А.Р. Ильчук1, В.И. Меркулов2, Д.В. Закомолдин3

1 АО «НПП «Исток» им. А.И. Шокина» (г. Фрязино, Московская обл., Россия)
2 АО «Концерн «Вега» (Москва, Россия)
3 Военная академия воздушно-космической обороны имени маршала Советского Союза Г.К. Жукова (г. Тверь, Россия)
1 arilchuk@istokmw.ru, 2 ilya zagrebelnyi@mail.ru, 3 denjuga68@yandex.ru

Постановка проблемы. Расширение номенклатуры принимаемых на вооружение высокоскоростных летательных аппаратов, обладающих рядом существенных тактико-экономических преимуществ, определяет необходимость разработки систем их перехвата. Начальным этапом создания систем является разработка систем их обнаружения на траектории полета. В связи с этим по данным зарубежных источников необходимо провести анализ возможностей решения данной задачи на основе использования датчиков различной физической природы.

Цель. Оценка возможности использования для обнаружения высокоскоростных летательных аппаратов датчиков оптического (инфракрасного, ультрафиолетового и видимого) диапазона электромагнитных волн.

Результаты. Обобщение особенностей функционирования оптических систем при обнаружении высокоскоростных летательных аппаратов

Практическая значимость. Определение возможных направлений создания систем обнаружения высокоскоростных летательных аппаратов на базе оптических датчиков.

Ильчук А.Р., Меркулов В.И., Закомолдин Д.В. Проблемы перехвата высокоскоростных летательных аппаратов, маневрирующих по сложным законам. Часть 4. Оценка возможности обнаружения высокоскоростных летательных аппаратов оптическими системами // Успехи современной радиоэлектроники. 2025. T. 79. № 4. С. 19–25. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700784-202504-02

1. Верба В.С., Меркулов В.И., Закомолдин Д.В. Проблемы перехвата высокоскоростных летательных аппаратов, маневрирующих по сложным законам. Ч. 1. Особенности применения высокоскоростных летательных аппаратов, усложняющие их перехват // Успехи современной радиоэлектроники. 2024. № 3. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700784-202403-01
2. Верба В.С., Меркулов В.И., Закомолдин Д.В. Лихачев В.П. Проблемы перехвата высокоскоростных летательных аппаратов, маневрирующих по сложным законам. Ч. 2. Анализ траекторий полета зарубежных летательных аппаратов // Успехи современной радиоэлектроники. 2024. № 4. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700784-202404-01
3. Ильчук А.Р., Меркулов В.И., Закомолдин Д.В. Проблемы перехвата высокоскоростных летательных аппаратов, маневрирующих по сложным законам. Ч. 3. Особенности радиолокационного наблюдения // Успехи современной радиоэлектроники. 2024. № 9. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700784-202409-01
4. Авиационные системы радиоуправления / Под ред. В.С. Вербы и В.И. Меркулова. М.: Радиотехника. 2014. 376 с.
5. See Pavel Podvig, “History and the Current Status of the Russian Early-Warning System,”“Science and Global Security” 10 (2002): 21–60, http:// scienceandglobalsecurity.org/archive/sgs10podvig.pdf; Jeffrey T. Richelson, “America’s Space Sentinels: The History of the DSP and SBIRS Satellite Systems” (Lawrence, KS: University Press of Kansas, 2018).
6. Cameron L. Tracy and David Wright. Modeling the Performance of Hypersonic Boost-Glide Missiles // Science & global security. 2020. V. 28. № 3. P. 135–170.
7. Law Yee Wei, Gliponeo John, Singh, Dilpreet et al. Detecting and tracking hypersonic glide vehicle: A cybersecurity-engineering analysis of academic literature / Proceedings of the 18th International Conference on Cyber Warfare and Security. 2023. P. 189–198.
8. Dai Y., Wu Y., Zhou F. and Barnard K. Attentional Local Contrast Networks for Infrared Small Target Detection // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2021. V. 59. № 11. P. 9813–9824.
9. Tom Karako, Masao Dahlgren. Complex Air Defense Countering the Hypersonic Missile Threat // A Report of the CSIS Missile Defense Project. 2022. P. 62.
10. Qinglin Niu et al. Infrared Radiation Characteristics of a Hypersonic Vehicle under Time-Varying Angles of Attack // Chinese Journal of Aeronautics 32. 2019. № 4. P. 861–74.
11. Liu M., Du H.-Y., Zhao Y.-J. et al. Image Small Target Detection based on Deep Learning with SNR Controlled Sample Generation. Current Trends in Computer Science and Mechanical Automation. Vol. 1: Selected Papers from CSMA2018. De Gruyter. 2018. P. 211–220.
12. Верба В.С. Авиационные комплексы радиолокационного дозора и наведения. Принципы построения, проблемы разработки и особенности функционирования. М.: Радиотехника. 2014. 528 с.
13. Besser H.-L. et al. Hypersonic Vehicles: Game Changers for Future Warfare? // Transforming Joint Air Power // The Journal of the JAPCC. 2017. № 24. P. 11–27.
14. Zhang J., et al. A search method for a hypersonic gliding vehicle based on early warning information guidance // IET Radar Sonar Navig. 2022. 16(7). P. 1162–1175.