CC BY
7
Бедоидзе Мария Васильевна, аспирант, [email protected], Россия, Ростов-на-Дону, Донской государственный технический университет,
Богданец Диана Андреевна, инженер, Россия, Ростов-на-Дону, Донской государственный технический университет,
Кругликова Мария Алексеевна, студент, Россия, Ростов-на-Дону, Донской государственный технический университет,
Финоченко Татьяна Анатольевна, канд. техн. наук, доцент, заведующий кафедрой, [email protected]. Россия, Ростов-на-Дону, Ростовский государственный университет путей сообщения,
Чукарин Александр Николаевич, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой, [email protected], Россия, Ростов-на-Дону, Ростовский государственный университет путей сообщения
DIGITIZATION AND MODELING OF NOISE CONDITIONS IN THE WORK AREA OF WOOD PROCESSING
EQUIPMENT
N.N. Azimova, V. V. Baranichenko, M. V. Bedoidze, D.A. Bogdanets, M.A. Kruglikova, T.A. Finochenko, A.N. Chukarin
The mechanism of noise generation during the operation of circular saws, mortising and balancing woodworking machines is analyzed. A mathematical model of sound generation has been constructed that allows one to effectively evaluate the required parameters of sound protection devices. The structure and composition of a digital twin of the noise environment of woodworking equipment has been developed. Based on a specially designed neural network, a software product has been created that makes it possible to identify the noise spectrum in the sawyer's work area using a PC. A mathematical model for the generation of sound vibrations by a saw blade is proposed; it was compared with the results of a technical experiment.
Key words: woodworking, process noise, noise protection, modeling, digital twin, neural network.
Azimova Natalya Nikolaevna, candidate of technical sciences, docent, Russia, Rostov-on-Don, Don State Technical University,
Baranichenko Vadim Vladimirovich, postgraduate, willywonkazeus@gmail. com, Russia, Rostov-on-Don, Don State Technical University,
Bedoidze Maria Vasilyevna, postgraduate, [email protected], Russia, Rostov-on-Don, Don State Technical University,
Bogdanets Diana Andreevna, engineer, Russia, Rostov-on-Don, Don State Technical University,
Kruglikova Maria Alekseevna, student, Russia, Rostov-on-Don, Don State Technical University,
Finochenko Tatyana Anatolyevna, candidate of technical sciences, docent, head of department, [email protected], Russia, Rostov-on-Don, Rostov State Transport University,
Chukarin Alexander Nikolaevich, doctor of technical sciences, professor, head of the department, [email protected], Russia, Rostov-on-Don, Rostov State University of Railway Engineering
УДК 623; 001.891.57
Б01: 10.24412/2071-6168-2024-3-183-184
ОБОСНОВАНИЕ ТРЕБОВАНИЙ К ПОДСИСТЕМЕ ОБНАРУЖЕНИЯ БПЛА НА ОСНОВАНИИ ОЦЕНКИ ЕЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ
С.А. Сахнов
В данной работе представлен подход к оценке эффективности подсистемы обнаружения беспилотных летательных аппаратов. Для получения результата были произведены расчеты вероятности обнаружения угрозы в виде беспилотного летательного аппарата. С учетом набора характеристик, указанных в базах данных произвели моделирование угрозы и подсистемы обнаружения. Результатом моделирования стала оценка эффективности подсистемы обнаружения, на основании которой были представлены требования к подсистеме обнаружения.
Ключевые слова: беспилотный летательный аппарат, сенсор, обнаружение, вероятность, эффективность, требование.
Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) не так давно стали, настоящей проблемой для военной сферы. Они применяются в зоне специальной военной операции для проведения разведывательных мероприятий и нанесения огневого поражения обнаруженным целям. Уже известно множество способов обнаружения и противодействия БПЛА, сильные и слабые стороны которых подробно проанализированы в следующих работах [1-3].
