CC BY
96УДК 623.1/.7 ГРНТИ 78.25.32
О ПЕРСПЕКТИВАХ ПРИМЕНЕНИЯ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНОЙ АППАРАТУРЫ В СОСТАВЕ БОРТОВЫХ КОМПЛЕКСОВ ВЕРТОЛЕТОВ ВОЕННОГО И СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ
В. В. ШИПКО, кандидат технических наук
ВУНЦВВС «ВВА имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Воронеж) Е.А. САМОЙЛИН, доктор технических наук, доцент ВУНЦ ВВС «ВВА имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Воронеж) А.Б. БЕЛЬСКИЙ, доктор технических наук, профессор
АО «Национальный центр вертолетостроения имени М.Л. Миля и Н.И. Камова» (Московская область, поселок Томилино)
В статье рассмотрены возможности применения гиперспектральной аппаратуры в составе подсистемы информационного обеспечения комплекса бортового оборудования вертолетов военного и специального назначения. Показаны преимущества гиперспектрометров по сравнению с традиционными многоканальными оптико-электронными системами при решении задач информационного обеспечения. Сформулированы перспективные направления научно-исследовательской работы по развитию аппаратуры и технологий обработки информации, обеспечивающие эффективную интеграцию гиперспектрометра в бортовом комплексе вертолета.
Ключевые слова: бортовой комплекс, комплекс бортового оборудования, оптико-электронная система, гиперспектральная аппаратура.
on the prospects of using hyperspectral equipment in the airborne complexes of military and special purpose helicopters
V.V. SHIPKO, Сandidate of Technical sciences MESC AF «N.E. Zhukovsky and Y.A. Gagarin Air Force Academy» (Voronezh) E.A. SAMOYLIN, Doctor of Technical sciences, Associate Professor MESC AF «N.E. Zhukovsky and Y.A. Gagarin Air Force Academy» (Voronezh) A.B. BELSKIY, Doctor of Technical sciences, Associate Professor
JSC «National center of helicopter construction named after M.L. Milya and N.I. Kamov» (Moscow region, Tomilino village)
The article considers the possibilities of using hyperspectral equipment as part of the information support subsystem of the on-board equipment complex for military and special purpose helicopters. Advantages of hyperspectrometer compared to traditional multi-channel optical-electronic systems in solving problems of information security. Promising directions of research work on the development of equipment and information processing technologies that ensure effective integration of the hyperspectrometer in the helicopter's onboard complex are formulated.
Keywords: onboard complex, onboard equipment complex, optoelectronic system, hyperspectral equipment.
Введение. Широкие функциональные и боевые характеристики военных и специальных вертолетов обеспечивают решение основных задач в ходе военных конфликтов локального и регионального масштабов, при ликвидации последствий техногенных и природных катастроф, а также при работе в сложных природно-климатических условиях. В настоящее время ведутся
перспективные научно-технические разработки многоцелевого вертолета нового поколения и обоснование его комплекса бортового оборудования (КБО) позволяющего с более высокой эффективностью решать поставленные задачи.
Ведущая роль в информационном обеспечении вертолетов военного и специального назначения возлагается на средства формирования и визуализации закабинного пространства в различных диапазонах длин волн, с индикацией на информационно-управляющем поле кабины комплексной информации, которая формируется в результате совместной обработки электронной картографической, радиолокационной, телевизионной, тепловизионной и навигационной информации [1]. При этом особое значение имеют оптико-электронные системы (ОЭС), предназначенные для формирования и обработки визуальной информации (изображений), регистрируемых в оптическом диапазоне длин волн [2].
Актуальность. Оптико-электронные системы являются основными источниками видеоинформации для КБО, в том числе комплексов авиационного вооружения (КАВ), пилотажно-навигационных комплексов (ПНК) и бортовых комплексов обороны (БКО).
Анализируя опыт применения вертолетов в различных военных конфликтах и при эксплуатации в условиях сложной фоноцелевой и метерологической обстановки, а также изучая материалы по направлениям научно-технического развития ОЭС и сопоставляя научно-технический задел зарубежных разработок по противодействию ОЭС, следует отметить, что в последние годы интенсивно разрабатываются и применяются различные средства и методы маскировки объектов: специальные покрытия, маскирующие цели в условиях различной фоноцелевой обстановки; активные средства инфракрасной маскировки (ИК), адаптирующие объекты и цели к температуре фона; камуфляжные покрытия, изменяющие форму объекта; накладные трехмерные камуфляжные системы, снижающие (поглощающие) излучение объектов и т.д. [3]. Такие способы маскировки выравнивают оптические и тепловые контрасты объектов и фона, а также искажают их форму, тем самым делая потенциальные цели практически невидимыми для телевизионных и тепловизионных информационных каналов штатных ОЭС, что существенно снижает боевые возможности вертолетов военного и специального назначения по обнаружению и распознаванию типовых целей и объектов.
