APPLICATION OF THE METHOD OF MEAN-DISPERSION ANALYSIS OF OPTIONS FOR UPGRADING A SPACE MONITORING RADAR STATION IN FUZZY SETS

Cover Page
  • Authors: Timoshenko A.V.1, Zakharov A.S.2, Khodataev N.A.2, Baykalov I.A.3
  • Affiliations:
    1. Ярославское высшее военное училище противовоздушной обороны
    2. НПО дальней радиолокации
    3. Высшая школа системного инжиниринга МФТИ
  • Issue: Vol 11, No 197-198 (2024): Вопросы оборонной техники. Серия 16. Технические средства противодействия терроризму
  • Pages: 14-19
  • Section: Articles
  • URL: https://journal-vniispk.ru/2306-1456/article/view/317046
  • ID: 317046

Cite item

Full Text

Abstract

Modern requirements for existing space monitoring radars (SM radars) in terms of
implementing a high-precision tracking mode for low-visibility man-made space objects necessitate extremely complex and expensive modernization work. The article presents a hypothesis about the possibility of reducing the risks of suboptimal choice of technical solutions during the modernization of the barrier survey radar for the implementation of modes with increased resolution while unconditionally performing routine tasks. The hypothesis is based on the choice of new technical solutions from a variety of possible options, which is carried out according to the results of the mean-variance analysis. At the same time, the entire set of possible modernization options is formed by converting the cost and time parameters of modernization into fuzzy sets, followed by an assessment of the risk functional of a suboptimal choice.

About the authors

A. V. Timoshenko

Ярославское высшее военное училище противовоздушной обороны

Author for correspondence.
Email: u567ku78@gmail.com

д-р техн. наук, профессор

Russian Federation

A. S. Zakharov

НПО дальней радиолокации

Email: zakharov.as17@physics.msu.ru

инженер отдела

Russian Federation

N. A. Khodataev

НПО дальней радиолокации

Email: nkhadataev@npodar.ru

канд. техн. наук

Russian Federation

I. A. Baykalov

Высшая школа системного инжиниринга МФТИ

Email: bajckalov.i@yandex.ru

студент, кафедра системного инжиниринга

Russian Federation

References

  1. Тимошенко А.В., Перлов А.Ю., Зверев Г.П. и др. Применение теории нечетких множеств при решении задач управления временным ресурсом радиолокационной станции мониторинга космического пространства // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2024. Т. 24. № 3. С. 513–519.
  2. Шевцов В.А., Тимошенко А.В., Разиньков С.Н. Оценка состояния безопасности полета воздушного судна на основе анализа рисков авиационных инцидентов // Известия высших учебных заведений. Авиационная техника. 2024. № 1. С. 39–44.
  3. Порсев В.И., Гелесев А.И., Красько А.Г. Угловое сверхразрешение сигналов с использованием «виртуальных» антенных решеток // Вестник Концерна ВКО «Алмаз–Антей». 2019. № 4. С. 24–34.
  4. Боев С.Ф., Рахманов А.А. Метод повышения эффективности внедрения новых технологий при создании РЛС нового поколения // Известия ЮФУ. Технические науки. 2015. № 1(162). С. 73–81.
  5. Леонов А.И., Васенев В.Н., Гайдуков Ю.И. и др. Моделирование в радиолокации. М.: Сов. Радио, 1979. 264 с.
  6. Нефедов С.И., Нефедова Ю.С., Слукин Г.П. и др. Разработка программного обеспечения имитационного моделирования эффективности применения технических решений РЛС // Наука и образование. 2012. № 3. С. 1–8.
  7. Рахманов А.А., Логовский А.С., Мальцев Г.Н., Тимошенко А.В. Технико-экономический показатель эффективности создания радиолокационных систем дальнего обнаружения // Вооружение и экономика. 2020. № 2 (52). С. 9–23.
  8. Управление созданием и эксплуатацией радиолокационных систем дальнего обнаружения; под ред. С.Ф. Боева. М.: Научная книга, 2019. 424 с.
  9. Мацеевич С.В., Владко У.А., Зюзина А.Д., Мочалов М.Н. и др. Применение показателя когнитивной нагрузки графического элемента
  10. для обоснования требований к системе визуализации РЛС дальнего обнаружения // Научная визуализация. 2024. Т. 16. № 3. С. 87–96.
  11. Бушмин В.В., Дубовский В.А., Орлов С.М., Тимошенко А.В. Контроль процессов жизненного цикла высокотехнологичных образцов вооружения и военной техники в ведущих зарубежных военно-промышленных компаниях: методологические, методические и организационные аспекты // Вопросы оборонной техники. Серия 16. Технические средства противодействия терроризму. 2023. № 11–12 (185–186). С. 101–108.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».