183
Характерной особенностью современных вооруженных конфликтов является то, что вооруженные силы вынуждены выполнять задачи в условиях враждебно настроенного населения, агрессивных действий террористических и диверсионных групп, вооруженных современными образцами вооружения западного производства. Особый интерес у террористов и диверсантов вызывают пункты управления войск и важные государственные объекты (ВГО), основу которых составляют сборно-разборные сооружения, не имеющие никакой защиты от БПЛА. Пункты управления войсками характеризуются высокой концентрацией личного состава, вооружения, военной техники и продовольствия. Воздействие БПЛА на объекты такого рода приводит к ощутимым последствиям.
Несмотря на широкий спектр способов противодействия БПЛА малых классов решение данной проблемы остается актуальным. Это вызвано, прежде всего, отсутствием требований по составу системы противодействия и ее размещению на охраняемом объекте.
В данной статье мы проведем оценку эффективности подсистемы обнаружения БПЛА с помощью имитационного моделирования (ИМ).
Постановка задачи: оценить эффективность и обосновать требования к подсистеме обнаружения БПЛА.
Разработка моделей охраняемого объекта, БПЛА и подсистемы их обнаружения.
Модель охраняемого объекта и атакующего БПЛА. В качестве примера выберем объект с размерами 1000*500 метров, расположение образцов вооружения, построек и путей сообщения могут быть случайным имитирующими наполнение заданного пространства. Объект оснащен системой противодействия БПЛА, состоящей из подсистемы обнаружения и подсистемы функционального подавления.
Подсистема обнаружения БПЛА включает в себя три обнаружителя и блок SDF. Для достижения максимальной эффективности обнаружения выберем сенсоры, позволяющие вести обнаружение в разных диапазонах на разных рубежах удаления, в их числе оптический, радиолокационный и радиотехнический обнаружитель.
Обнаружение представленным набором сенсоров осуществляется по информационным признакам БПЛА, в числе которых частотные характеристики электронного оборудования БПЛА. Данные признаки потребуются для оценки вероятности обнаружения БПЛА противника сенсорами, основанными на различных физических принципах работы. Образцы беспилотных летательных аппаратов, используемые при моделировании процесса обнаружения, представлены в табл. 1.
Варианты угроз типа БПЛА.
Zala 421-08M WASP 3
DJI Phantom 4 Switchblade 300
Информационные признаки данных образцов, используемые для оценки вероятности их обнаружения в различных диапазонах, представлены в следующих источниках [4-6].
С учетом характеристик представленных в базах данных методом имитационного моделирования оценим эффективность подсистемы обнаружения. Полученный результат после комбинирования информации представим в виде средней вероятностей обнаружения по каждому типу из таблицы 1.
Эффективностью подсистемы обнаружения является произведение вероятностей обнаружения каждым из задействованных сенсоров.
W = РРЛ рОП рРТ (1)
обн обн обн обн ' V /
где Р^бЦ - средняя вероятность обнаружения радиолокационным сенсором; Р°т - средняя вероятность обнаруже-
РТ
ния оптическим сенсором; Робн - средняя вероятность обнаружения радиотехническим сенсором.
Имитационная модель подсистемы обнаружения БПЛА. Произведем моделирование взаимодействия между обнаружителями и оператором с обработкой первичной информации.
В процессе обнаружения информация о направлении и дальности цели передается оператору в виде метки на дисплее. Схема ИМ подсистемы обнаружения приведена на рисунке 1. Преобразование информации, полученной от сенсоров, основанных на разных физических принципах, осуществляется с помощью технологии комбинирования информации в мультисенсорных системах Sensor Data Fusion [7] в блоке (SDF), затем ИМ выдаёт метки обнаруженных БПЛА в виде измеренных координат. Когда появляется первая цель, происходит автоматический запуск подсистемы функционального подавления, если она не запущена. В дальнейшем эта подсистема получает информацию о целях из указанного списка обнаруженных объектов.