Учитывая вышеизложенное, необходимо отметить, что тенденции развития и создания перспекивных бортовых ОЭС должны быть направлены на расширение диапазона длин волн, в которых производится съемка, а также на увеличение спектрального разрешения, т.е. на применение новых нетрадиционных методов и средств обнаружения цели. Одним из таких методов является гиперспектральная съемка. В этой связи целесообразно рассмотреть возможность разработки и применения гиперспектральных каналов в составе бортовых ОЭС вертолетов военного и специального назначения.
Цель статьи - провести анализ современного состояния и возможностей применения гиперспектральной аппаратуры в составе подсистемы информационного обеспечения бортового комплекса вертолета и сформулировать перспективные направления научно-исследовательской работы по развитию аппаратуры и технологий обработки информации, обеспечивающие эффективную интеграцию гиперспектрометра в бортовом комплексе вертолета.
Анализ комплекса бортового оборудования современного и перспективного вертолета. Комплекс бортового оборудования современных военных и специальных вертолетов имеет федеративную структуру построения, в которой все входящие системы и комплексы базируются на собственных вычислительных ресурсах с иерархической структурой, а функциональное взаимодействие между ними осуществляется на уровне специальных интерфейсов. Дальнейшая модернизация вертолетов предусматривает постепенный переход от федеративной структуры КБО к интегрированной. Объединение систем и оборудования перспективного вертолета в интегрированный бортовой комплекс (ИБК) осуществляется путем рационального использования информационных связей, многофункциональных экранных индикаторов, интеллектуальных интегрированных пультов управления и индикации,
многофункциональных вычислительных модулей информационно-управляющей системы и ее унифицированного алгоритмического обеспечения [4-6].
На рисунке 1 приведена обобщенная типовая структура ИБК перспективного боевого вертолета, в котором использованы следующие обозначения: БРЭО - бортовое радиоэлектронное оборудование; СВС - система воздушных сигналов; САУ - система автоматического управления; ИНС - инерциальная навигационная система; СБКВ - система бесплатформенной курсовертикали; АРК - автоматический радиокомпас; СНС - спутниковая навигационная система; ДИСС - доплеровский измеритель скорости и угла сноса; РВ - радиовысотомер; МФПУ - многофункциональная панель управления; БЦВМ - бортовая цифровая вычислительная машина; ИЛС - индикатор лобового стекла; НСЦИ - нашлемная система целеуказания и индикации; МФИ - многофункциональный индикатор; РЛС -радиолокационная станция; ОЭС - оптико-электронная система; СУО - система управления оружием; СОК - система объективного контроля; ЛСОЭП - лазерная станция оптико-электронного подавления; САП - станция постановки активных помех; УУ - устройство управления; СПЛО - станция предупреждения о лазерном облучении; СПРА - станция предупреждения о ракетной атаке.
ИБК
Средства визуализации
ИЛС НСЦИ
Группа резервных приборов
Пилотажно-навигационное оборудование
Обзорно-прицельный комплекс
СВС САУ ИНС СБКВ АРК
СНС ДИСС РВ ОЭС ...
Комплекс средств связи
Рисунок 1 - Обобщенная типовая структура ИБК перспективного боевого вертолета
Анализ задач оптико-электронных систем в составе комплекса бортового оборудования современного вертолета. В составе КБО вертолетов военного и специального назначения в настоящее время применяются следующие типы ОЭС [2, 7]:
- обзорно-пилотажные ОЭС;
- обзорно-поисковые ОЭС;
- обзорно-прицельные ОЭС;
- ОЭС бортовых комплексов обороны.
Все современные бортовые ОЭС имеют, как правило, сферическую конструкцию и включают несколько «пассивных» информационных каналов, в их числе:
- телевизионный (ТВ) канал, работающий в видимом диапазоне 0,4-0,78 мкм;
- низкоуровневый ТВ канал диапазона 0,7-0,9 мкм;
- канал коротковолнового инфракрасного (ИК) диапазона 0,9-1,8 мкм (SWIR);
- тепловизионный канал среднего ИК диапазона 3-5 мкм (MWЖ);
- тепловизионный канал дальнего ИК диапазона 8-12 мкм (LWIR).
Кроме того, бортовые ОЭС имеют один или несколько «активных» оптических каналов (основных или как опции):
- канал лазерного дальнометрирования (длина волны 1,54-1,57 мкм);
- канал лазерного дальномера целеуказателя (длина волны 1,06 мкм);
- канал оптического обнаружения лазерного пятна (внешнего подсвета цели);
- канал лазерной локации.
