Р.А. Гудаев¹, И.В. Чеботарь², С.В. Куликов³, З.Ф. Шайдулин4, М.Т. Балдычев5, М.С. Смирнов6
1,3,6 Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского (Санкт-Петербург, Россия)
2,4,5 Военный университет радиоэлектроники (г. Череповец, Россия)
Постановка проблемы. Для проведения испытаний новых и модернизированных радиолокационных средств системы мониторинга применяются испытательные траектории, которые не учитывают индивидуальных особенностей этих средств, а также имеют низкую вариабельность относительно характеристик движения космических объектов.
Цель. Разработать методику формирования рационального набора вариантов испытательных траекторий для повышения достоверности оценивания характеристик при проведении испытаний радиолокационных информационных средств с учетом особенностей функционирования каждого конкретного средства.
Результаты. Предложена методика формирования рационального набора вариантов испытательных траекторий, обеспечивающих наихудшую реализацию возможностей радиолокационных информационных средств системы мониторинга космического мусора при проведении испытаний в интересах оценивания их характеристик. Методика предназначена для формирования множества испытательных траекторий, отвечающих требованию реализуемости и позволяющих сформировать максимальные ошибки определения параметров траектории элементов космического мусора по результатам их сопровождения радиолокационными информационными средствами системы мониторинга космического мусора.
Практическая значимость. Представленная методика формирования рационального набора вариантов испытательных траекторий позволит получить набор исходных данных для испытания радиолокационных информационных средств, обеспечивающих наихудшую реализацию их возможностей по обнаружению, классификации и сопровождению космического мусора в интересах повышения достоверности испытаний новых и модернизированных средств.
Гудаев Р.А., Чеботарь И.В., Куликов С.В., Шайдулин З.Ф., Балдычев М.Т., Смирнов М.С. Методика формирования рационального набора вариантов испытательных траекторий для повышения достоверности оценивания характеристик при проведении испытаний радиолокационных информационных средств // Электромагнитные волны и электронные системы. 2020. Т. 25. № 6. С. 57−64. DOI: 10.
- Holland J.P. Adaptation in Natural and Artificial Systems. AnIntroductionary Analysis With Application to Biology - Control and Artificial Intelligence. Univercity of Michigan. 1975. 210 p.
- Goldberg D.E. Genetic Algorithms in Search. Optimization and Machine Learning. Addison-Wesley. Reading. MA. 1989.
- Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2003. 432 с.
- Генетические алгоритмы. Краткое руководство URL: https://coderlessons.com/tutorials/akademicheskii/izuchite-geneticheskiealgoritmy/geneticheskie-algoritmy-kratkoe-rukovodstvo (дата обращения: 01.10.2019).
- Вирсански Э. Генетические алгоритмы на Python: Пер. с англ. А.А. Слинкина. М.: ДМК-Пресс. 2020. 286 с.