый ряд пре- имуществ [3,4]: возможность определения в режиме реального времени координат цели с точностью, достаточной для огневого поражения цели; круговой (360°) сектор разведки при обеспечении определения узкого секто- ра обстрела; достаточная глубина разведки (не меньше дальности огневого поражения стрелковым оружием); определение калибра и вида оружия по анализу акустического спектра сиг- нала, что позволяет анализировать боевую ситуацию и устанавливать приоритеты целей; пассивный (ждущий) режим работы, обеспечивающий системе помехо- устойчивость и маскировку;

246 обнаружение нескольких огневых позиций, из которых огонь ведётся одно- временно, за счет применения современного математического аппарата; длительная непрерывная работа (месяц и более) в необслуживаемом автома- тизированном режиме; всепогодность и работа как в дневное, так и в ночное время при сложной фоноцелевой обстановке; небольшие массово-габаритные характеристики; возможность исключения из фона шума, создаваемого двигателем и воору- жением БЛА; возможность работы в движении.
Таким образом, система обнаружения огневых позиций стрелков должна ре- ализовывать акустический метод.
Акустическая система работает следующим образом: акустический сигнал фиксируется микрофонами и преобразуется в электрический сигнал, затем оцифро- вывается. Электрический сигнал усиливается, фильтруется по частоте сигнала, уровню сигнала и типу сигнала. Далее сигнал поступает в блок обработки, опреде- ления координат и типа реальных целей. Происходит выдача информации на экран дисплея и воспроизводится речевое сообщение об обстреле.
Исходя из вышеизложенного, в состав акустической системы обнаружения огневых позиций стрелков должны входить: акустические датчики (микрофоны); специализированный вычислитель; информационный дисплей.
Внедрение акустической системы обнаружения огневых позиций стрелков в состав средств РЭБ и оснащение ими БЛА позволит: наряду с мероприятиями разведывательного характера с целью обнаружения, перехвата, идентификации РЭС противника и определения местоположения их ис- точников вести разведку огневых позиций стрелков с целью принятия своевремен- ных мер по их уничтожению; расширить боевые возможности комплексов с БЛА, оснащаемых средствами
РЭБ и воздушной разведки; получать информацию о местоположении стрелков в реальном масштабе времени; избежать существенного повышения массогабаритных показателей БЛА за счет унифицированности средств РЭБ, оснащаемых БЛА (необходима установка на
БЛА только акустических датчиков, вычислитель и дисплей уже имеется в составе средств РЭБ, требуется лишь доработка ПО); добиться хороших показателей по критерию «стоимость-эффективность»; повысить степень боевой эффективности и живучести при применении вер- толетов в боевых условиях.

247
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1.
Радиоэлектронная борьба/ А.И.Куприянов. – М.: Вузовская книга,
2013. – 360 с.:ил.
2.
Информационно-аналитический журнал «Зарубежное военное обозрение».
3.
А.В. Таланов. Звуковая разведка артиллерии. Воениздат. Мин. ВС
СССР. Москва. 1948 г.
4.
Общая акустика. М.А.Исакович. Учебное пособие. Издательство
«Наука». Главная редакция физико-математической литературы, – М., 1973 г.

248
В.В. БОРОДИН, кандидат технических наук, до- цент МАИ (НИУ)
А.М. ПЕТРАКОВ, кандидат технических наук, доцент МАИ (НИУ)
В.А. ШЕВЦОВ, доктор технических наук, профес- сор МАИ (НИУ)
А.Д. ТАЛАЕВ, аспирант МАИ (НИУ)
МОДЕЛЬ
ДЛЯ
АНАЛИЗА
СЕТИ
СВЯЗИ
ГРУППИРОВКИ
БЕСПИЛОТНЫХ
ЛЕТАТЕЛЬНЫХ
АППАРАТОВ
В настоящее время для решения многих задач предлагается использовать группировку (Swarm) беспилотных летательных аппаратов (БЛА, дронов) [1,2].
Эффективность группировки значительно повышается при наличии информацион- ного взаимодействия между ее членами. Для реализации обмена данными исполь- зована сеть связи, удовлетворяющая дополнительным требованиям, в частности: каждый летательный аппарат группировки является сетевым узлом и выпол- няет функции, как маршрутизатора, так и оконечного устройства; информационное взаимодействие с удаленным пунктом управления мини- мально или отсутствует, что обеспечивает автономность группировки; сеть является самоконфигурируемой, что исключает необходимость внеш- них механизмов настройки; вместо централизованного используется локальное управление, реализован- ное на каждом сетевом узле; относительно малое время жизни сети в одной и той же конфигурации.
В литературе сети, удовлетворяющие приведенным требованиям, получили название адаптивных сетей [3]. Мобильная адаптивная сеть обладает рядом пре- имуществ по сравнению с сетями с фиксированной инфраструктурой: высокой жи- вучестью, гибкостью топологии, автоматической адаптацией к изменениям сетевой конфигурации.
Отметим также, в ряде применений адаптивных радиосетей используется ограниченная полоса частот, что накладывает существенные ограничения на сум- марную скорость передачи пакетов. Учет указанного обстоятельства приводит к необходимости разработки и использования высокоэффективных механизмов пе- редачи как основной, так и служебной информации.
Для анализа вероятностно-временных характеристик и проектирования сетей связи беспилотных летательных аппаратов разработана имитационная модель адаптивной сети, основные характеристики и функции которой представлены в до- кладе.
Описание модели сети
Модель предназначена для исследования адаптивной радиосети с коммута- цией пакетов. При моделировании предполагается, что N сетевых узлов находятся