Конструктивно все каналы бортовых ОЭС размещаются на высокоточной гиростабилизированной платформе, имеющей один или два контура гиростабилизации.
Основными задачами обзорно-пилотажных ОЭС являются [7]: обзор наземного и воздушного пространства в любое время суток; обнаружение и распознавание объектов; выявление препятствий по курсу полета; измерение наклонной дальности до объектов; обеспечение безопасного пилотирования в простых и сложных метеоусловиях, взлета и посадки (в том числе на неподготовленные площадки); выполнение специальных задач (видеоконтроля высадки десанта, сброс грузов и др.).
Обзорно-поисковые ОЭС имеют более высокие технические характеристики по сравнению с обзорно-пилотажными системами в части требований к информационным каналам и точности стабилизации линии визирования. Основной задачей обзорно-поисковых ОЭС является обнаружение и распознавание объектов в сложной фоноцелевой и метеорологической обстановке.
Обзорно-прицельные ОЭС являются основными информационными системами КАВ боевого вертолета. К задачам обзорно-прицельных ОЭС относятся: обзор подстилающей поверхности; обнаружение и распознавание целей; передача на МФИ видеосигналов формируемых стабилизированных изображений (тепловизионного, телевизионного или комбинированного); измерение наклонной дальности до целей и углового положения линии визирования; захват оператором и автосопровождение целей; целеуказание для управляемых авиационных средств поражения и артиллерийских снарядов с лазерной головкой самонаведения; обнаружение и определение углового положения лазерного пятна от внешнего целеуказателя; подготовку и выдачу эталонных изображений для применения управляемых авиационных средств поражения с оптико-электронными головками самонаведения.
Оптико-электронные системы БКО предназначены для обнаружения пусков атакующих ракет и определение их координат. Такие ОЭС включают ультрафиолетовые и ИК пеленгаторы и входят в состав СПРА [3, 8].
Рассмотрим современное состояние ГСА как дополнительного канала в составе типовых ОЭС информационного обеспечения КБО вертолетов военного и специального назначения.
Современное состояние и возможности гиперспектральной аппаратуры.
В последнее время интенсивно разрабатывается и активно используется гиперспектральная аппаратура (ГСА) космического и воздушного базирования, в интересах как военного, так и гражданского назанчения. Современные типы ГСА позволяют получать изображения в сотнях узких спектральных диапазонах ультрафиолетового, видимого или ИК диапазонах спектра [9, 10]. В результате проведения авиационной гиперспектральной съемки местности формируется гиперспектральное изображение, представляющее собой трехмерный массив данных (гиперкуб), в котором для каждого элемента разрешения изображения x, у зондируемого объекта существует развертка по длине волны Л [11]. При этом информативность такого гиперспектрального изображения намного выше информативности традиционного одноканального изображения (рисунок 1). Обнаружение и идентификация объектов на гиперспектральных изображениях базируется на сравнении эталонных (из базы данных) и получаемых пространственно-спектральных характеристиках (рисунок 2).
¥
а)
б)
Рисунок 1 - Изображения типового объекта военной техники: одноканальное, регистрируемое ОЭС в видимом диапазоне (а) и гиперспектральное, регистрируемое ГСА в диапазоне от 0,4 до 2 мкм (б)
1
0,8
х 0,6
' 0,4
0,2
400
1 — Объект военной техники
2 — Фон (луг)
600
800
1000 1200 Длина волны, нм
1400
1600
1800
Рисунок 2 - Спектральные кривые типового объекта военной техники и фона
Изначально создаваемые образцы ГСА имели большие весогабаритные параметры и обеспечивали работу только в сканирующем режиме исключительно на космических аппаратах и самолетах, и ограничивали широкое применение на вертолетах и беспилотных летательных аппаратах. В последнее время, при реализации новых технических решений и технологий разработаны образцы малогабаритных гиперспектрометров, в том числе, работающих в кадровом режиме с возможностью их установки, как на вертолеты, так и на беспилотные летательные аппараты.
По способу формирования пространственного разрешения известные гиперспектрометры могут быть разделены на два типа:
1) сканирующие гиперспектрометры, выполненные по технологии ртИЪгоот с входным объективом в виде щели со строчный режимом съемки, в которых развертка изображения осуществляется считыванием сигналов линеек матричного приемника, ориентированного поперек направления полета носителя;
X
0
2) кадровые гиперспектрометры, выполненные по технологии windowing с обычным сферическим входным объективом, в которых изображение формируется мгновенно в заданном поле зрения. Именно кадровые гиперспектрометры наиболее предпочтительней использовать на борту вертолета, так как сканирующий режим требует максимально прямолинейного и равномерного движения носителя, что не всегда может выполняться на вертолете.
