RU2740708C1 - Radio monitoring results processing method - Google Patents

Radio monitoring results processing method Download PDF

Info

Publication number
RU2740708C1
RU2740708C1 RU2020122320A RU2020122320A RU2740708C1 RU 2740708 C1 RU2740708 C1 RU 2740708C1 RU 2020122320 A RU2020122320 A RU 2020122320A RU 2020122320 A RU2020122320 A RU 2020122320A RU 2740708 C1 RU2740708 C1 RU 2740708C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
res
data
data array
objects
information
Prior art date
Application number
RU2020122320A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Сергей Юрьевич Галов
Павел Валентинович Заика
Александр Михайлович Кудрявцев
Максим Владимирович Куликов
Андрей Александрович Смирнов
Павел Леонидович Смирнов
Original Assignee
федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного" Министерства обороны Российской Федерации
Общество с ограниченной ответственностью "Специальный Технологический Центр"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного" Министерства обороны Российской Федерации, Общество с ограниченной ответственностью "Специальный Технологический Центр" filed Critical федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного" Министерства обороны Российской Федерации
Priority to RU2020122320A priority Critical patent/RU2740708C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2740708C1 publication Critical patent/RU2740708C1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S1/00Beacons or beacon systems transmitting signals having a characteristic or characteristics capable of being detected by non-directional receivers and defining directions, positions, or position lines fixed relatively to the beacon transmitters; Receivers co-operating therewith
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00General purpose image data processing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

FIELD: automation of information-control systems.
SUBSTANCE: disclosed is a method of processing RM results, which consists in forming a database with data on physical and geographical conditions of a given region, forming computer models of objects and entering into a database. Data array with parameters of radioelectronic facilities (REM) is formed, data array with parameters of communication points of control stations, an array of data with reference standards for locating communication nodes on the ground, an array of data with reference descriptions of various versions of the operational and electromagnetic environment (EME) corresponding thereto, and EME is evaluated during operation. By its results locality REM is determined, obtained results of current EME are compared to its reference models. If they coincide, a decision is made on the existing operational situation and probable location of the evaluated objects and their state.
EFFECT: high rate of processing an input data stream by arranging a sequence of processing steps based on determining changes introduced by the input data stream, timely correction of information based on aging thereof.
1 cl, 2 tbl, 2 ex, 9 dwg

Description

Изобретение относится к области автоматизации информационно-управляющих систем радиомониторинга (РМ), функционирующих в реальном масштабе времени, и может быть использовано для обработки результатов радиомониторинга в сложной электромагнитной обстановке.The invention relates to the field of automation of information and control systems for radio monitoring (RM), operating in real time, and can be used to process the results of radio monitoring in a complex electromagnetic environment.

Известен способ обеспечения электромагнитной совместимости систем связи, описанный в Пат. РФ №2271067, МПК G01S 13/46, опубликованный 27.12.1998 г. Он заключается в идентификации групп конкретных передатчиков, которые могут работать одновременно на заданном частотном канале из диапазона рабочих частот с заданными параметрами излучаемых радиосигналов, обеспечивающих радиопокрытие обслуживаемой территории, не оказывая недопустимого воздействия на приемники других радиоэлектронных средств.A known method of ensuring electromagnetic compatibility of communication systems, described in US Pat. RF No. 2271067, IPC G01S 13/46, published on December 27, 1998. It consists in identifying groups of specific transmitters that can operate simultaneously on a given frequency channel from a range of operating frequencies with specified parameters of radiated radio signals, providing radio coverage of the served area without providing unacceptable impact on receivers of other radio-electronic equipment.

Способ-аналог обладает недостатками, связанными с отсутствием возможности идентификации объектов в заданном районе (обслуживаемой территории), включая радиоэлектронные средства (РЭС) с различными параметрами излучаемых радиосигналов, что в конечном счете не позволяет оценить общую радиоэлектронную и оперативную обстановку.The analogue method has disadvantages associated with the inability to identify objects in a given area (serviced area), including radio electronic equipment (RES) with various parameters of radiated radio signals, which ultimately does not allow assessing the overall electronic and operational situation.

