В.В. Федонин1, В.Д. Лиференко2, В.Н. Алдохина3

1–3 Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского (Санкт-Петербург, Россия)
1 vac9feonin@yandex.ru

Постановка проблемы. В настоящее время из-за интенсивной деятельности различных стран, международных и коммерческих организаций в околоземном космическом пространстве (ОКП) отмечается непрерывный рост количества космических объектов (КО), основную долю которого составляет «космический мусор» – элементы устройств запуска ракетно-космической техники, отработавшие искусственные спутники Земли (ИСЗ), а также фрагменты их разрушений, оставшиеся на околоземных орбитах. Значительная часть подобных объектов находится в низкоорбитальной области ОКП, создавая предпосылки к возникновению столкновений в космосе, способных принести ущерб целевым орбитальным космическим средствам. В данных обстоятельствах ведение эффективного наблюдения КО с целью предотвращения катастроф – ключевая задача Автоматизированной системы предупреждения об опасных ситуациях в околоземном космическом пространстве (АСПОС ОКП) государственной корпорации «Роскосмос». Повышение качества и сокращение времени в области определения типа КО, оценки его назначения и состояния, а также предполагаемой угрозы ближайшим ИСЗ по информации, получаемой с помощью радиолокационных средств, обеспечивающих наибольшую пропускную способность и непрерывность наблюдения ОКП, в текущей ситуации невозможно без использования эффективных средств, позволяющих классифицировать тип КО в автоматическом режиме по реализации отраженных радиолокационных сигналов от сложных по конструкции, изменяющих свое положение объектов.

Цель. Сформировать математическую модель процесса определения типа КО по радиолокационной некоординатной информации (НКИ) на основе применения модели нейронной сети в соответствующей методике обработки информации.
Результаты. Рассмотрены внешние и внутренние факторы процесса определения типа КО по радиолокационной НКИ, оказывающие влияние на его функционирование. Предложена математическая модель данного процесса на основе анализа радиолокационных измерений, получаемых средствами АСПОС ОКП.

Практическая значимость. Представленная математическая модель позволит сформировать модель нейронной сети по типу классификатора радиолокационных сигнатур и реализовать на ее основе методику определения типа КО по радиолокационной НКИ, что окажет значительную помощь специалистам в обработке информации и предотвращении катастроф в ОКП.

Федонин В.В., Лиференко В.Д., Алдохина В.Н. Математическая модель процесса определения типа космического объекта по радиолокационной некоординатной информации с применением нейросетевого подхода // Успехи современной радиоэлектроники. 2025. T. 79. № 9. С. 49–58. DOI: https://doi.org/10.18127/ j20700784-202509-07