В качестве диспергирующих элементов в гиперспектрометрах различных типов могут использоваться призмы [12], дифракционные решетки [13, 14], интерферометры [15] или Фурье-спектрометры [16], каждые из которых обладают своими преимуществами и недостатками. Например, гиперспектрометры на дифракционных решетках имеют более простую схему построения и компактнее, чем призменные гиперспектрометры, при этом Фурье-спектрометры в сравнении с остальными позволяют получить более широкий спектральный диапазон и достичь более высокого спектрального разрешения.
По принципу спектральной селекции в существующих гиперспектрометрах можно выделить два основных класса:
1) гиперспектрометры с пространственным разложением спектра;
2) гиперспектрометры с перестраиваемым по длинам волн оптическим фильтром (монохроматором). Первый класс гиперспектрометров, также труднореализуем на борту вертолета, так как требует равномерного прямолинейного движения, поэтому для вертолетов предпочтительнее гиперспектрометры с перестраиваемым монохроматором, способные регистрировать спектрально-контрастные изображения объектов с возможностью их оперативного анализа на борту. Отсюда, наиболее перспективными для вертолетов, можно считать кадровые гиперспектрометры выборочной регистрации спектральных данных, которые реализуемы на основе акустооптических перестраиваемых фильтров [17, 18].
Акустооптические фильтры основаны на динамических дифракционных решетках возбуждаемых акустической ультразвуковой волной и осуществляют спектральную фильтрацию световых пучков без существенных искажений переносимых ими изображений. Основными преимуществами акустооптических фильтров являются: программное управление с перестройкой по спектру за микросекунды; отсутствие подвижных механических элементов; малые габариты; высокое качество получаемых изображений с коррекцией аберраций; высокое спектральное разрешение (до 0.1 нм); возможность создания гибких алгоритмов гиперспектрального анализа благодаря произвольной спектральной адресации в пределах рабочего интервала длин волн. Таким образом, существующие системы гиперспектральной съемки открывают новые возможности анализа характеристик объектов, позволяющие повысить точность решения ряда конечных задач боевых вертолетов (обнаружение и распознавание объектов), не ограничивая его маневренность.
В этих условиях целесообразно рассматривать возможности и способы применения ГСА в составе КБО вертолетов для расширения состава ОЭС и реализации новых возможностей в части обнаружения и распознавания интересующих объектов или потенциально опасных целей, в особенности скрытых искусственными или естественными маскировочными средствами, а также обеспечения безопасной посадки на неподготовленной местности.
Основные направления развития ГСА в составе ИБК перспективного вертолета. Важным этапом в развитии ГСА необходимо рассматривать возможность ее модульного применения: дополнительного канала к уже существующим каналам типовых ОЭС (например, при решении обзорно-прицельных задач), как автономную подсистему (например, обзор подстилающей поверхности при посадке на неподготовленную местность, в том числе в условиях Арктики) или дополнительную разведывательную аппаратуру в составе ИБК перспективного вертолета.
При этом на ГСА, как подсистему ИБК, должны возлагаться следующие основные задачи:
- формирование изображения поверхности в заданном угловом поле, с требуемым разрешением;
- измерение спектральных характеристик объекта;
- обнаружение и распознавание целей путем обработки спектрозональных изображений;
- совмещение и комплексирование гиперспектрального изображения, получаемого ГСА с тепловизионным и телевизионным изображениями штатных ОЭС (рисунок 4) [19-21];
- отображение особенностей подстилающей поверхности, нераспознаваемых другими системами (рисунки 5-7);
- визуализация гиперспектральных данных на МФИ с выделенными объектами интереса в заданном спектральном диапазоне (рисунки 4, 7).
Помимо основных перечисленных задач, ГСА может решать ряд специальных задач:
- обнаружение и идентификация химического состава аэрозолей [22] и продуктов сгорания [23], например, в результате пуска ракет с жидкостным реактивным двигателем (ЖРД) и реактивным двигателем твердого топлива (РДТТ), как косвенных признаков, которые могут использоваться при обнаружении объектов интереса (рисунок 8);
- обнаружение рассеянного в атмосфере лазерного излучения (рисунок 9);
- идентификация состава примесей в водоемах и выявление загрязнений (рисунок 10) [24].