Известен способ оценки эффективности процесса разработки объектов военной техники, описанный в Пат. РФ №2282243, МПК G06T 17/50, G06N 5/50, опубл. 20.08.2006 г., бюл. №23. Он включает на подготовительном этапе формирование базы данных в составе первого массива с данными о физико-географических условиях заданного района, формирование компьютерных моделей объектов и занесении их в базу данных в виде второго массива данных:

Figure 00000001
- физических параметров объектов i-го типа, i=1, 2, …, I, фото или радиолокационных снимков Phi, формирование третьего массива данных с потенциальными данными об их пространственно-временных и количественных характеристиках и о технико-экономических показателях их работы, отображение полученной модели, а в процессе работы на основе полученных данных определение значения показателей боевого воздействия каждого объекта, задание цветовой шкалы преобразования показателей боевого воздействия, функционирования и представления каждой модели объекта в изображение, отображение данных об объектах в виде табличного и/или графического представления, выделение из второго и третьего массивов данных объектов, которые относят соответственно к первому и второму участникам военных действий, формирование на основе последних четвертого и пятого массивов данных, воспроизведение этапов итерационного процесса боевого взаимодействия моделей участников военных действий и отображения его на экране компьютера, при этом на каждом этапе этого процесса осуществляют формирование области боевого взаимодействия каждого объекта для каждого участника военных действий, анализ наличия совпадений сформированных областей цветокодовых изображений первой и второй моделей участников военных действий, при этом совпадения принимают за факт попадания в цель, фиксирование наличия и отсутствия попаданий, по которым оценивают результативность соответствующих объектов, занесение в базу данных пространственно-временных и количественных показателей объектов с полученной результативностью для каждого участника военных действий, формирование шестого массива данных на основе полученных результатов, отображение полученных результатов в виде диаграмм и ранжировка по убыванию результативности пространственно-временных и количественных показателей объектов, содержащихся в шестом массиве, выделение групп объектов, характеристики которых соответствуют заданным условиям выбора, из которых формируют седьмой массив данных, занесение в последний данных о технико-экономических показателях разработки соответствующих объектов, формирование восьмого массива данных об экономических показателях разработки выделенной группы объектов.A known method for assessing the effectiveness of the process of developing objects of military equipment, described in US Pat. RF No. 2282243, IPC G06T 17/50, G06N 5/50, publ. 20.08.2006, bul. No. 23. At the preparatory stage, it includes the formation of a database as part of the first array with data on the physical and geographical conditions of a given area, the formation of computer models of objects and entering them into the database in the form of a second data array:
Figure 00000001
- physical parameters of objects of the i-th type, i = 1, 2, ..., I, photos or radar images Ph i , the formation of a third data array with potential data on their spatial, temporal and quantitative characteristics and on the technical and economic indicators of their work, displaying the resulting model, and in the process of work, based on the data obtained, determining the value of the combat impact indicators of each object, setting the color scale for converting the combat impact indicators, functioning and representing each model of the object into an image, displaying data about the objects in the form of a tabular and / or graphical representation, selection of objects from the second and third data sets, which are referred to the first and second participants in hostilities, respectively, forming on the basis of the last fourth and fifth data sets, reproducing the stages of the iterative process of combat interaction of models of participants in hostilities and displaying it on a computer screen, At the same time, at each stage of this process, an area of combat interaction of each object is formed for each participant in hostilities, an analysis of the presence of coincidences of the formed areas of color-coded images of the first and second models of participants in hostilities is carried out, while the coincidences are taken as the fact of hitting the target, recording the presence and absence of hits , according to which the effectiveness of the corresponding objects is assessed, the entry into the database of the spatial-temporal and quantitative indicators of the objects with the obtained effectiveness for each participant in the hostilities, the formation of the sixth data array based on the results obtained, the display of the results obtained in the form of diagrams and ranking in descending order of the effectiveness of the spatial time and quantitative indicators of the objects contained in the sixth array, the selection of groups of objects, the characteristics of which correspond to the given selection conditions, from which the seventh data array is formed, for bringing to the latter data on the technical and economic indicators of the development of the corresponding objects, the formation of the eighth array of data on the economic indicators of the development of the selected group of objects.

Способ-аналог позволяет моделировать процесс ведения военных действий на основе компьютерных моделей объектов военной техники.The analog method allows to simulate the process of conducting military operations on the basis of computer models of military equipment objects.

