МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ФУНКЦІОНУВАННЯ ПІДСИСТЕМИ РОЗПІЗНАВАННЯ СИСТЕМИ РОЗВІДКИ
DOI:
https://doi.org/10.46972/2076-1546.2021.21.06Ключові слова:
система, модель, розпізнавання, ознаки, об’єкт розвідки, ентропіяАнотація
Система розвідки є багаторівневою системою спостереження, одним із першочергових завдань якої є розпізнавання визначених об’єктів. Наприклад, у системі радіоелектронної розвідки тип радіо- і радіолокаційних засобів є ознакою визначення оперативно-тактичної належності радіомережі або радіотехнічної системи, водночас встановлення типу радіо- і радіотехнічної станції є одним із завдань розпізнавання спостережуваних об’єктів.
Процес розпізнавання – це різновид класифікації. Його принципом є поділ інформації на апостеріорну й апріорну. Апостеріорні дані про об’єкт розвідки зіставляють з апріорною інформацією із застосуванням відповідних алгоритмів.
Розпізнавання використовують для встановлення оперативно-тактичної належності окремих радіоелектронних засобів, мереж, вузлів зв’язку, пунктів управління військами, а також для врахування впливу протидії противником. Деякі процеси можуть бути одночасно і завданнями обробки, наприклад, систематизація відомостей, даних, ознак тощо.
На сьогодні в низці робіт зроблено спроби щодо розширення ознакового простору й удосконалення науково-методичного апарату розпізнавання. Ці дослідження спрямовані на підвищення системних показників, зокрема ймовірності правильного розпізнавання. Для того, щоб визначити, наскільки змінилася дана величина залежно від різних факторів, застосовують методи математичного моделювання функціонування системи, а також лабораторні й натурні експерименти. Використання останніх пов’язане з певними труднощами, особливо коли мова йде про складну динамічну систему розвідки щодо діяльності іноземних держав у просторі, засоби вимірювання якої мають широку географію розташування й відрізняються різними особливостями функціонування. Для оцінювання основних показників системи розвідки й забезпечення можливості оптимального вибору засобів вимірювання параметрів спостережуваних об’єктів у статті розроблено модель функціонування її підсистеми розпізнавання.
Застосування запропонованої математичної моделі дозволить вирішувати завдання, пов’язані з побудовою систем розпізнавання й визначенням необхідної кількості ознак.
Посилання
Aksenov, G. N., Rubtsov, V. S., & Radkovets, Iu. I. (1987). Operativno-informatsionnaia podgotovka: Informatsionnoe modelirovanie sistemy radio- i radiotekhnicheskoi razvedki fronta : ucheb. posob. [Operational and information training: Information modeling of the system of radio and electronic intelligence of the front]. Kyiv [in Russian].
Hatsenko, S. S. (2017). Metodyka ratsionalnoho rozpodilu rozviduvalnoi informatsii za vazhlyvistiu ta kilkistiu rozviduvalnykh oznak v umovakh nevyznachenosti [Methods of rational distribution of intelligence information on the importance and number of intelligence features in conditions of uncertainty]. Zb. nauk. prats NDI HUR Ministerstva oborony Ukrainy [Collection of scientific works of the Research Institute of the Defense Intelligence Ministry of Defense of Ukraine], 43, 111–120 [in Ukrainian].
Shurenok, V. A. (2003). Metodyka otsinky kosmichnoi obstanovky na bazi nechitkoi lohiky [Methods of estimating the space situation on the basis of fuzzy logic]. Zb. nauk. prats Viisk. in-tu Kyivsk. nats. un-tu im. Tarasa Shevchenka [Collection of scientific works of Military Institute of Taras Shevchenko National University of Kyiv], Special issue, 191–203. Kyiv [in Ukrainian].
Hrebeniuk, O. P., Rohovets, M. A., & Shurenok, V. A. (2010). Zastosuvannia systemno-kohnityvnoho analizu dlia avtomatyzatsii upravlinnia systemoiu radiomonitorynhu [Application of system-cognitive analysis for automation of radio monitoring system management]. Visnyk ZhDTU. Tekhnichni nauky [Collection of ZhSTU. Technical sciences], 1 (52), 72–80 [in Ukrainian].
Kalantaievska, S., Pievtsov, H., Kuvshynov, A., Hatsenko, S., Shyshatskyi, A., & Yarosh, S. et al. (2018). Method of integral estimation of channel state in the multiantenna radio communication systems. Eastern-european journal of enterprise technologies. Information and controlling system, Vol. 5, № 9 (95), 60–76.
Bieliakov, R., Hatsenko, S., Fesenko, O., Zhyvotovskyi, R., & Petruk, S. (2019). Method of Immunity Minimization of the Free Platform ed Inertial Navigation System of Unmanned Aircrafts. In 2nd Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering. Lviv, July 2–6, 2019. (pp. 803–808).
Venttsel', E. S. (2001). Teoriia veroiatnostei [Probability theory]. 7th ed. Moscow [in Russian].
Tu Dzhulius, & Gonsales, R. (1978). Printsipy raspoznavaniia obrazov [Principles of Pattern Recognition]. (I. B. Gurevich, Trans), Iu. I. Zhuravlev (Eds). Moscow [in Russian].
Zhuravlev, Iu. L. (1992). Raspoznavanie, klassifikatsiia, prognoz. Matematicheskie metody i ikh primenenie [Recognition, classification, forecast. Mathematical methods and their application]. Moscow [in Russian].
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2021 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
