Сравнительный анализ методов наведения летательных аппаратов по картам местности

L. G. Dorosinsky, A. A. Ponomarev

Аннотация


В работе сравниваются два подхода к решению задачи определения местоположения летательного аппарата по цифровым картам высот подстилающей поверхности. Первый подход основан на корреляционно-экстремальном алгоритме (КЭА), второй — на использовании нейронных сетей (НС). Методом статистического моделирования выполнен анализ системы определения местоположения с помощью КЭА и НС и показаны преимущества КЭА в ряде практически полезных модельных ситуаций при отсутствии достаточных обучающих баз, наличие которых является обязательным атрибутом использования НС.

Ключевые слова


система наведения; крылатая ракета; корреляционно-экстремальный алгоритм; нейронная сеть; рельеф местности

Полный текст:

PDF

Литература


Сырокваш С. М., Мехеда В. И. Системы управления и наведения крылатых ракет и противодействия им. Militaryarticle. URL: https://militaryarticle.vibrokatok. by/nauka-i-voennaya-bezopasnost/2008/12107‑sistemy-upravlenija-i-navedenija-krylatyh-raket-i (дата обращения: 25.04.2025).

Системы наведения ракет малой и средней дальности. Lasercomponent. 09 июля 2023 г. URL: https://lasercomponents.ru/blog/sistemy-navedeniya-raket-maloj-isrednej-dalnosti/ (дата обращения: 25.04.2025).

Аранович Г. П., Михайлин Д. А. Управление и наведение самолетов и ракет. М.: МАИ; 2013. 27 с.

Морозов В. П., Обухович В. А., Сидоренко С. И. Энциклопедия современной военной авиации 1945–2002. Ч. 2. Вертолёты. Москва: АСТ; 2002. 108 с.

Мелешко В. В., Нестеренко О. И. Бесплатформенные инерциальные навигационные системы. Кировград: ПЛИМЕД-Сервис; 2011. 171 c.

Фролов В. С. Инерциальное управление ракетами. М.: Воениздат; 1975. 168 c.

Антонович К. М. Космическая навигация. Новосибирск: СГУГиТ; 2015. 233 с.

Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие множества. М.: Горячая линия — Телеком; 2006. 452 с.

Золотин И. А. Применение нейронной сети Хопфилда для формирования ассоциативной памяти. Евразийский научный журнал. 2016;(6):518–521.

Бобрикова К. А., Павлова А. И. Применение сети Хопфилда в качестве инструмента распознавания образов. Современные материалы, техника и технологии. 2016;1(4):44–49.

Частикова В. А., Поликаренков А. С., Мищенко А. И. Распознавание образов на основе нейронной сети Хопфилда. Научные труды КубГТУ. 2016;(2):1–8.




DOI: https://doi.org/10.15826/urej.2025.9.2.005