Однако, аналог обладает недостатками, ограничивающими его применение в области обработки результатов радиомониторинга. К их числу можно отнести:However, the analogue has drawbacks that limit its application in the field of processing the results of radio monitoring. These include:

отсутствует учет функционирующих РЭС, размещенных на объектах военной техники или работающей в их интересах;there is no accounting of the functioning RES, located at the facilities of military equipment or working in their interests;

не выполняется оценка электромагнитной доступности (ЭМД) к РЭС объектов;the assessment of electromagnetic accessibility (EMD) to the RES of objects is not carried out;

отсутствует оценка текущей электромагнитной обстановки (ЭМО) в районе ведения радиомониторинга (РМ), формирование выводов по ней;there is no assessment of the current electromagnetic environment (EMO) in the area of radio monitoring (RM), the formation of conclusions on it;

тип объектов по результатам РМ не определяется;the type of objects is not determined by the results of RM;

отсутствуют выводы о складывающейся оперативной обстановке (ОО) в заданном районе;there are no conclusions about the current operational situation (OO) in a given area;

не осуществляется формирование полученных данных потребителям информации в формализованном виде о составе, состоянии и деятельности объектов в заданном районе на фоне карт геоинформационных систем (ГИС).the formation of the received data is not carried out to consumers of information in a formalized form about the composition, state and activity of objects in a given area against the background of maps of geographic information systems (GIS).

Наиболее близким по своей технической сущности является способ обработки результатов радиомониторинга, описанный в патенте РФ №2659486, МПК G06T 1/00 (2006.01), опубл. 02.07.2018, бюл. №19. Он включает на подготовительном этапе формирование базы данных в составе первого массива с данными о физико-географических условиях заданного района, формирование компьютерных моделей объектов и занесение их в базу данных в виде второго массива данных, содержащего физические параметры объекта

