С. С. Семенюк1, А. В. Каблуков2, А. С. Григоров3

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

Постановка проблемы. Решение задачи определения местоположения источников радиоизмерений разностно-даль­номерным методом в большинстве случаев сводится к поиску экстремумов функций с использованием различных модификаций градиентного метода оптимизации, имеющего ряд недостатков, – необходимость задания первого приближения координат источника, зависимость решения системы уравнений от этого приближения, а также потенциальную возможность нахождения локального экстремума, вместо глобального. В силу этого возникает необходимость применения методов глобальной оптимизации, не имеющих указанных недостатков. Одним из таких методов является эвристический метод, основанный на интеллекте роя частиц.

Цель. Привести аналитическое описание метода роя частиц применительно к задаче определения местоположения источников радиоизлучений разностно-дальномерным методом и сформировать целевую функцию пространственных координат, имеющую экстремум в точке размещения источника радиоизлучений.

Результаты. Представлены результаты исследований возможности применения технологии роевого интеллекта для решения задачи определения местоположения источников радиоизлучений разностно-дальномерным методом. Представлено аналитическое описание метода глобальной оптимизации функций на основе интеллекта «роя» частиц. Сформирована целевая функция координат источников радиоизлучений применительно к разностно-дальномерному методу определения местоположения с использованием метрики Махаланобиса. Представлены результаты решения задачи определения координат источников радиоизлучений на основе поиска минимума сформированной целевой функции методом «роя» частиц.

Практическая значимость. Полученные результаты могут быть использованы при разработке математических моделей и программно-технических комплексов определения местоположения источников радиоизлучений разностно-дальномерным методом.

Семенюк С.С., Каблуков А.В., Григоров А.С. Определение местоположения источников радиоизлучений разностно-дальномерным методом на основе роевого интеллекта // Динамика сложных систем. 2024. Т. 18. № 1. С. 51−57. DOI: 10.18127/j19997493-202401-05

1. Презентация интегрированной многопозиционной системы наблюдения // Научно-производственное предприятие «ЦРТС», СПб. URL: http://www.npp-crts.ru/production/multilateratsiya/almanakh/ (Дата обращения: 23.11.2020).
2. Multilateration (MLAT) Concept of Use. Edition 1. ICAO Asia and Pacific Office, September 2007. Available at: https://www.icao.int/APAC/Documents/edocs/mlat_ concept.pdf (accessed: 12.08.2018).
3. Рембовский А.М., Ашихмин А.В., Козьмин В.А. Автоматизированные системы радиоконтроля и их компоненты / Под ред. А.М. Рембовского. М.: Горячая линия – Телеком. 2017. 424 с.
4. Семенюк С.С., Христичан Е.В., Саниев Р.Р. Обоснование подхода к снижению вариативности геометрического фактора системы определения координат воздушных объектов по технологии MLAT. Журнал радиоэлектроники. 2021. № 4. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2021.4.14.
5. Овчаренко К.Л., Еремеев И.Ю., Сазонов К.В. и др. Разностно-дальномерный метод определения местоположения земных станций спутниковых систем связи с применением ретранслятора на беспилотном летательном аппарате // Труды СПИИРАН. 2019. Т. 18. № 1. С. 176–201. DOI 10.15622/sp.18.1.176-201. EDN UIJLMJ.
6. Абакумов А.Н., Семенюк С.С. Исследование влияния геометрической конфигурации разностно-дальномерной системы на точность определения местоположения абонентских терминалов спутниковых систем связи // Труды ВКА им. А.Ф. Можайского / Под ред. М.М. Пенькова. СПб.: ВКА им. А.Ф. Можайского. 2014. № 634. Ч. 1. С. 40–50.
7. Семенюк С.С., Уткин В.В., Бердинских Л.Н. Геометрический фактор разностно-дальномерной сети датчиков в пространстве // Наукоемкие технологии. 2012. № 8. С. 66−73.