Рис. 1. Схема имитационной модели подсистемы обнаружения
184
Комбинирование информации в блоке ББЕ осуществляется в соответствии с теорией Демпстера - Шейфера [8]. Важнейшим аспектом данной теории является комбинирование свидетельств, полученных из различных источников, и моделирование конфликтов (противоречий) между ними. Отсюда вытекает возможность альтернативных сценариев для систем, характеризующихся неопределенностью.
Исходя из присвоенных значений массы, могут быть определены верхняя и нижняя границы интервала возможностей. Этот интервал содержит точную величину вероятности рассматриваемого подмножества и ограничен значениями доверия и правдоподобия:
Ьв1(Л) < Р(Л) < р1(Л)
Доверие Ьв1 (Л) к множеству Л определяется как сумма всех значений массы собственных подмножеств рассматриваемого множества:
Ьв1( Л) = £ т(в)
Б\Бс Л
Можно сказать, что доверие для гипотезы Л есть сумма значений массы всех состояний, подразумевающих гипотезу Л .
Правдоподобие р1 (Л) - это сумма значений массы всех множеств Б , пересекающихся с рассматриваемым множеством Л :
р1 (Л) = ^ т( Б)
в\вп л*0
Другими словами, правдоподобие для гипотезы Л есть сумма значений массы всех состояний, не противоречащих гипотезе Л .
Значение Ьв1(Л) можно также интерпретировать как глобальную меру нашего доверия гипотезе Л , значение же р1 (Л) выступает в роли количества доверия, которое может быть отнесено к гипотезе Л , если будет получена дополнительная информация. Меры доверия и правдоподобия соотносятся между собой следующим образом:
р1 (Л) = 1 - Ьв1( Л )
Таким образом, достаточно знать хотя бы одну из мер (массу, доверие или правдоподобие, чтобы вычислить оставшиеся две). На выходе система получает конкретный тип угрозы.
Проведем оценку вероятностей обнаружения БПЛА сенсорами, основанными на различных физических принципах работы, и скомбинируем результаты в соответствии с представленным правилом.
Основными техническими характеристиками радиолокационного сенсора являются максимальные дальности обнаружения Ri от излучателя ьтой антенны до БПЛА при вероятности обнаружения отраженного от него сигнала Робн не ниже требуемого значения (например, Робн > 0,9) и допустимом значении вероятности ложных тревог Елт (например Fлт < 10-2 ). Указанные вероятности связаны между собой соотношением.
р = р1/(1+0,592) (2)
1 обн 1 лт '
где ц2 - отношение сигнал-шум на входе приемного канала:
р
2 пР Г1\
ч = =-, (3)
1 ш
Рпр - средняя мощность принимаемого отраженного от БПЛА сигнала на входе приемного канала; Рш - средняя
мощность внутреннего шума приемного канала, отнесенная к его входу.
Средняя мощность принимаемого сигнала определяется соотношением:
_Ризл^пер ^эф.пр^ц ...
рпр = 2 4 ' (4)
(4п)2Я4
где i = 1, 2, 3, 4; Ризл - средняя мощность излучения непрерывного зондирующего сигнала; опер - коэффициент усиления антенного модуля в режиме передачи; Сц - эффективная площадь рассеяния (ЭПР) цели (БПЛА), £ пр - эффективная площадь антенны в режиме приема.
При полусферической форме выбранного излучателя коэффициент усиления его антенны ~ 2, а эффективная площадь антенны в режиме приема при выбранном значении рабочей длины волны Ад составит
о (5)
0эф.пр 4п пер'
Среднее значение внутреннего шума приемного канала определяется соотношением.
рш = кШпр.к (6)
где к=1,38-10-23 Дж/К - постоянная Больцмана; т0 - абсолютная температура (Т0 = 300К), д^прк - ширина полосы пропускания приемного канала, согласованная с шириной спектра сигнала которая, в свою очередь, определяется значением требуемой разрешающей способности по дальности 8Дтш
дс=—.
