А.В. Богданов1, С.В. Максимович2, С.Г. Петров3, Г.А. Юрин4

1–4 Военная академия воздушно-космической обороны им. Г.К. Жукова (г. Тверь, Россия)

2 serega-max@yandex.ru

Постановка проблемы. Проблема разработки динамической модели разносов доплеровских частот, адекватной по траекторным статистическим характеристикам реальным разносам доплеровских частот, соответствующему стационарному
полету разнотипной пары самолетов с турбореактивными двигателями, обусловлена необходимостью эффективного имитационного моделирования алгоритма распознавания типового состава групповой воздушной цели на основе совместного
использования калмановской фильтрации и нейронной сети.

Цель. Разработать адекватные по траекторным статистическим характеристикам динамические модели разноса доплеровских частот, обусловленные стационарным полетом разнотипной пары самолетов с турбореактивными двигателями при выдерживании ими заданной дистанции в сомкнутом боевом порядке.

Результаты. На основе экспериментальных данных по траекторным статистическим характеристикам радиолокационных сигналов, отраженных от реальной разнотипной пары самолетов при их стационарном полете в сомкнутом боевом порядке, разработаны динамические модели разноса доплеровских частот, обусловленные отражениями радиолокационных сигналов от планеров и вращающихся лопаток первых ступеней компрессоров низкого давления для ведущего и ведомого самолетов разнотипной их пары, одна из которых необходима для обучения нейронной сети, а вторая – для функционирования и имитационного моделирования алгоритма распознавания типового состава групповой воздушной цели в целом на основе совместного применения калмановской фильтрации и нейронной сети.

Практическая значимость. Неадекватность разработанной динамической модели по траекторным статистическим характеристикам реальным изменениям доплеровских частот стационарного полета пары самолетов с турбореактивными двигателями составляет не более 12%, что позволит получить достоверные и приемлемые на практике значения вероятностей правильного распознавания типа самолета в составе их разнотипной пары при различных отношениях сигнал/шум и условиях стационарного полета.

Богданов А.В., Максимович С.В., Петров С.Г., Юрин Г.А. Динамическая модель разносов доплеровских частот полета разнотипной пары самолетов с турбореактивными двигателями // Успехи современной радиоэлектроники. 2024. T. 78. № 3.
С. 28–40. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700784-202403-04

1. Богданов А.В., Коротков С.С., Кучин А.А., Бондарев В.Н., Лютиков И.В. Концепция распознавания воздушных целей в авиационном радиолокационном комплексе // Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. 2016. Т. 9. № 3.
2. Богданов А.В. , Васильев О.В., Каневский М.И. и др. Результаты летно-экспериментальных исследований по оценке возможностей всестороннего распознавания воздушных целей в импульсно-доплеровской РЛС воздушного базирования в сантиметровом диапазоне волн // Успехи современной радиоэлектроники. 2016. № 11. С. 174–179.
3. Богданов А.В., Ибрагим Ф.Х., Лобанов А.А. Направления, принципы и признаки распознавания воздушных целей в импульсно-доплеровской РЛС на основе экспериментальных исследований информационных свойств радиолокационных сигналов, отраженных от реальных воздушных целей // Научно-методический сборник ЦНИИ ВКС. Тверь: ЦНИИ ВКС. 2019. № 3 (558).
4. Богданов А.В., Ибрагим Ф.Х., Лобанов А.А. Результаты экспериментальных исследований разносов доплеровских частот, обусловленных отражениями радиолокационного сигнала от планера самолета и лопаток первой ступени компрессора низкого давления, в интересах распознавания типа самолета с турбореактивным двигателем // Научно-методический сборник ЦНИИ ВКС. Тверь: ЦНИИ ВКС. 2019. № 3 (558).
5. Круглов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия – Телеком. 2019.
6. Ростовцев В.С. Искусственные нейронные сети: учебник. Санкт-Петербург: Лань. 2019.
7. Богданов А.В., Петров С.Г., Кучин А.А. и др. Синтез оптимального алгоритма распознавания типового состава групповой воздушной цели из класса «самолеты с турбореактивными двигателями» на основе калмановской фильтрации и нейронной сети // Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. 2022. № 15 (3).
8. Богданов А.В., Васильев О.В., Голубенко В.А., Маняшин С.М., Филонов А.А. Методика построения динамических моделей радиальных скоростей и ускорений воздушных целей, летящих в сомкнутом боевом порядке // Теория и системы управления. М.: Изд-во «Наука». 2007. № 4.
9. Зингер Р.А. Оценка характеристик оптимального фильтра для слежения за пилотируемой целью // Зарубежная радиоэлектроника. 1971. № 8.
10. Меркулов В.И., Лепин В.Н. Авиационные системы радиоуправления. Ч. 1. Теоретические основы синтеза и анализа авиационных систем радиоуправления. Ч. 2. Радиоэлектронные системы самонаведения. М.: Радио и связь. 1996.