1. Вартаньян Ю.А., Олейников И.И., Убоженко Д.Ю. Система контроля космического пространства как элемент стратегического сдерживания // Военная мысль. 2015. № 9. С. 29–35. URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_24146812_ 71157815.pdf (дата обращения: 28.08.2024).
2. Шалдаев С.Е., Убоженко Д.Ю., Вениаминов С.С. и др. Основные направления развития радиолокационной техники для наблюдения космических объектов с низкой радиолокационной заметностью // Успехи современной радиоэлектроники. 2023. Т. 77. № 4. С. 6–14 DOI: https://doi.org/10.18127/j19998465-202302-04.
3. Куликов С.В., Епанешников Н.М., Гудаев Р.А. и др. Моделирование системы мониторинга воздушно-космического пространства // Электромагнитные волны и электронные системы. 2023. Т. 28. № 3. С. 70–82 DOI: 10.18127/j00338486-202004(8)-05.
4. Чеботарь И.В., Гудаев Р.А., Куликов С.В. и др. Методика оценивания ошибки прогнозирования положения элементов космического мусора по результатам сопровождения радиолокационным информационным средством // Электромагнитные волны и электронные системы. 2022. Т. 27. № 2. С. 39–47 DOI: https://doi.org/10.18127/j15604128-202201-05.
5. Полянский К.А., Склемин Д.В., Тотров О.Ш., Шарапова О.А. Подход к анализу некоординатной радиолокационной информации в интересах обеспечения безопасности космической деятельности // Радиолокационное исследование природных сред: Материалы XXXIII Всероссийского симпозиума, посвященного 100-летию со дня рождения доктора технических наук, профессора Клюева Николая Фомича. Санкт-Петербург, 19–20 апреля 2023 года. СПб.: Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского. 2024. С. 399–404.
6. Назаров А.В., Кущенко К.И., Логунов С.В. Методика распознавания космических аппаратов на основе оптических изображений с применением нейронной сети // Технологии получения и обработки информации о динамических объектах и системах: тезисы IV Всерос. науч.-практ. конф., Москва, 05 октября 2023 года. М.: Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Экспертно-аналитический центр». 2023. С. 27–32.
7. Бурлуцкий С. Г., Назаров А. В., Бобровский Д. А. Распознавание состояний систем в пространстве отсчетов многомерных экспериментальных кривых с использованием многослойных нейронных сетей // Аэрокосмическое приборостроение и эксплуатационные технологии: Третья Междунар. науч. конф.: сборник докладов. Санкт-Петербург. 14–22 апреля 2022 года. СПр.: Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения. 2022. С. 134–140.
8. Николаев А.Ю., Волков М.Н., Иваню А.Ю. Нейросетевой алгоритм контроля технического состояния бортовых систем космических средств на основе совместной обработки разнородной измерительной информации // Труды «НПЦАП». Системы и приборы управления. 2022. № 2(60). С. 62–74
9. Ладыгин А.И. Анализ сигнатур. Теория и практика радиолокационного распознавания космических объектов & Космические трагедии глазами аналитиков сигнатур. М.: Университетская книга. 2008. 256 с.
10. Назаров А.В. Технология получения и обработки некоординатной информации: Учеб. пособие. СПб.: ВКА им. А. Ф. Можайского. 2020. 312 с.
11. Варганов М.Е., Зиновьев Ю.С., Астанин Л.Ю. и др. Радиолокационные характеристики летательных аппаратов / Под ред. Л.Т. Тучкова. М.: Радио и связь. 1985. 236 с.
12. Список космических запусков в 2023 году [Электронный ресурс] // Википедия: Свободная энциклопедия. URL: https://ru. wikipedia.org/wiki/%D0%A1 %D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%BE%D0%BA_%D0%BA%D0%BE%D1%81%D0%BC%D0% B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D1%85_%D0%B7%D0%B0%D0%BF%D1%83%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B2_%D0%B2_2023_%D0%B3%D0%BE%D0%B4%D1%83 (дата обращения : 15.08.2024).
13. Создание, эксплуатация и развитие автоматизированной системы предупреждения об опасных ситуациях в околоземном космическом пространстве для повышения уровня информационного обеспечения безопасности космической деятельности Российской Федерации [Электронный ресурс] // Министерство науки и высшего образования Российской Федерации. URL: https://minobrnauki.gov.ru/colleges_councils/kollegialnye-organy/prize_science/ pub lic_science/files2024/%D0%A024-53.pdf (дата обращения: 15.08.2024).
14. Безопасность в космосе [Электронный ресурс] // Центральный научно-исследовательский институт машиностроения. URL: https://tsniimash.ru/science/scientific-and-technical-centers/flight-control-center-fcc/security-in-space/?ysclid=m3n9d0d03x650433 478 (дата обращения : 25.09.2024).
15. Концепция создания системы информационно-аналитического обеспечения безопасности космической деятельности в околоземном космическом пространстве «Млечный путь» на период 2022-2025 годов и на перспективу до 2035 года [Электронный ресурс] // ФГБУН Институт астрономии Российской академии наук. URL: http://www.inasan.ru/wp-content/uploads/2022/05/Cont_1801_ 2022.pdf (дата обращения: 25.09.2024).