2 • 25Ктт
Например, если требуемое значение разрешающей способности по дальности 25йтт = 1м, ширина спектра зондирующего сигнала составит
Ь[с = 1,5 -108 Гц ,
а поскольку ширина полосы пропускания приемного канала ^ к = 1$с ,то среднее значение мощности внутреннего шума будет иметь величину (6)
Тш = 6,2-10-13Вт .
Приведенные соотношения позволяют построить зависимость вероятности обнаружения БПЛА от расстояния между ьм излучателем и обнаруженной целью при следующих исходных данных:
- средняя мощность зондирующего сигнала р = 50 Вт, 100 Вт, 500 Вт;
- коэффициент усиления антенны опер = 80;
- рабочая длина волны X = 2 м;
- эффективная площадь антенны в режиме приема, определяемая в соответствии с выражением (4) = 6,4-10-3 м2;
^ эф. пр ' ^
- ЭПР цели о = 0,1 м2;
ц
- вероятность ложной тревоги Fлт = 10-2.
Результаты вычислений, проведенных в соответствии с (2-6), приведены на графике (рис. 2).
Рвбв 'ЗПТ--С'.]М-
Рис. 2. Вероятность обнаружения БПЛА радиолокационным сенсором
Анализ графика (рисунок 1) показывает, что при Р = 50 Вт БПЛА с эффективной площадью рассеяния (ЭПР) <Гц 0,1 м2 может быть обнаружен на дальности Ri =1000 м. с вероятностью 0,915. Изменение Ризл до 100
Вт приведет к тому, что с вероятностью 0,912 такой БПЛА может быть обнаружен на расстоянии 1200 м, а при мощности излучения 500 Вт дальность обнаружения с аналогичной вероятностью составит 1800 м.
Оценка вероятностей обнаружения радиотехническим и оптическим сенсорами лежит за рамками нашего исследования, поэтому воспользуемся уже имеющимися результатами, опубликованными в рецензируемых изданиях.
Показатели обнаружения БПЛА оптико электронными средствами на опытном полигоне приведены в источнике [2]. Там сказано, что средняя дальность обнаружения оптическими сенсорами при наблюдении во фронт и с боковых ракурсов составляет примерно 100-700 м. Применение оптического увеличителя 4,5-крат позволяет увеличить дальность до 2200 м. Однако это способствует сужению области обзора, что приводит к снижению вероятности обнаружения БПЛА. Примерное распределение вероятностей обнаружения в зависимости от дальности представлено на рисунке 3.
N 1)1:1 2) 4.5 крат
\
\ 1 \ 2
о 5» 1x1с3 1.Ы01 ъао1
Рис 3. Вероятность обнаружения БПЛА оптическим сенсором
Из анализа графика следует, что на дальности в 500 м камера наблюдения с разрешением 1: 1 способна обнаружит БПЛА малого класса с вероятностью 0,78. Применение оптического увеличителя позволяет увеличить дальность обнаружения с вероятностью 0,8 до 1000 м.
В отношении радиотехнических средств обнаружения можно сказать, что они обладают преимуществом при обнаружении БПЛА среди естественных объектов типа городской застройки, деревьев, других робототехниче-ских средств. Недостатком данных средств является отсутствие возможности точного определения координат, скорости и высоты полета обнаруженного БПЛА.
Таким образом, можем сделать вывод, что радиотехнические средства обнаружения позволяют определить лишь общее направление возможной угрозы. В зависимости от состава электронного оборудования БПЛА дальность их обнаружения однопозиционной и многопозиционной радиотехнической системой может достигать 40 км. С учетом методик и данных, опубликованных в источниках [9-11] вероятностная зависимость будет иметь вид, представленный на рисунке 4. Под многопозиционной радиотехнической системой будем подразумевать две базы.
Из графика следует, что вероятность обнаружения представленных в таблице 1 целей однопозиционным радиотехническим обнаружителем на дальности 5000 м. составляет 0,948. В многопозиционном варианте данная система способна вести обнаружение с вероятностью 0,941 на дальности до 13000м.