а)
б)
в) г)
Рисунок 4 - Комплексирование телевизионного и гиперспектрального изображений объектов скрытых искусственной маскировкой: исходные телевизионные изображения - (а), (в); результат комплексирования с
визуализацией - (б), (г)
Рисунок 5 - Тестовое изображение городской застройки, представленное в натуральных цветах с обозначенными объектами интереса: крыши зданий из разных материалов (1-3), газон (4), деревья (5), асфальтная автодорога (6),
мелко-гравийная пешеходная дорожка
1
0,8
ш
* 0,6
§ 0,4
0,2 0
О ЧЭ мэ О т
Длина волны, нм
Рисунок 6 - Спектральные кривые некоторых объектов обозначенных на тестовом изображении рисунка 5,
полученные из гиперкуба
□ - газон
щ — автомобильная и дорога
□ - крыши
□ - тень
Щ - деревья
|—| пешеходная ы дорожка
а)
б)
Рисунок 7 - Отображение участка местности выделенного на рисунке 5: (а) - ЯвВ-композит гиперспектрального изображения (каналы 20, 40, 60); (б) - карта классов, полученная по методу максимального правдоподобия [25]
1
0,8
ш
¡Е 0,6
о
10,4
о
0,2 0
керосин + кислород фторопласт + алюминий фон (лес)
400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400
Длина волны, нм
Рисунок 8 - Спектральные кривые химических примесей в атмосфере
0,8
ш
0,6
о
.0 н
о
0
1
о
0,2
0
758 нм
1 1313 нм-
1
400
600
800 1000 Длина волны, нм
1 200
1 400
1600
Рисунок 9 - Спектральная кривая рассеянного в атмосфере лазерного излучения
0,8 -
ш
0,6 -
о
.0 н
о
н
о
0,2 -
400
500
600 700
Длина волны, нм
800
900
Рисунок 10 - Спектральные кривые участков водоема с различной концентрацией (мг/л)
однотипных взвесей
Следует отметить, что в силу большого числа регистрируемых спектральных каналов, сложности алгоритмов распознавания, на борту вертолета необходимо иметь достаточные вычислительные ресурсы для оперативной автоматической или автоматизированной обработки гиперкуба данных и их интерпретации.
Поэтому, для применения ГСА в составе ИБК перспективного вертолета в первую очередь предъявляются высокие требования к мощности бортовых вычислительных ресурсов для обработки полученных данных и объему памяти для их хранения. Обрабатывать гиперспектральные изображения с высоким разрешением в реальном масштабе времени в настоящий момент представляется затруднительным. Таким образом, одним из подходов целесообразно рассмотреть построение ГСА с низким пространственным разрешением и высоким спектральным разрешением, что даст возможность приблизить время обработки к реальному масштабу. При этом повысить пространственное разрешение при формировании единого изображения на МФИ возможно за счет комплексирования гиперспектральных изображений с изображениями от телевизионных и/или тепловизионных каналов ОЭС, имеющих
1
1
0
более высокое пространственное разрешение. Еще одним подходом к обработке гиперспектральных данных является оптимизация числа используемых спектральных каналов по заданному критерию качества с ограничением на имеющиеся вычислительные ресурсы, за счет программного управления акустооптическим фильтром. Для реализации каждого из подходов необходимо разработать соответствующие специальные алгоритмы, включающие функции совмещения, комплексирования, устранения искажений, оценки информативности и качества обработки изображений.
Для реализации требуемых функций ГСА необходима глубокая проработка вопросов интеграции такой аппаратуры в состав современных и перспективных комплексов бортового оборудования вертолета, в том числе на основе подходов и технологий интегрированной модульной авионики, включая функциональную и структурную интеграцию (информационную, программную и аппаратную) БРЭО, ПНК, КАВ и БКО.
Таким образом, одним из основных направлений развития ГСА в составе ИБК перспективного вертолета является возможность обеспечения работы в реальном масштабе времени с качеством получаемых изображений, соответствующим уровню требований по дальности обнаружения и распознавания типовых объектов.
На рисунке 11 показана структурная схема организации основных перспективных направлений работ по интеграции ГСА в КБО перспетивного вертолета на этапе научно-исследовательской работы по формированию облика ИБК.
Обоснование требований к гиперспектральной аппаратуре (разрешение, принцип
формирования кадра и т.д.) и бортовой вычислительной системе (быстродействие, архитектура и т.д.), обеспечивающих решение задач анализа и обработки гиперспектралъных изображений в реальном масштабе времени с требуемой точностью.
Т
Обоснование требований к аппаратной интеграции гиперспектральной аппаратуры в единую систему с телевизионной, инфракрасной и другими видами аппаратуры наблюдения (общая гиростабилизирующая платформа, координатная привязка, совмещение линий визирования и т.д.) и навигационным оборудованием.
I
Обоснование и реализация необходимого перечня функций в системе обработки изображений (устранение помех и искажений, выделение заданных объектов, классификация, комплексирование и т.д.) и требований к программно-аппаратной системе визуализации гиперспектральных изображений для эффективного использования таких данных (эргономичность, эргатичность).