249 внутри области (области нахождения) заданной формы (квадрат, куб, и тд) единич- ной площади (объема). Имеется возможность формирования нескольких типов структур, в том числе: случайная структура, узлы которой имеют случайные координаты; иерархическая структура; линейная структура, узлы которой расположены последовательно друг за другом; кольцевая структура и др.; при моделировании движения узлов, координаты каждого узла получают определенные приращения, отражающие характер движения; в сети предусмотрена передача пакетов с использованием случайного досту- па, а также циклического доступа с временным или частотным разделением кана- лов. Расчет вероятности коллизии пакетов при случайном доступе выполняется аналитически с учетом воздействия шумов, помех, вызванных одновременной пе- редачей пакетов несколькими узлами, энергетикой оборудования и координат уз- лов; для распознавания коллизий моделируются процедуры квитирования, в том числе, учитывается возможность искажения или коллизий самих квитанций. При передаче сообщений возможно изучение алгоритмов резервирования многоточеч- ных (в частности, двухточечных) каналов.
В условиях низкого энергетического потенциала радиоканала для обеспече- ния полной связности сети, используется ретрансляция пакетов. Анализ эффектив- ности сети в этом случае проводится с учетом характеристик служебного канала, используемого для рассылки маршрутной информации о состоянии узлов, каналов и сети в целом.
Каждый узел сети может являться источником сообщений. Модель позволя- ет формировать рекуррентные потоки общего вида (в том числе и пуассоновские), а также самоподобный трафик.
В сети реализованы следующие адаптивные механизмы управления: управление периодом повторной передачи искаженных пакетов в зависимо- сти от сетевого трафика и энергетического потенциала канала связи; управление доступом в зависимости от трафика и количества узлов сети; управление функционированием служебного каналов связи и его взаимодей- ствием с информационным каналом.
В модели реализованы процессы, обеспечивающие при определенных усло- виях, повышение эффективности функционирования сети, в том числе: изменение диаграммы направленности приемо-передающих антенн; переход с одноканального на многоканальный режим передачи пакетов; группировка пакетов в сообщения и резервирование каналов; изменение соотношений между скоростью передачи основного и служебного каналов.
Состав модели

250
Функционально модель содержит следующие блоки: блок задания исходных данных для моделирования; блок моделирования; блоки обработки и отображения результатов моделирования.
Входные параметры блока задания исходных данных определяются для че- тырех уровней модели взаимодействия открытых систем МВОС.
На физическом уровне определяются следующие параметры: размеры и форма области нахождения узлов; количество узлов сети; потенциалы радиолинии; количество каналов передачи, методы уплотнения и закрепления каналов; модели для расчета вероятности искажения символов и пакетов в целом; диаграммы направленности антенн; параметры искажений и характеристики преднамеренных помех.
На канальном уровне определяются следующие параметры: методы доступа; методы квитирования пакетов; алгоритмы функционирования и параметры служебного канала.
На сетевом уровне определяются: состав метрик для маршрутизации пакетов; параметры изменений структуры сети; методы маршрутизации.
На транспортном уровне определяются: структура передаваемых сообщений и способ разбиения сообщения на паке- ты; варианты резервирования каналов для обмена данными между узлами.
На уровне прикладных процессов задаются: характеристики источника сообщений; сопоставления узлам-источникам адресатов сообщений.
Состав блока моделирования.
Имитационное моделирование выполняется по событиям на заданном интер- вале времени функционирования сети. Имеется возможность исследовать стацио- нарные и нестационарные процессы поведения сети с заданной допустимой стати- стической ошибкой.
Модель позволяет определять статистические характеристики следующих величин: времени ожидания передачи пакета в узле; времени передачи пакета по сети от источника до потребителя; времени повторной передачи пакетов и количества повторных передач; очередь ожидания пакетов, и др.
В модели заложены механизмы для: распознавания перехода сети в неустойчивое состояние;

