Forecasting functioning parameters of the reconnaissance and fire system in high-tech military conflicts conditions

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article proposes a mathematical apparatus adapted to predict the operating conditions of the elements of the reconnaissance and fire system of missile forces and artillery in modern high-tech military conflicts. The main idea of the proposed approach is based on the assumption that the law of change in the predicted parameter (variable) identified in the retrospective section will remain for a certain period of time in the future. This approach provides a more accurate forecast of the functioning parameters of the reconnaissance and fire system of missile forces and artillery. The main feature of the proposed provisions is to take into account the frequent change in the opponent's tactics of action. It is provided by the use of a mathematical apparatus for discounting retrospective data, which allows you to differently take into account and evaluate new data and information that is outdated to date.

About the authors

R. V. Kuklin

Михайловская военная артиллерийская академия

Author for correspondence.
Email: mvaa@mil.ru

канд. техн. наук, докторант

Russian Federation

References

  1. Макаренко С.И., Иванов М.С. Сетецент­рическая война — принципы, технологии, примеры и перспективы: монография. СПб.: Наукоемкие технологии, 2018. 898 с.
  2. Паршин С., Кожанов Ю. Современные тенденции в совершенствовании системы управления вооруженными силами ведущих зарубежных стран в информационную эпоху // Зарубежное военное обозрение. 2009. № 7. С. 3–9.
  3. Чимаров С.Ю. К вопросу о сетецентричес­ком формате гибридной войны XXI века // Управленческое консультирование. 2016. № 2. С. 97–102.
  4. Берикашвили В.Ш., Оськин С.П. Статис­тическая обработка данных, планирование эксперимента и случайные процессы: учеб. пособие для вузов. 2-е изд., испр. и доп. М.: Юрайт, 2021. 163 с.
  5. Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. М.: Наука, 1981. 184 c.
  6. Воробьев И.Н., Киселев В.А. От современной тактики к тактике сетецентрических дейст­вий // Военная мысль. 2020. № 13. С. 365–399.
  7. Чернышев А.А., Тыщенко А.И. Проблемы и перспективы, современное состояние и развитие ракетных войск и артиллерии // Военная мысль. 2020. № 7. С. 85–89.
  8. Саркисян С.А., Каспин В.И., Лисичкин В.А. и др. Теория прогнозирования и принятия решений: учеб. пособие. М.: Высшая школа, 1977. 351 с.
  9. Энддоус М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решений. М.: Аудит ЮНИТИ, 1997. 590 с.
  10. Чуев Ю.В., Михайлов Ю.Б., Кузьмин В.И. Прогнозирование количественных характеристик процессов. М.: Советское радио, 1975. 398 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».