MODELING OF STAR FIELDS IN PROBLEMS OF SYNTHESIS OF ON-BOARD OPTICAL-ELECTRONIC SYSTEMS

Cover Page

Cite item

Abstract

The article addresses the challenges of modeling elements of the background-target
environment and their causes. For given parameters of an electro-optical system, an
expression is derived that enables the creation of star samples using a standard uniform
random variable sensor, where the brightness distribution aligns with actual astronomical
data. A method for modeling uncataloged stellar background («scoop method») based on
the assumption of uniform star distribution in space is proposed. An expression for the total
number of stars within a spherical region of a certain radius is obtained. This expression
accounts for the non-uniform distribution of stars in the Galaxy. Mathematical analysis
provided optimal samples reflecting the actual distribution of stars by brightness within
the system's field of view. Under the given assumptions of stellar statistics equations, an
expression for the total number of stars in a spherical region of space of a certain radius is
derived.

About the authors

A. К. Klyuchkin

Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского

Author for correspondence.
Email: vka@mil.ru

канд. техн. наук, преподаватель кафедры

Russian Federation

A. V Gavrilova

Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского

Email: vka@mil.ru

научный сотрудник, лаборатория военного института (НИИ)

Russian Federation

A. I. Kovtun

Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского

Email: sazykin@npo-sm.ru

старший инженер-испытатель

Russian Federation

References

  1. Гофман В.Э., Ракчеев Д.П., Толстиков А.С. Оценка вероятности многомерного распознавания изображений // Изв. вузов. Приборостроение. 1991. № 3. С. 68–75.
  2. Локтин А.В., Островский А.Б. Методы звездной статистики: учеб. пособие. Екатеринбург: Издательство Уральского университета,
  3. 256 с.
  4. Кузьмин С.З. Основы теории цифровой обработки радиолокационной информации. М.: Сов. радио, 1974. 432 с.
  5. Курош А.Г. Курс высшей алгебры. М.: Наука, 1975. 432 с.
  6. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся вузов. М.: Наука, 1986. 544 с.
  7. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Физматгиз, 1962. 564 с.
  8. Ключкин А.К. Решающее правило, обеспечивающее требуемую вероятность выбора наиболее опасного космического объекта из множества наблюдаемых космическим аппаратом мониторинга околоземного космического пространства. 2023. Вып. 12. С. 29–38.
  9. Ключкин А.К., Арсеньев В.Н., Ядренкин А.А. Метод выбора целевого объекта по ограниченным измерениям физически неоднородных признаков // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. Санкт-Петербург: Университет ИТМО, 2021. Том 64. Вып. 10. С. 799–805.
  10. Ключкин А.К., Захаров В.Л., Смирнов Д.В. Метод селекции орбитальных объектов по результатам обработки неоднородной измерительной информации // Известия института инженерной физики. Серпухов: Институт инженерной физики, 2022. Вып. 1. С. 90–93.
  11. Ключкин А.К., Мацкевич В.И., Слатова Е.В. Методика обеспечения соответствия параметров бортовых оптико-электронных средств заданным требованиям // Авиакосмическое приборостроение. 2023. Вып. 7. С. 3–7.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).