METHODS AND TECHNICAL MEANS OF TRAINING COUNTERING SMALL-SIZED UNMANNED AERIAL VEHICLES OF TERRORIST AND SABOTAGE GROUPS

封面

如何引用文章

全文:

详细

Background. Modern small unmanned aerial vehicles (MBLA) perform a variety of tasks, such as surveillance, target designation, striking, cargo transportation, etc., and are also used for terrorist and sabotage purposes. Together with the equipment of modern units for combating terrorist and sabotage groups with fundamentally new weapons and military equipment, the requirements for the skills of operators in the fight against MBLA are increasing. Materials and methods. The study is devoted to the training of operators in the fight against MBLA based on the use of existing simulators for shooting from small arms and close combat means. Constant practical use of standard weapons leads to intensive wear and tear, but the use of simulators that are close to the original removes this problem, since they provide the necessary level of operator training in the fight against MBLA of terrorist and sabotage groups. Results and conclusions. The article provides recommendations for the use of electronic and interactive laser shooting ranges that do not require physical contact with the target, as they use laser beams to record hits, which makes them more convenient to use and allows you to more accurately track shooting results. The use of interactive laser shooting ranges with changing scenarios for firing at MBLAs of terrorist and sabotage groups will increase their skill and competence.

作者简介

Anatoly Godunov

Penza State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: Godunov@pnzgu.ru

Doctor of technical sciences, professor, professor of the sub-department of automatics and telemechanics

(40 Krasnaya street, Penza, Russia)

Mikhail Erofeev

Branch of the Military Academy of Logistics named after General of the Army A.V. Khrulev in Penza

Email: penza.vamto@mil.ru

Applicant

(Russia, Penza-5, Military Town)

Askar Izbasov

Military Institute of the Air Defense Forces of the Republic of Kazakhstan

Email: iag1973@mail.ru

Deputy head of the Military Institute

(16 A. Moldagulova avenue, Aktobe, Republic of Kazakhstan)

Asylbek Mukhambetov

Military Institute of the Air Defense Forces of the Republic of Kazakhstan

Email: suimbayeva@internet.ru

Senior officer of the communications and radio engineering support department

(16 A. Moldagulova avenue, Aktobe, Republic of Kazakhstan)

Pavel Golovin

Penza State University

Email: GPD75@yandex.ru

Leading engineer of the sub-department of design and production of radio equipment

(40 Krasnaya street, Penza, Russia)

参考

  1. Pat. 2559332 C1 Russian Federation, MPK G01S 17/00. Method of detecting small-sized unmanned aerial vehicles. Shishkov S.V.; applicant Federal State State-Owned Military Educational Institution of Higher Professional Education "Military Academy of Logistic Support named after General of the Army A.V. Khrulev" of the Ministry of Defense of the Russian Federation. № 2014107108/28; appl. 25.02.2014; publ. 10.08.2015. (In Russ.)
  2. Shishkov S.V., Chernov E.A., Isaev E.K. Analysis of modern target recognition systems using neural networks. Radiopromyshlennost' = Radio industry. 2011;(4):58–67. (In Russ.)
  3. Pat. 2700107 C1 Russian Federation, MPK F41H 11/02, G01S 13/86. Complex for combating unmanned aerial vehicles. Shishkov S.V., Ustinov E.M., Barsukov V.A. et al.; applicant Federal State State-Owned Military Educational Institution of Higher Professional Education "Military Academy of Logistic Support named after General of the Army A.V. Khrulev" of the Ministry of Defense of the Russian Federation. № 2018137613 ; appl. 24.10.2018; publ. 12.09.2019. (In Russ.)
  4. Pat. 2523446 C2 Russian Federation, MPK G01S 3/78. Method of automated determination of coordinates of unmanned aerial vehicles. Shishkov S. V.; applicant Federal State Military Educational Institution of Higher Professional Education Military Educational and Scientific Center of the Ground Forces Combined Arms Academy of the Armed Forces of the Russian Federation (Combined Arms Academy of the Armed Forces of the Russian Federation). № 2011147093/07; appl. 18.11.2011; publ. 20.07.2014.
  5. Protasov S.Yu. Nachal'naya voennaya podgotovka: ucheb. posobie = Initial military training: textbook. Tver, 2024:242. (In Russ.)
  6. Inyusheva E.A., Fedirko A.A., Chirich Yu.L., Kirillov I.G. Sravnitel'nyy analiz strelkovykh trenazherov, ispol'zuemykh v protsesse voenno-professional'noy podgotovki vypusknikov vysshego voenno-uchebnogo zavedeniya = Comparative analysis of shooting simulators used in the process of military professional training of graduates of a higher military educational institution. Saint-Petersburg: Voenno-kosmicheskaya akademiya imeni A.F. Mozhayskogo, 2016:6. (In Russ.)
  7. Lazerpolitekh-2009 – Tekhnologii i sredstva obespecheniya ognevoy podgotovki: sb. materialov III Mezhdunar. Foruma = Laserpolitech-2009 – Technologies and means of providing fire training : collection of materials of the III International the forum. Novosibirsk: Printing, 2010:156. (In Russ.)
  8. Koldunov S.A. Strelkovye trenazhery: vmesto puli – lazernyy luch = Shooting simulators: instead of a bullet, a laser beam. Moscow: Sinus, 1998:128. (In Russ.)
  9. Severtsev N.A., Yurkov N.K. Bezopasnost' i terrorizm: monografiya = Security and terrorism: monograph. Penza: Izd-vo PGU, 2024:308. (In Russ.)
  10. Betskov A.V., Ostashkevich V.A., Ranyuk M.A. Methodological approaches to identifying the vulnerability of socially important facilities to terrorist threats. Trudy Mezhdunarodnogo simpoziuma Nadezhnost' i kachestvo = Proceedings of the International Symposium Reliability and Quality. 2017;2:307–310. (In Russ.)
  11. Tulegulov A.D., Ergaliev D.S., Beysembaeva B.S., Zuev D.V. Methods for studying flight loads of aircraft. Nadezhnost' i kachestvo slozhnykh system = Reliability and quality of complex systems. 2021;(3):48–56. (In Russ.). doi: 10.21685/2307-4205-2021-3-6

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

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».