В.В. Макаренков1, В.В. Какаев2, А.С. Степенко3

1−3 Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского (Санкт-Петербург, Россия)
1–3 vka@mil.ru

Постановка проблемы. В основе решения задачи определения состояния космического объекта с использованием преобразования Радона лежит восстановление изображения наблюдаемого космического тела на основе полученных проекционных данных. Как правило, при принятии решений используются изображения космического объекта. При этом для достижения потенциальной результативности решения данной задачи целесообразно использовать проекционные данные, поскольку при восстановлении изображения из его образа из-за наличия различного рода негативных воздействий исходная информация о наблюдаемом космическом объекте подвергается искажению. Выбор в пользу изображений был обусловлен тем, что хотя проекционные данные и имеют ту же размерность, что и восстанавливаемое изображение, но их образ непривычен для человека, который обычно привлекается для принятия окончательного решения. Сохраняющаяся тенденция к увеличению числа вновь наблюдаемых космических объектов и необходимость повышения оперативности принятия решения в сложной фоноцелевой обстановке способствовали развитию методик автоматического определения их состояния. Поэтому рассмотрение автоматического определения состояния космических объектов по проекционным данным в современных информационных системах является актуальной задачей.

Цель. Решить задачу автоматического определения состояния космического объекта по проекционным данным в многопозиционной информационной системе на основе решения задачи Радона.

Результаты. Предложено решение задачи автоматического определения состояния космического объекта в многопозиционной информационной системе с использованием проекций наблюдаемого космического тела (проекционных данных). Показано, что использование проекционных данных по сравнению со случаем применения изображений наблюдаемого космического тела позволяет повысить результативность рассматриваемой задачи. Выигрыш объясняется тем, что при принятии решения используются исходные данные до их предварительной обработки, т.е. до получения изображений космического объекта. Наличие же искажений в принимаемых исходных данных (воздействие белого гауссовского шума, неравномерность движения космического объекта) с последующей их предварительной обработкой и приводят к снижению результативности рассматриваемой задачи.

Практическая значимость. Использование проекционных данных в многопозиционной информационной системе позволяет повысить вероятность правильного определения состояния космического объекта, а также обеспечить помехозащищенную обработку данных в сложных условиях обстановки.

Макаренков В.В., Какаев В.В., Степенко А.С. Определение состояния космического объекта в многопозиционной информационной системе на основе решения задачи Радона // Электромагнитные волны и электронные системы. 2022. Т. 27. № 5. С. 57−64. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604128-202205-08

1. Ширман Я.Д. Радиолокация и радиометрия. Радиолокационное распознавание и методы математического моделирования. Вып. 3. М.: Радиотехника. 2000. 96 с.
2. Соколов А.В. Объекты радиолокации: Обнаружение и распознавание объектов радиолокации. М.: Радиотехника. 2006. 176 с.
3. Melvin W.L., Scheer J.A. Principles of Modern Radar: Advanced Techniques. New York: SciTech Publishing, IET, Edison. 2013. 846 p.
4. Черняк В.С. Многопозиционная радиолокация. M.: Радио и связь. 1993. 416 с.
5. Троицкий И.Н. Статистическая теория томографии. М.: Радио и связь. 1989. 240 с.
6. Волосюк В.К. Статистическая теория радиотехнических систем дистанционного зондирования и радиолокации / Под ред. В.Ф. Кравченко. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2008. 704 с.
7. Бачевский А.С., Коновалов Д.Ю., Лабец В.В., Шаталов А.А., Шаталова В.А. Адаптивный алгоритм распознавания сигналов, принимаемых от быстро флуктуирующих целей и целей с доплеровским рассеянием при наличии помех // Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского. 2017. № 656. С. 25–34.
8. Пятков В.В., Чеботарь И.В., Гудаев Р.А., Куликов С.В., Фаттахов Р.Р. Модель функционирования оптико-электронного информационного средства обнаружения космического мусора // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2021. Т. 19. № 4. С. 5–13.