Рисунок 11 - Структура исследований в части создания и интеграции ГСА в КБО перспективного вертолета
Выводы. Рассмотренные принципы построения и анализ возможностей гиперспектрометров для применения в составе КБО современных и перспективных вертолетов военного и специального назначения свидетельствуют о перспективности использования ГСА в части обнаружения и распознавания объектов (целей) при выполнении разведывательных, боевых и специальных задач в условиях сложной фоноцелевой обстановки и при неоднородных (быстроменяющихся) физико-географических факторах, а также при наличии естественной и искусственной маскировки. При этом на данном этапе необходимо осуществить четкое научно -техническое обоснование:
военная электроника, аппаратура комплексов военного назначения
основных тактико-технических характеристик бортовой rcA боевого вертолета;
технических путей программно-аппаратной и функциональной интеграции rcA в КБО;
проведения достаточного комплекса прикладных научно-исследовательских работ в предметной области, объединяющих имеющиеся теоретические и технологические ресурсы для получения практического результата.
СПИСОК ЛИТЕРAТУРЫ
1. Обработка изображений в авиационных системах технического зрения / под ред. Л.Н. Костяшкина, M^. Никифорова. M.: ФИЗMAТЛИТ, 2016. 240 с.
2. Бельский A^. Оптико-электронные и лазерные системы в современных и перспективных комплексах бортового оборудования вертолетов // Фотоника. № 6. 2012. С. 26-31.
3. Преднамеренные оптические помехи высокоточному оружию: Mонография / Юхно ПМ. M.: Радиотехника, 2017. 640 с.
4. Эргатические интегрированные комплексы летательных аппаратов / под ред. M.M. Сельвестрова. M.: Филиал Воениздата, 2007. 512 с.
5. Интегрированные бортовые комплексы: Научно-методические материалы / под ред. В Н. Букова. M.: Изд. ВВИA им. проф. НЕ. Жуковского, 2003. 235 с.
6. Основы интеграции систем авиационного оборудования: учебное пособие для слушателей и курсантов ВВИA им. проф. Н.Е. Жуковского / под ред. В.В. Косьянчука. M.: Изд. ВВ^ им. проф. Н.Е. Жуковского, 2007. 338 с.
7. Бельский A^. Системы технического зрения военных и специальных вертолетов. Задачи и направления развития // Проблемы эксплуатации авиационной техники в современных условиях: сборник научных статей III Всероссийской научно-практической конференции Люберцы, 16 ноября 2017 г. / Люберцы: НИЦ (г. Люберцы) ЦНИИ ВВС MО РФ, 2017. С. 101 -106.
8. Фиолентов A. Aвиационные станции предупреждения о ракетной атаке // Зарубежное военное обозрение. 2002. № 2. С. 33-39.
9. Действующие и перспективные спутники наблюдения земли // Геоматика. 2013. № 2. С. 107-111.
10. Виноградов A.K, Егоров В.В., Калинин A.H, Родионов A.K, Родионов И.Д. Линейка авиационных гиперспектрометров ультрафиолетового, видимого и ближнего инфракрасного диапазонов // Оптический журнал. 2016. Т. 88. № 4. С. 54-62.
11. Шовенгердт РА. Дистанционное зондирование. Mодели и методы обработки изображений. M.: Техносфера, 2013. 592 с.
12. Hu P., Lu Q., Shu R., Wang J. An airborne pushbroom hyperspectral imager with wide field of view // Chiness optics letters, 2005. V. 3. № 12. P. 689-691.
13. Wu H., Haibach F.G., Bergles E., Qian J., Zhang Ch., Yang W. Miniaturized handheld hyperspectral imager // Proc. SPIE, 2014. V. 9101, 91010W.
14. Родионов И.Д., Родионов A.^, Ведешин A^., Виноградов A.K, Егоров В.В., Калинин A.K Бортовые гиперспектральные системы для решения задач дистанционного зондирования // Исследование Земли из космоса. 2013. № 6. С. 81-93.
15. Saari H., Pölönen I., Salo H., et al. Miniaturized hyperspectral imager calibration and UAV flight campaigns // 2013, Proc. SPIE. V. 8889, 88891O.
16. Lucey P.G., Akagi J.T., Hinrichs J.L., Crites S.T., Wright R. A long-wave infrared hyperspectral sensor for Shadow class UAVs // Proc. SPIE, 2013. V. 8713, 87130D.
17. Пожар В.Э., Mачихин A.C, Гапонов M.R, Широков СВ., Mазур M.M., Шерышев AE. Гиперспектрометр на основе перестраиваемых акустооптических фильтров для БПЛA // Светотехника. 2018. № 4. С. 47-50.