251 сокращения времени моделирования и получения экспресс результатов; оптимизации параметров сети; отображения в ходе моделирования параметров сети.
Блоки обработки и отображения результатов моделирования формируют по полученным результатам заданные статистики (законы распределения, средние, дисперсии и т.д.) и отображают полученные результаты в виде графиков и таблиц.
Заключение
Представленная в докладе модель разработана на высокоуровневом графиче- ском объектно-ориентированном языке моделирования. В настоявшее время полу- чен большой статистический материал по результатам исследований. Частично ре- зультаты исследования отражены в статьях [4,5,6]. В настоящее время к изданию готовиться работа, посвященная анализу и выбору эффективных алгоритмов марш- рутизации в сетях передачи данных группировки беспилотных летательных аппа- ратов.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1.
Тенденции развития систем передачи данных при использовании БЛА
В. Попов, кандидат технических наук; Д. Федутинов. Зарубежное военное обозрение 2006 №4 2.
Ким Н.В., Крылов И.Г. Групповое применение БЛА в задачах наблюдения. Сб. докл. IX –й Всероссийской научно-технической конференции
«Проблемы совершенствования робототехнических и интеллектуальных систем летательных аппаратов», Изд-во МАИ-ПРИНТ, 2012, с.59-62.
3.
Разгуляев Л. Перспективные мобильные адаптивные сети передачи информации для СВ США «Зарубежное военное обозрение» 2008 №1 с.35-39 4.
Бородин В.В., Петраков А.М., Шевцов В.А. Анализ эффективности передачи данных в сети связи группировки беспилотных летательных аппаратов,
Труды МАИ, 2015 г, вып.81.
5.
Бородин В.В., Петраков А.М. Анализ алгоритмов управления адаптивной сетью передачи данных по локальным параметрам, Труды МАИ, 2012 г, вып.58.
6.
Бородин В.В. Выбор параметров управления доступом в сетях связи с мобильными объектами, Труды МАИ, 2012 г, вып. 80.

252
С.А. ТАШКОВ начальник кафедры боевого ма- неврирования авиационных комплексов ВУНЦ
ВВС «ВВА» (г. Воронеж)
Р.Р. ШАТОВКИН доктор технических наук, стар- ший преподаватель кафедры боевого маневриро- вания авиационных комплексов ВУНЦ ВВС
«ВВА» (г. Воронеж)
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ
ИССЛЕДОВАНИЕ
И
МОДЕЛИРОВАНИЕ
ШУМОВ
ИЗМЕРЕНИЯ
ПАРАМЕТРОВ
ПОСТУПАТЕЛЬНОГО
И
ВРАШАТЕЛЬНОГО
ДВИЖЕНИЯ
БЕСПИЛОТНОГО
ЛЕТАТЕЛЬНОГО
АППАРАТА.
Наличие на борту современных беспилотных летательных аппаратов (БЛА) высокоточных датчиков параметров полета, способных регистрировать практиче- ски полную информацию об их изменении в течение всего полета БЛА, а также наличие возможности по автоматизированной обработке этих параметров, позволя- ет говорить о наличии достаточной материальной базы для проведения летных ис- следований (экспериментов).
В соответствии с этим, был проведен летный экспе- римент по выявлению особенностей движения БЛА.
Цель эксперимента: измерение значений параметров полета БЛА, выявление и изучение особенностей их изменения.
Структурная схема взаимодействия систем измерения и обработки экспери- ментальных данных представлена на рисунке 1.
Рисунок 1 – Структурная схема взаимодействия систем измерения, регистрации и обработки экспериментальных данных
В ходе полунатурного летного эксперимента можно выделить следующие основные этапы:
1 этап. Проведение исследовательских полетов БЛА, осуществляющего дви- жение по траектории с прямолинейными и криволинейными участками.

253
Использование такой траектории обусловливает всесторонний учет влияния ветра на показания акселерометра и гироскопа. Это позволит сформировать ин- формативные выборки исследуемых параметров движения БЛА. Траектория полета
БЛА, восстановленная на основе информации спутниковой системы GPS, в прямоугольной пространственной системе координат представлена на рисунке 2
[1].
Рисунок 2 – Траектория БЛА в прямоугольной пространственной системе координат
2 этап. Измерение и регистрация параметров полета БЛА измерительным моду- лем.
Измерительный модуль с интервалом регистрации с
01
,
0
T
рег

регистрирует следующие параметры движения БЛА: скорость и
н k
V
, высоту над поверхностью эллипсоида и
н k
H
, широту и
н k
B
и долготу и
н k
L
– приемником навигатора U-blox LEA-
6H; угловые скорости и
k г
x

, и
k г
y

, и
k г
z

– гироскопом и составляющие ускорения и
k а
x а
, и
k a
y a
, и
k a
z a
– акселерометром в составе MPU-6000 [2, 3].
3 этап. Первичная обработка параметров с целью исключения грубых оши- бок и получения массивов данных для последующей обработки.
На данном этапе исключаются грубые ошибки в измерении параметров движе- ния БЛА, которые обусловлены сбоями и перерывами в регистрации данных. В таб- лице 1 приведены диапазоны измерений и погрешности регистрации этих измерите- лей [2, 3].
4 этап. Анализ результатов полунатурного летного эксперимента, выявле- ние особенностей и закономерностей изменения параметров движения БЛА.

254
Определение опытных одномерных законов распределения случайных процессов
(СП)