Учет влияния стохастических негативных факторов при классификации космических аппаратов по данным радиолокационных портретов

Постановка проблемы. В настоящее время в связи с увеличивающимся числом космических аппаратов (КА) различного типа, в том числе маневрирующих, наиболее актуальной является задача информационного обеспечения контроля космического пространства, включая оперативную и высокоточную классификацию КА по данным радиолокационных станций (РЛС) мониторинга космического пространства (МКП). Принципиальная особенность таких РЛС заключается в применение многоканальных широкополосных активных фазированных антенных решеток (АФАР) в сложных условиях функционирования, связанных с высокой плотностью потока КА и ионосферных возмущений. Большое число КА и ионосферные помехи как стохастические параметры оказывают влияние на точность измерения координат и, следовательно, на качество радиолокационных портретов (РЛП), требуемых для классификации КА. В связи с этим необходим научно-методический аппарат оперативной компенсации, позволяющий не только учитывать влияние негативных факторов на классификацию КА по данным РЛП, но и обеспечивать требуемую точность измерения координат.

Цель. Разработать метод компенсации воздействия деструктивных факторов при классификации КА для учета влияния негативных факторов на точностные характеристики на основе применения риск-анализа для оценки числа качественных РЛП в интересах классификации КА и численного решения дифференциальных уравнений.

Результаты. Обоснована теоретически и подтверждена результатами вычислительного эксперимента адекватность применения математического аппарата риск-анализа для формализации зависимости целевой функции классификации КА от числа качественных РЛП с учетом влияния негативных факторов различной природы. Приведены основные положения метода компенсации по результатам решения системы дифференциальных уравнений для учета влияния негативных факторов различной природы на точность измерения координат в интересах получения качественных РЛП для правильной классификации КА. Показано, что применение функции плотности вероятности для быстрой (с использованием уравнения Фейнмана−Каца) и медленной (на основе уравнения Фоккера−Планка) составляющих позволяет формализовать процесс построения РЛП.

Практическая значимость. Представленный метод компенсации деструктивных факторов, эффективность которого подтверждена при решении задачи классификации КА, можно использовать как основу для дальнейшего внедрения в алгоритмы РЛС МКП.