TRAEKTORNOE PROTIVODEYSTVIE LINEYNOMU NABLYuDATELYu

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

Рассматривается управляемая динамика трех объектов в n-мерном пространстве – Атакующего (A), Защитника (D) и Цели (T). Атакующий осуществляет оценку относительного положения Цели при помощи фильтра Калмана–Выоси, исходя из которой строит коллизионную траекторию. В качестве ответных действий Цель выпускает Защитника, который, воздействуя на приемный канал Атакующего, нарушает процесс построения оценки положения Цели, тем самым препятствуя перехвату. В результате формулируется задача построения оптимальной траектории движения Защитника, увеличивающей время до перехвата Цели Атакующим, и проводится численное моделирование динамики каждого из объектов с оценкой эффективности применения Защитника.

Авторлар туралы

A. Potapov

Email: potapov@ipu.ru

A. Galyaev

Email: galaev@ipu.ru

Әдебиет тізімі

  1. Galyaev A.A., Lysenko P.V., Rubinovich E.Y. Optimal Stochastic Control in the Interception Problem of a Randomly Tacking Vehicle // Mathematics. 2021. V. 19. No. 9. P. 2386.
  2. Leitmann G. A differential game of pursuit and evasion // Int. J. Non-Linear Mech. 1969. V. 4. No. 1. P. 1–6.
  3. Рубинович Е.Я., Андреев К.В. Траекторное управление наблюдателем за мобильной целью по угломерной информации // АиТ. 2016. № 1. С. 134–162.
  4. Васильев С.Н., Галяев А.А., Залетин В.В. и др. Совместное использование мехатронных систем для организации эффективного противодействия скоординированному действию торпед противника // Мехатроника. Автоматизация. Управление. 2022. Т. 23. № 4. С. 197–208.
  5. Бузиков М.Э., Васильев С.Н., Галяев А.А. и др. Модель группового противодействия системе самонаведения // Материалы конференции «Управление в морских системах» (УМС-2022). СПб, АО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор»», 2022. С. 95–97.
  6. Галяев А.А., Самохин А.С., Самохина М.А. Моделирование отсрочки поимки цели в ADT-игре с использованием одного или двух защитников // Проблемы управления. 2024. № 2. С. 83–94.
  7. Григорьев Ф.Н., Кузнецов Н.А., Серебровский А.П. Управление наблюдениями в автоматических системах. М.: Наука, 1986.
  8. Kalman R. E. A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems // Transactions of the ASME-Journal of Basic Engineering. 1960. P. 35–45.
  9. Липцер Р.Ш., Ширяев А.Н. Статистика случайных процессов. М.: Наука, 1974.
  10. Julier S.J., Uhlmann J.K. Unscented Filtering and Nonlinear Estimation // Proceedings of the IEEE. 2004. V. 92. No. 3. P. 401–422.
  11. Song F., Li Y., Cheng W. et al. An Improved Kalman Filter Based on Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network for Nonlinear Radar Target Tracking // Wireless Communications and Mobile Computing. 2022. P. 10.
  12. Coskun H., Achilles F., DiPietro R. et al. Long Short-Term Memory Kalman Filters: Recurrent Neural Estimators for Pose Regularization // 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). 2017. P. 5525–5533.
  13. Girard A.R., Kabanba P.T. Proportional Navigation: Optimal Homing and Optimal Evasion // SIAM Review. 2015. V. 57. No. 4. P. 611–624.
  14. Потапов А.П., Рубинович Е.Я. Программная 3D-траектория защитника в ADT-игре при неполной априорной информации у цели // Проблемы управления. 2024. № 5. С. 57–63.
  15. Потапов А.П., Галяев А.А. Противодействие алгоритму наведения атакующего в игре трех игроков // Мехатроника. Автоматизация. Управление. 2024. Т. 25. № 11. С. 575–584.
  16. Потапов А.П., Галяев А.А. Модель группового противодействия системе самонаведения // Материалы 27-й Всероссийской научно-практической конференции «Актуальные проблемы защиты и безопасности». СПб, ФГБУ «Российской академии ракетных и артиллерийских наук», 2024. С. 71–73.
  17. Garcia Eloy, Casbeer David W., Pachter Meir. The Complete Differential Game of Active Target Defense // J. Optim. Theor. Appl. 2021. V. 191. No. 2–3. P. 675–699.
  18. Akhil K.R., Ghose D., Rao S. Koteswara. Optimizing deployment of multiple decoys to enhance ship survivability // 2008 American Control Conference. 2008.
  19. Chen Y.C., Guo Y.H. Optimal Combination Strategy for Two Swim-Out Acoustic Decoys to Countermeasure Acoustic Homing Torpedo // 2017 4th International Conference on Information Science and Control Engineering (ICISCE). 2017. P. 1061–1065.
  20. Поляк Б.Т., Хлебников М.В., Рапопорт Л.Б. Математическая теория автоматического управления. ЛЕНАНД, 2019.
  21. Иоффе А.Д., Тихомиров В.М. Теория экстремальных задач. М: Наука, 1974.
  22. Черноусько Ф.Л., Ананьевский И.М., Решмин С.А. Методы управления нелинейными механическими системами. М.: Физматлит, 2006.
  23. Kwakernaak H., Sivan R. Linear optimal control systems. Wiley, 1979.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Russian Academy of Sciences, 2025

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».