519.2 Модель оценки качества характеристик робототехнического комплекса для обнаружения нарушителя в лесистой местности
Пушкарёв Ю. А. (Филиал ВА РВСН), Свиридов В. В. (Филиал ВА РВСН)
ВЕРОЯТНОСТЬ ОБНАРУЖЕНИЯ, ВЕРОЯТНОСТЬ ЛОЖНОЙ ТРЕВОГИ, АДДИТИВНАЯ СМЕСЬ СИГНАЛА И ШУМА, ПОРОГ ОБНАРУЖЕНИЯ, МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОЖИДАНИЕ, ДИСПЕРСИЯ ФОНА ПОДСТИЛАЮЩИХ ПОВЕРХНОСТЕЙ
doi: 10.18698/2309-3684-2021-1-7790
В статье предложена модель оценки качества вероятностных характеристик обнаружения нарушителя с помощью оптико–электронных средств робототехнического комплекса. На основе полученных параметров статистики, математического ожидания и дисперсии принятых сигналов от оптико-электронных средств проанализированы изменения значений вероятности обнаружения нарушителя, значений порога его обнаружения и отношения сигнал/шум при различных значениях вероятности ложной тревоги.
Кузьмичев В.В., Скрипачев Д.А. ФЦНВТ и безопасность критически важных объектов. Москва, ФГУП «СНПО «Элерон», 2011, 235 с.
САЙГА12. RU. Боевые роботы Вооруженных Сил России [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://sayga12.ru/6221-2/ (дата обращения: 01.11.2020).
EN 50131-2-2. Alarm systems – Intrusion systems – Part 2-2: Requirements for passive infrared detectors. Approved 2004-05-04. CENELEC. – 38 p.
Волхонский В.В., Воробьев П.А. Методика оценки вероятности обнаружения несанкционированного проникновения оптико–электронным извещателем. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, 2011, № 1(77), с. 120–123.
Чуев В.Ю., Дубограй И.В., Анисова Т.Л. Вероятностная модель отражения атаки разнотипных средств. Математическое моделирование и численные методы, 2018, № 1, с. 90–97.
Корсунский В.А. Перспективы развития военных робототехнических комплексов наземного базирования в России. Москва, Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2013, 379 с.
Горсиа М.Л. Проектирование и оценка систем физической защиты. Москва, Мир, 2003, 386 с.
Kaushik A.R., Lovell N.H., Celler B.G. Evaluation of PIR detector characteristics for monitoring occupancy patterns of elderly people living alone at home. Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology — Proceedings, 2007, pp.3802–3805.
Волхонский В.В. К вопросу повышения вероятности обнаружения несанкционированного проникновения на охраняемый объект. Вестник Воронежского института МВД России, 2011, № 4, с. 35–44.
Богданов А.В., Багров В. Особенности характеристик обнаружения ПИК и совмещенных ПИК + РВ датчиков для помещений. Алгоритм безопасности, 2012, № 4, c.72–73.
Волхонский В.В., Малышкин С.Л. К вопросу единства терминологии в задачах физической защиты объектов. Информационно–управляющие системы, 2013, № 5(66), с. 61–68.
Нефедов С.И., Скосырев В.Н., Растворов С.А., Восторгов А.Б., Нониашвили М.И., Шумов А.В. Экспериментальные исследования радиолокационных параметров различных типов целей в миллиметровых диапазонах длин волн. Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012, № 1, 24 с.
Свиридов В.В., Дубин А.Е. Автономные транспортные системы и мобильные роботизированные платформы. Серпухов, Изд-во Военной академии. РВСН им. Петра Великого (филиал в г. Серпухове Московской области), 2019, 174 c.
Мальцев А.И. Подход к обоснованию вероятностных характеристик периметральных средств обнаружения. Технологии защиты, 2015, № 5. URL: http://www.tzmagazine.ru/jpage.php?uid1=1348&uid2=1450&uid3=1461
Трухачёв А.А. Радиолокационные сигналы и их применение. Москва, Воениздат, 2005, 320 с.
Хелстрон К. Статистическая теория обнаружения сигналов. Москва, Изд-во иностранной литературы, 1963, 431 с.
Пушкарёв Ю.А. Системы автоматического управления в ракетно-космической технике. Задачи слежения и терминального управления. Серпухов, Изд-во Военной академии. РВСН им. Петра Великого (филиал в г. Серпухове Московской области), 2020, 357 c.
Чимитдоржиев Т.Н. К вопросу об использовании поляриметрических радиолокационных данных для классификации различных типов подстилающих поверхностей. Улан-Удэ, Изд-во БНЦ СО РАН, 2003.
Пушкарёв Ю.А., Свиридов В.В. Модель оценки качества характеристик робототехнического комплекса для обнаружения нарушителя в лесистой местности. Математическое моделирование и численные методы, 2021, № 1, с. 77–90.
Скачать статью
Количество скачиваний: 383