18. Mазур M.M., Пожар В.Э. Спектрометры на акустооптических фильтрах // Измерительная техника. 2015. № 9. С. 29-33.
g' и
19. Бельский А.Б., Чобан В.М., Дибижев А.К. Об особенностях построения и задачах гиперспектрометров в составе вертолетных комплексов // Актуальные вопросы исследований в авионике: теория, обслуживание, разработки: сборник научных статей по материалам докладов V Международной научно-практической конференции АВИАТОР (15-16 февраля 2018 г.). Воронеж: ВУНЦ ВВС «ВВА», 2018. С. 93-97.
20. Шипко В.В. Алгоритм комплексирования двух разноспектральных изображений на основе цветового синтеза // Цифровая обработка сигналов. 2017. № 3. С. 32-38.
21. Шипко В.В. Метод комплексирования многоспектральных изображений на основе переноса градиентов // Цифровая обработка сигналов. 2019. № 3. С. 3-9.
22. Афонин А. В., Горбунов Г. Г., Шлишевский В. Б. Видеоспектрометрическая аппаратура на основе метода фурье-спектрометрии для обнаружения малых газовых примесей в атмосфере // Оптика атмосферы и океана. 2008. Т. 21. № 9. С. 823-826.
23. Рубцов Н.М., Алымов М.И., Калинин А.П., Виноградов А.Н., Родионов А.И., Трошин К.Я. Дистанционное исследование процессов горения и взрыва на основе оптоэлектронных методов. Саратов: Издательство «КУБиК», 2019. 288 с.
24. Виноградов А.Н., Егоров В.В., Калинин А.П., Родионов А.И., Родионов И.Д., Родионова И.П. Исследование возможностей гиперспектральной съёмки для мониторинга состояния водных объектов (на примере Невской губы): Препринт ИКИ РАН. Пр-2180. М.: ИКИ РАН, 2016. 16 с.
25. Борзов С.М., Потатуркин А.О., Потатуркин О.И., Федотов А.М. Исследование эффективности классификации гиперспектральных спутниковых изображений природных и антропогенных территорий // Автометрия. 2016. Т. 52. № 1. С. 3-14.
REFERENCES
1. Obrabotka izobrazhenij v aviacionnyh sistemah tehnicheskogo zreniya / pod red. L.N. Kostyashkina, M.B. Nikiforova. M.: FIZMATLIT, 2016. 240 p.
2. Bel'skij A.B. Optiko-elektronnye i lazernye sistemy v sovremennyh i perspektivnyh kompleksah bortovogo oborudovaniya vertoletov // Fotonika. № 6. 2012. pp. 26-31.
3. Prednamerennye opticheskie pomehi vysokotochnomu oruzhiyu: Monografiya / Yuhno P.M. M.: Radiotehnika, 2017. 640 p.
4. 'Ergaticheskie integrirovannye kompleksy letatel'nyh apparatov / pod red. M.M. Sel'vestrova. M.: Filial Voenizdata, 2007. 512 p.
5. Integrirovannye bortovye kompleksy: Nauchno-metodicheskie materialy / pod red. V.N. Bukova. M.: Izd. VVIA im. prof. N.E. Zhukovskogo, 2003. 235 p.
6. Osnovy integracii sistem aviacionnogo oborudovaniya: uchebnoe posobie dlya slushatelej i kursantov VVIA im. prof. N.E. Zhukovskogo / pod red. V.V. Kos'yanchuka. M.: Izd. VVIA im. prof. N.E. Zhukovskogo, 2007. 338 p.
7. Bel'skij A.B. Sistemy tehnicheskogo zreniya voennyh i special'nyh vertoletov. Zadachi i napravleniya razvitiya // Problemy 'ekspluatacii aviacionnoj tehniki v sovremennyh usloviyah: sbornik nauchnyh statej III Vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferencii Lyubercy, 16 noyabrya 2017 g. / Lyubercy: NIC (g. Lyubercy) CNII VVS MO RF, 2017. pp. 101-106.
8. Fiolentov A. Aviacionnye stancii preduprezhdeniya o raketnoj atake // Zarubezhnoe voennoe obozrenie. 2002. № 2. pp. 33-39.
9. Dejstvuyuschie i perspektivnye sputniki nablyudeniya zemli // Geomatika. 2013. № 2. pp. 107-111.
10. Vinogradov A.N., Egorov V.V., Kalinin A.P., Rodionov A.I., Rodionov I.D. Linejka aviacionnyh giperspektrometrov ul'trafioletovogo, vidimogo i blizhnego infrakrasnogo diapazonov // Opticheskij zhurnal. 2016. T. 88. № 4. pp. 54-62.
11. Shovengerdt R.A. Distancionnoe zondirovanie. Modeli i metody obrabotki izobrazhenij. M.: Tehnosfera, 2013. 592 p.
12. Hu P., Lu Q., Shu R., Wang J. An airborne pushbroom hyperspectral imager with wide field of view // Chiness optics letters, 2005. V. 3. № 12. pp. 689-691.