Figure 00000002
i-го типа, i=1, 2, …, I, фото или радиолокационный снимок Phi, формирование третьего массива данных с потенциальными сведениями об их пространственно-временных и количественных характеристиках, общей площади заданного района S, площади элементарного участка Si, удовлетворяющего требованиям по размещению i-го объекта или его элемента, удалению каждого i-го объекта от барьерного рубежа Li для различных оперативных условий, взаимном расстоянии между i-м и j-м объектами Dij, формирование четвертого массива данных с параметрами РЭС: Δƒ, V, Tu, modeλ, τсп, τти, где Δƒ - диапазон рабочих частот, V - вид передачи, Tu - тип РЭС, u=1, 2, … U, modeλ - режим функционирования РЭС, λ=1, 2, …, Λ; τсп - среднее время работы РЭС при выходе в эфир, τти - интервал времени пребывания u-го РЭС на одной позиции, пятого массива данных с параметрами узлов связи (УС) пунктов управления (ПУ): количеством n РЭС различных типов Tип, n=1, 2, …, N, размерами необходимой площади для их развертывания Sr, Sr=n⋅Si, шестого массива данных с оперативно-тактическими нормативами по размещению УС на местности: удалением УС от соответствующих ПУ dn и барьерного рубежа Ln, взаимным удалением УС ПУ одного
Figure 00000003
и различных
Figure 00000004
уровней управления, временем пребывания УС на одной позиции Tти, и седьмого массива данных с Н эталонными описаниями различных вариантов оперативной и соответствующих им вариантов ЭМО, а в процессе работы оценивание электромагнитной доступности РЭС УС ПУ объектов РМ, сведения о которой записывают в восьмой массив данных, оценивание с учетом всех восьми массивов базы данных текущей ЭМО, формирование девятого массива данных с результатами оценки ЭМО в заданном районе с учетом ЭМД РЭС узлов связи ПУ: ƒm, (х,у)m, Vm, CSm, Tm, modem,
Figure 00000005
,
Figure 00000006
, dlj, где ƒm - рабочая частота обнаруженного излучения РЭС, (х,у)m - координаты РЭС, работающего на m-й частоте, Vm - вид принятого на ней сигнала, CSm - позывной работающего РЭС, Tm - идентификационный тип РЭС, modem - режим функционирования РЭС на m-й частоте,
Figure 00000007
- время работы РЭС;
Figure 00000008
- время пребывания РЭС на одной позиции, dlj - взаимное удаление l-го и j-го РЭС, работающих в одной радиосети, уточнение местоположения обнаруженных РЭС с учетом пригодности элементарных участков Si к их развертыванию, отображение полученных результатов в ГИС, определение по результатам оценки ЭМО локальных объединений РЭС, образующих УС ПУ, уточнение их местоположения с учетом пригодности участков Sr к их развертыванию, и локальных объединений анализируемых объектов, образованных совокупностью УС ПУ отдельных частей, соединений и объединений, регистрация результатов анализа ЭМО в десятом массиве данных, сравнение полученных результатов текущей ЭМО с ее эталонными моделями, хранящимися в седьмом массиве данных, принятие решения о сложившейся оперативной обстановке и вероятном местоположении оцениваемых объектов и их состоянии, при совпадении с заданной точностью текущей оценки ЭМО с описанием одной из эталонных моделей ЭМО, регистрация результатов оценки оперативной и электромагнитной обстановки в одиннадцатом массиве данных, формирование на их основе двенадцатого массива данных с формализованными данными об оперативной и электромагнитной обстановке в заданном районе для потребителей информации, которую представляют на электронной карте ГИС, продолжение оценки текущей электромагнитной обстановки при невыполнении пороговых условий, использование информации об объектах и их состоянии из десятого массива данных для формирования одиннадцатого массива данных.The closest in technical essence is a method for processing the results of radio monitoring, described in the patent of the Russian Federation No. 2659486, IPC G06T 1/00 (2006.01), publ. 02.07.2018, bul. No. 19. It includes at the preparatory stage the formation of a database as part of the first array with data on the physical and geographical conditions of a given area, the formation of computer models of objects and entering them into the database in the form of a second data array containing the physical parameters of the object
Figure 00000002
i-th type, i = 1, 2, ..., I, photo or radar image Ph i , formation of the third data array with potential information about their spatial, temporal and quantitative characteristics, the total area of a given area S, the area of an elementary section S i , satisfying the requirements for the placement of the i-th object or its element, the removal of each i-th object from the barrier line L i for various operational conditions, the mutual distance between the i-th and j-th objects D ij , the formation of the fourth data array with the parameters of the RES: Δƒ, V, T u , mode λ , τ cn , τ ty , where Δƒ is the operating frequency range, V is the type of transmission, T u is the type of RES, u = 1, 2, ... U, mode λ is the operating mode of the RES, λ = 1, 2,…, Λ; τ cn is the average operating time of the RES when it goes on air, τ ty is the time interval of the u-th RES at one position, the fifth data array with the parameters of communication nodes (CS) of control points (CP): the number n of RES of various types T un , n = 1, 2, ..., N, the dimensions of the required area for their deployment S r , S r = n⋅S i , the sixth data array with operational-tactical standards for the deployment of the US on the ground: the distance of the US from the corresponding launchers d n and the barrier boundary L n , mutual removal of the control unit of the PU of one
Figure 00000003
and various
Figure 00000004
control levels, the residence time of the US at one position T ty , and the seventh data array with H reference descriptions of various operational options and the corresponding EMO options, and in the process of work, the assessment of the electromagnetic availability of the RES US of the PU of RM objects, information about which is recorded in the eighth data array , estimation taking into account all eight arrays of the current EMO database, the formation of the ninth data array with the results of the EMO assessment in a given area, taking into account the EMD of the RES of the communication nodes of the PU: ƒ m , (x, y) m , V m , CS m , T m , mode m ,
Figure 00000005
,
Figure 00000006
, d lj , where ƒ m is the operating frequency of the detected REM radiation, (x, y) m are the coordinates of the REM operating at the mth frequency, V m is the type of signal received on it, CS m is the call sign of the operating REM, T m is identification type of the RES, mode m - the mode of operation of the RES at the m-th frequency,
Figure 00000007
- operating time of the RES;
Figure 00000008
is the residence time of the RES at one position, d lj is the mutual distance of the l-th and j-th RES operating in the same radio network, clarification of the location of the detected RES, taking into account the suitability of elementary sections S i for their deployment, displaying the results obtained in the GIS, determination by the results of the assessment of the EMO of the local REM associations that form the CD of the CP, the refinement of their location, taking into account the suitability of the S r sections for their deployment, and the local associations of the analyzed objects formed by the set of the CD of the CP of individual parts, connections and associations, registration of the results of the analysis of the EMT in the tenth data array, comparison of the obtained results of the current EMO with its reference models stored in the seventh data array, making a decision on the current operational situation and the probable location of the evaluated objects and their state, when the current estimate of the EMO coincides with the specified accuracy with the description of one of the reference EMO models, registration of the assessment results operational and electromagnet situation in the eleventh data set, the formation on their basis of the twelfth data set with formalized data on the operational and electromagnetic situation in a given area for consumers of information that is presented on an electronic GIS map, continuation of the assessment of the current electromagnetic situation if the threshold conditions are not met, the use of information about objects and their state from the tenth dataset to form the eleventh dataset.

