Social Development & Security (Oct 2021)

Критерії ефективності цифрових адаптивних систем дистанційного виявлення і розпізнавання небезпечних об'єктів

  • Володимир Орлов,
  • Борис Дем’янчук,
  • Віктор Клименко,
  • Сергій Єгоров,
  • Олег Тарасов,
  • Лілія Семененко

DOI
https://doi.org/10.33445/sds.2021.11.5.12
Journal volume & issue
Vol. 11, no. 5
pp. 119 – 132

Abstract

Read online

В статті приділяється особлива увага підвищенню вимог до безпеки об'єктів особливої важливості, державного кордону, водного і повітряного транспорту в умовах наростаючих високотехнологічних терористичних загроз. Досягнення цих вимог нерозривно пов'язано із забезпеченням якісних показників технічних засобів дистанційного спостереження за небезпечними об'єктами, ускладненням і інтелектуалізацією локаційних систем, мереж датчиків з функціями мережецентричної взаємодії. Застосування противником засобів радіоелектронної протидії, швидка зміна сценаріїв постановки комбінованих завад визначають тенденції, які спрямовані на підвищення вірогідності отримання інформації в локаційних системах, адаптації до завад різного походження на коротких тимчасових інтервалах. Відсутність вірогідної інформації про наявність об'єкта може привести до неприпустимих екологічних і матеріальних втрат, а помилкові тривоги – до невиправданих додаткових витрат. У зв'язку з цим, важливим напрямком є забезпечення максимально вірогідної інформації в умовах завад різного походження. Актуальність проблеми пов'язана з пошуком компромісу між витратами (вартість і час розроблення) на побудову адаптивних систем виявлення і розпізнавання, і з іншого боку, ефективністю (вірогідність моделювання, складність реалізації), що досягається в результаті розроблення критеріїв оптимізації. При цьому, особлива увага приділяється забезпеченню високих якісних показників виявлення і розпізнавання в умовах мінливої та апріорно невідомої завадової обстановки. Розроблений підхід і критерії для синтезу та аналізу цифрових адаптивних систем виявлення та розпізнавання. Критерії створені на декомпозиції середнього ризику і ймовірностей помилок прийнятих рішень, обумовлених: кінцевим розміром системи, обсягом навчальної вибірки і розрядністю обчислень. Такий підхід дозволяє послідовно вирішувати завдання синтезу та аналізу оптимальних систем.

Keywords