13. Wu H., Haibach F.G., Bergles E., Qian J., Zhang Ch., Yang W. Miniaturized handheld hyperspectral imager // Proc. SPIE, 2014. V. 9101, 91010W.
14. Rodionov I.D., Rodionov A.I., Vedeshin A.L., Vinogradov A.N., Egorov V.V., Kalinin A.P. Bortovye giperspektral'nye sistemy dlya resheniya zadach distancionnogo zondirovaniya // Issledovanie Zemli iz kosmosa. 2013. № 6. pp. 81-93.
15. Saari H., Polonen I., Salo H., et al. Miniaturized hyperspectral imager calibration and UAV flight campaigns // 2013, Proc. SPIE. V. 8889, 88891O.
16. Lucey P.G., Akagi J.T., Hinrichs J.L., Crites S.T., Wright R. A long-wave infrared hyperspectral sensor for Shadow class UAVs // Proc. SPIE, 2013. V. 8713, 87130D.
17. Pozhar V.'E., Machihin A.S., Gaponov M.I., Shirokov C.V., Mazur M.M., Sheryshev A.E. Giperspektrometr na osnove perestraivaemyh akustoopticheskih fil'trov dlya BPLA // Svetotehnika. 2018. № 4. pp. 47-50.
18. Mazur M.M., Pozhar V/E. Spektrometry na akustoopticheskih fil'trah // Izmeritel'naya tehnika. 2015. № 9. pp. 29-33.
19. Bel'skij A.B., Choban V.M., Dibizhev A.K. Ob osobennostyah postroeniya i zadachah giperspektrometrov v sostave vertoletnyh kompleksov // Aktual'nye voprosy issledovanij v avionike: teoriya, obsluzhivanie, razrabotki: sbornik nauchnyh statej po materialam dokladov V Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii AVIATOR (15-16 fevralya 2018 g.). Voronezh: VUNC VVS «VVA», 2018. pp. 93-97.
20. Shipko V.V. Algoritm kompleksirovaniya dvuh raznospektral'nyh izobrazhenij na osnove cvetovogo sinteza // Cifrovaya obrabotka signalov. 2017. № 3. pp. 32-38.
21. Shipko V.V. Metod kompleksirovaniya mnogospektral'nyh izobrazhenij na osnove perenosa gradientov // Cifrovaya obrabotka signalov. 2019. № 3. pp. 3-9.
22. Afonin A. V., Gorbunov G. G., Shlishevskij V. B. Videospektrometricheskaya apparatura na osnove metoda fur'e-spektrometrii dlya obnaruzheniya malyh gazovyh primesej v atmosfere // Optika atmosfery i okeana. 2008. T. 21. № 9. pp. 823-826.
23. Rubcov N.M., Alymov M.I., Kalinin A.P., Vinogradov A.N., Rodionov A.I., Troshin K.Ya. Distancionnoe issledovanie processov goreniya i vzryva na osnove opto'elektronnyh metodov. Saratov: Izdatel'stvo «KUBiK», 2019. 288 p.
24. Vinogradov A.N., Egorov V.V., Kalinin A.P., Rodionov A.I., Rodionov I.D., Rodionova I.P. Issledovanie vozmozhnostej giperspektral'noj s'emki dlya monitoringa sostoyaniya vodnyh ob'ektov (na primere Nevskoj guby): Preprint IKI RAN. Pr-2180. M.: IKI RAN, 2016. 16 p.
25. Borzov S.M., Potaturkin A.O., Potaturkin O.I., Fedotov A.M. Issledovanie 'effektivnosti klassifikacii giperspektral'nyh sputnikovyh izobrazhenij prirodnyh i antropogennyh territorij // Avtometriya. 2016. T. 52. № 1. pp. 3-14.
© Шипко В В., Самойлин Е.А., Бельский А.Б., 2020
Шипко Владимир Вацлавович, кандидат технических наук, старший преподаватель кафедры, Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Воронеж), Россия, 394064, г. Воронеж, ул. Старых Большевиков, 54А, shipko.v@bk.ru.
Самойлин Евгений Александрович, доктор технических наук, доцент, профессор кафедры, Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Воронеж), Россия, 394064, г. Воронеж, ул. Старых Большевиков, 54А, es977@mail.ru.
Бельский Александр Борисович, доктор технических наук, профессор, заместитель генерального конструктора по комплексам вооружения и обороны, Акционерное общество «Национальный центр вертолетостроения имени М.Л. Миля и Н.И. Камова», Россия, 140070, Московская область, п. Томилино, ул. Гаршина, 26/1, abelskiy@mi-helicopter.ru.
