bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИР10.35596/1729-7648-2023-21-5-88-95bsuir-3732Research ArticleЭЛЕКТРОНИКА, РАДИОФИЗИКА, РАДИОТЕХНИКА, ИНФОРМАТИКАELECTRONICS, RADIOPHYSICS, RADIOENGINEERING, INFORMATICSРаспознавание аэродинамических объектов по спектральным портретам с учетом конструктивных особенностей турбореактивных двигателейRecognition of Aerodynamic Objects on Spectral Portraits Taking into Account Design Features of TurbojetsЗайкоЕ. В.ZaikoE. V.

Зайко Евгений Викторович, м. н. с. научно-исследовательской части

220057, г. Минск, просп. Независимости, 220

Тел.: +375 29 810-02-09

Zaiko Eugenie Victorovich, Junior Researcher at R&D Department

220057, Minsk, Nezavisimosti Ave., 220

Tel.: +375 29 810-02-09

zaiko.eugene@mail.ruШумскийП. Н.ShumskyP. N.

к. т. н., доцент, заместитель директора по научной работе

г. Минск

Petr N. Shumsky, Cand. of Sci., Associate Professor, the Deputy Director for Scientific Work

Minsk

Военная академия Республики БеларусьMilitary Academy of the Republic of BelarusЦентр радиотехники Национальной академии наук БеларусиRadio Engineering Center of the National Academy of Sciences of Belarus2023261020232158895Copyright © Зайко Е.В., Шумский П.Н., 20232023Зайко Е.В., Шумский П.Н.Zaiko E.V., Shumsky P.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/3732

В статье рассмотрено устройство радиолокационного распознавания, позволяющее на основании анализа конструкции двигательной установки определять класс (тип) наблюдаемого воздушного объекта. Определение класса (типа) наблюдаемого объекта осуществлялось путем исследования соотношений модуляционных частот спектрального радиолокационного портрета. Получены решающее правило, а также структурная схема устройства, позволяющие определять класс и дополнительно тип наблюдаемого воздушного объекта, оснащенного турбореактивным двигателем. Для формирования апостериорной плотности вероятности использовали численный метод Монте-Карло. Представлены результаты математического моделирования, подтверждающие эффективность предложенного устройства. 

In the article the device of radar-tracking recognition allowing on the basis of the analysis of a design of impellent installation to define a class (type) of observable air object is considered. Determination of the class (type) of the observed object was carried out by studying the ratios of the modulation frequencies of the spectral radar portrait. The solving rule, as well as the device block diagram are obtained, allowing to define the class and, in addition, the type of the observed air object equipped with a turbojet engine. To form a posteriori probability density, the numerical method of Monte-Carlo was used. The results of the mathematical modelling, confirming the efficiency of the proposed device, are presented. 

радиолокационное распознаваниевторичная модуляцияспектральный радиолокационный портреттурбинная модуляцияметод Монте-Карлоradar-tracking recognitionsecondary modulationspectral radar-tracking portraitturbine modulationMonte-Carlo methodReferencesРадиоэлектронные системы: основы построения и теория. 2-е изд., перераб. и доп. / Я. Д. Ширман и [др.]. М.: Радиотехника, 2007. 512 с.Shirman J. D. et al. (2007) Radioelektronic Systems: Bases of Construction and the Theory. 2nd ed., res. and ad. Moscow, Radio Engineering. 512 (in Russian).Слюсарь, Н. М. Рассеяние и вторичная модуляция радиолокационных сигналов динамическими объектами / Н. М. Слюсарь. Минск: Воен. акад. Респ. Беларусь, 2015. 288 с.Sljusar N. M. (2015) Dispersion and Secondary Modulation of Radar-Tracking Signals by Dynamic Objects. Minsk, Military Academy of the Republic of Belarus. 288 (in Russian).Слюсарь, Н. М. Частотные спектры сигналов, отраженных от самолетов с турбореактивными двигателями / Н. М. Слюсарь // Информационные радиосистемы и радиотехнологии – 2020: матер. Респуб. науч.-практ. конф., г. Минск, 28–29 окт. 2020 г. Минск: Белор. госуд. ун-т информ. и радиоэл., 2014. С. 257–267.Sljusar N. M. (2014) Frequency Spectrs of the Signals Reflected from Planes with Turbojets. Information Radio Systems and Radio Technologies – 2020. Materials of Republican Scientifically-Practical Conference, Minsk, Oct. 28–29, 2020. Minsk, Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics. 257–267 (in Russian).Гейстер, С. Р. Адаптивное обнаружение-распознавание с селекцией помех по спектральным портретам / С. Р. Гейстер. Минск: Воен. акад. Респ. Беларусь, 2000. 172 с.Gejster S. R. (2000) Adaptivе Detection-Recognition with Selection of Hindrances on Spectral Portraits. Minsk, Military Academy of the Republic of Belarus. 172 (in Russian).Military Jet Engine Acquisition: Technology Basics and Cost-Estimating Methodology / Obaid Younossi [et al.]. USA: Santa Monica, 2002. 167 p.Obaid Younossi et al. (2002) Military Jet Engine Acquisition: Technology Basics and Cost-Estimating Methodology. USA, Santa Monica. 167.Надточий, В. Н. Исследование особенностей описания признаков радиолокационного распознавания воздушных целей в бортовых радиолокационных системах / В. Н. Надточий // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. 2017. № 10. С. 20–24.Nadtochy V. N. (2017) Research of Features of the Description of Signs of Radar-Tracking Recognition of Air Targets in Onboard Radar-Tracking Systems. Modern Science: Actual Problems of the Theory and Practice. (10), 20–24 (in Russian).Синтез оптимального устройства последовательного сигнально-траекторного распознавания с адаптацией к пространственной ориентации наблюдаемого объекта / С. Н. Ярмолик [и др.] // Вестник Военной академии Республики Беларусь. 2020. № 3. С. 80–91.Yarmolik S. N., Zaiko E. V., Khramiankou A. S., Svinarskiy M. V. (2020) Synthesis of the Optimum Device Consecutive Signal-Trajektory Recognition with Adaptation to Spatial Orientation of Observable Object. Bulletin of the Military Academy of the Republic of Belarus. (3), 80–91 (in Russian).Особенности использования метода Монте-Карло для аппроксимации статистических распределений результатов нелинейных преобразований в радиолокационных задачах / А. С. Солонар [и др.] // Весцi Нацыянальнай акадэмii навук Беларусі. Серыя фізiка-тэхнiчных навук. 2016. № 4. С. 91–98.Solonar A. S., Yarmolik S. N., Khramiankou A. S., Michalkovsky A. A. (2016) Features of Use of a Method of Monte-Carlo for Approximation of Statistical Distributions of Results of Nonlinear Transformations in Radar-Tracking Problems. Vesti National Academy of Sciences of Belarus. Gray Physics and Technical Sciences. (4), 91–98 (in Russian).Лукин, В. В. Оценивание параметра сдвига для семейства обобщенных гауссовых распределений / В. В. Лукин, Д. А. Куркин, А. А. Роенко // Радиоэлектронные и компьютерные системы. 2011. Т. 50, № 2. С. 37–44.Lukin V. V., Kurkin D. A., Roenko A. A. (2011) Assessment Parametre of Shift for а Family of Generalised Gaussian Distributions. Radio-Electronic and Computer Systems. 50, (2), 37–44 (in Russian).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.