Оценка эффективности подсистемы обнаружения БПЛА. В соответствии с выражением (1) проведем оценку эффективности подсистемы обнаружения БПЛА на дальностях Ш=500 м., Я2=1000 м. и Я3= 2000 м. соответственно Ш1= 0,78, Ш2= 0,72, Шз= 0,17. С целью получения максимальной эффективности подсистемы обнаружения расчеты производились с учетом изменяемых характеристик мощности излучателя, оптических увеличителей и позиционирования системы. Наиболее существенное влияние на эффективность подсистемы обнаружения оказывает оптический сенсор в виду своей ограниченной дальности и чувствительности к внешним факторам.
Вывод:
В виду вышеизложенного можем сделать вывод, что для обеспечения высокой эффективности подсистемы обнаружения к ней должны предъявляться следующие требования:
- для обеспечения возможности обнаружения БПЛА в различных диапазонах частот система должна быть комплексной и включать в себя оптический, радиолокационный и радиотехнический обнаружитель;
- излучатель в радиолокационном канале для обнаружения малоразмерных целей должен иметь мощность не менее 50Вт;
- камера наблюдения должна оснащаться оптическим увеличителем не менее 4,5 крат;
- для определения конкретного типа цели подсистема должна включать в свой состав блок с алгоритмом комбинирования информации ББЕ.
Список литературы
1. Андрющенко М.С. Подходы к организации противодействия беспилотным летательным аппаратам / М. С. Андрющенко, А. М. Голик, С. А. Сахнов // Известия Российской академии ракетных и артиллерийских наук. -2023. - № 1(126). - С. 15-21. - ЕБЫ АТУГББ.
2. Макаренко С.И. Противодействие беспилотным летательным аппаратам. Монография. СПб.: Наукоемкие технологии, 2020. 204 с.
3. Алешин И.Н. Защита объектов БТВТ от беспилотных летательных аппаратов / И. Н. Алешин, М. С. Андрющенко, Д. В. Куртц // Актуальные проблемы защиты и безопасности : Труды XXIII Всероссийской научно-практической конференции РАРАН, в 5-ти т., Санкт-Петербург, 01-04 апреля 2020 года. Том 3. - Москва: ФГБУ «Российской академии ракетных и артиллерийских наук», 2020. - С. 426-431. - ЕБЫ GQHDHB.
4. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2023621248 Российская Федерация. Беспилотные летательные аппараты отечественного и зарубежного производства, представляющие угрозу для объектов, охраняемых (сопровождаемых) войсками национальной гвардии Российской Федерации : № 2023620959 : заявл. 10.04.2023 : опубл. 18.04.2023 / С. А. Сахнов, М. С. Андрющенко, А. М. Голик [и др.] ; заявитель Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский военный ордена Жукова институт войск национальной гвардии Российской Федерации». - EDN ¡УЬБМС.
5. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2023621579 Российская Федерация. Радиолокационная заметность беспилотных летательных аппаратов : № 2023621319 : заявл. 11.05.2023 : опубл. 18.05.2023 / С. А. Сахнов, М. С. Андрющенко, А. М. Голик ; заявитель Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский военный ордена Жукова институт войск национальной гвардии Российской Федерации». - EDN БШУННК
6. Андрющенко М. С. Идентификационные признаки обнаружения беспилотных летательных аппаратов / М. С. Андрющенко, С. А. Сахнов // Применение беспилотных воздушных судов при выполнении служебно-боевых
задач войсками национальной гвардии: Сборник научных статей, Санкт-Петербург, 15 марта 2023 года. - Санкт-Петербург: Типография СПВИ войск национальной гвардии, 2023. - С. 87-96.
7. Андрющенко М. С. Обработка информации в мультисенсорных системах высокоточного оружия / М. С. Андрющенко, В. В. Степанов // Вооружение и экономика. - 2015. - № 4(33). - С. 41-47. - EDN UYBMFR.
8. Tzu-Chao L., Pao-Ta Yu. Thresholding Noise-Free Orbered Mean Filter Based on Dempster-Shefer Theory fir Image Restoration // IEEE Transactins On Circuits and Sistems - l: Regular Pepers. May 2006. - vol 53. - P.1057-1064.
9. Рощина Н. В. Системы и средства управления беспилотных летательных аппаратов как объект их поражения // Вестник Ярославского высшего военного училища противовоздушной обороны. 2019. № 1 (4). С. 68-74.
10. Воловач В. И. Исследование плотности распределения вероятностей обнаружения объекта с учетом изменяющейся дальности / В. И. Воловач // Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. - 2013. - № 4. - С. 71-75. - EDN QAPNJI.
11. Субботин С. В. Оценка вероятности обнаружения сигнала в многоканальной радиотехнической системе / С. В. Субботин, Д. Ю. Большаков // Журнал радиоэлектроники. - 2006. - № 5. - С. 1. - EDN KUIBJB.
Сахнов Сергей Алексеевич, адъюнкт, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский Военный ордена Жукова институт войск национальной гвардии Российской Федерации
JUSTIFICATION OF THE REQUIREMENTS FOR THE UAV DETECTION SUBSYSTEM BASED ON AN ASSESSMENT OF ITS EFFECTIVENESS
S.A. Sahnov
This paper presents an approach to assessing the effectiveness of the unmanned aerial vehicle detection subsystem. To obtain the result, calculations were made of the probability of detecting a threat in the form of an unmanned aerial vehicle. Taking into account the set of characteristics specified in the databases, the threat and detection subsystems were modeled. The result of the simulation was an assessment of the effectiveness of the detection subsystem, on the basis of which the requirements for the detection subsystem were presented.
Key words: unmanned aerial vehicle, sensor, detection, probability, efficiency, requirement.
Sakhnov Sergey Alekseevich, adjunct, sakhnov [email protected], Russia, St. Petersburg, St. Petersburg Military Order of Zhukov Institute of the National Guard of the Russian Federation
УДК 621.396
DOI: 10.24412/2071-6168-2024-3-188-189
ОБЩИЕ ПОДХОДЫ К ОБОСНОВАНИЮ ТРЕБОВАНИЙ К АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫМ КОМПЛЕКСАМ РАДИОМОНИТОРИНГА
Н.П. Удальцов, П.А. Агеев, Е.В. Михейкина, И.Ю. Уланов
В статье рассматриваются общие подходы к обоснованию требований к аппаратно-программным комплексам радиомониторинга, вариант их классификации, описаны особенности каждого из классов.
Ключевые слова: радиомониторинг, аппаратно-программный комплекс, радиоэлектронное средство, радиосигнал, радиоизлучение, радиоэлектронная обстановка.
Радиомониторинг (РМ) имеет свой материальный предмет познания в виде объекта РМ. В общем случае объект РМ относится к категории сложных разнесенных в пространстве объектов, является комплексной категорией и содержит ряд (множество) составляющих. Он образуется совокупностью всех технических средств (технических объектов, систем, устройств, приборов, агрегатов и т. п.), способных прямо или косвенно использовать (потреблять) радиочастотный ресурс или оказывающих воздействие на параметры и состояние использования радиочастотного спектра (РЧС) [1].
К объектам РМ относятся [2]:
сети и системы радиосвязи, функционирующие на основании разрешений на использование радиочастот или радиочастотных каналов в выделенных полосах частот;
полосы частот, определенные действующими решениями с установленными условиями их использования;
объекты, объединяемые в однородные группы с единым административным управлением и условиями применения, определяемыми соответствующими решениями;
отдельные радиоэлектронные средства (РЭС) и высокочастотные устройства (ВЧУ) различной принадлежности;
источники индустриальных радиопомех с условиями их применения, определяемыми нормами на индустриальные радиопомехи.
Множество технических средств, образующих объект РМ, подразделяется на следующие группы [2]:
радиоэлектронные средства (РЭС);
высокочастотные устройства (ВЧУ);
источники индустриальных помех;
другие (в т. ч. не идентифицированные) источники радиоизлучений (ИРИ).
188