Способ-прототип обеспечивает принятие решения в автоматизированном режиме об оперативной обстановке в заданном районе, составе, состоянии и функционировании объектов на основе структурно-статистического анализа и априорных сведений, хранящихся в базе данных, результатов моделирования и анализа текущей электромагнитной обстановки.The prototype method provides automated decision making about the operational situation in a given area, composition, state and operation of objects based on structural and statistical analysis and a priori information stored in the database, the results of modeling and analysis of the current electromagnetic environment.

Однако прототипу присущи недостатки, ограничивающие его применение. К их числу можно отнести:However, the prototype has disadvantages that limit its use. These include:

в базе данных не учитывается старение информации о местоположении РЭС, объектов радиомониторинга;the database does not take into account the aging of information about the location of radio electronic devices, radio monitoring objects;

не выполняется проверка существенности изменений, вносимых поступающими вектор-реализациями входного потока, в предметную область. Вследствие этого сложный алгоритм оценки оперативной обстановке на основе локализации РЭС выполняется в каждом цикле;the system does not check the materiality of the changes introduced by the incoming vector-implementations of the input stream to the subject area. As a result, a complex algorithm for assessing the operational situation based on the localization of the RES is performed in each cycle;

отсутствует согласование интенсивности обработки с интенсивностью входного потока, длиной очереди, что приводит к несвоевременности принятия решений.there is no coordination of the intensity of processing with the intensity of the input stream, the length of the queue, which leads to delays in decision-making.

Целью заявляемого изобретения является разработка способа обработки результатов радиомониторинга, обеспечивающего повышение скорости обработки входных данных за счет выстраивания требуемой последовательности этапов обработки на основе определения существенности изменений, вносимых вектор-реализациями входного потока данных, своевременной коррекции хранящейся в базе данных информации с учетом времени ее старения.The aim of the claimed invention is to develop a method for processing the results of radio monitoring, providing an increase in the processing speed of input data by building the required sequence of processing steps based on determining the significance of changes introduced by vector-implementations of the input data stream, timely correction of information stored in the database, taking into account its aging time.

Поставленная цель достигается тем, что на подготовительном этапе формируют базу данных в составе первого массива с данными о физико-географических условиях заданного района, формируют компьютерные модели объектов и заносят их в базу данных в виде второго массива данных, содержащего физические параметры объекта

Figure 00000009
i-го типа, i=1, 2, …, I, фото или радиолокационный снимок Phi, формируют третий массив данных с потенциальными сведениями об их пространственно-временных и количественных характеристиках, общей площади заданного района S, площади элементарного участка Si, удовлетворяющего требованиям по размещению i-го объекта или его элемента, удалению каждого i-го объекта от барьерного рубежа Li для различных оперативных условий, взаимном расстоянии между i-м и j-м объектами dij, формируют четвертый массив данных с параметрами радиоэлектронных средств: Δƒ, V, Tu, modeλ, τсп, τти, где Δƒ - диапазон рабочих частот, V - вид передачи, Tu - тип РЭС, u=1, 2, … U, modeλ - режим функционирования РЭС, λ=1, 2, …, Λ; τсп - среднее время работы РЭС при выходе в эфир, τти - интервал времени пребывания u-го РЭС на одной позиции, пятый массив данных с параметрами узлов связи пунктов управления: количеством n РЭС различных типов Tип, n=1, 2, …, N, размерами необходимой площади для их развертывания Sr, Sr=n⋅Si, шестой массив данных с оперативно-тактическими нормативами по размещению УС на местности: удалением УС от соответствующих ПУ dn и барьерного рубежа Ln, взаимным удалением УС ПУ одного
Figure 00000010
и различных
Figure 00000011
уровней управления, временем пребывания УС на одной позиции Тти, и седьмой массив данных с Н эталонными описаниями различных вариантов оперативной и соответствующих им вариантов электромагнитной обстановки, а в процессе работы оценивают электромагнитную доступность РЭС объектов РМ, сведения о которой записывают в восьмой массив данных, а с учетом всех восьми массивов базы данных оценивают текущую ЭМО, формируют девятый массив данных с результатами оценки ЭМО в заданном районе с учетом ЭМД РЭС узлов связи ПУ: ƒm, tm, (x,y)m, Vm, CSm, Tm, modem,
Figure 00000012
,
Figure 00000013
, dlj, где ƒm - рабочая частота обнаруженного излучения РЭС, tm - дата и время обнаружения m-го РЭС, (х,у)m - координаты РЭС, работающего на m-й частоте, Vm - вид принятого на ней сигнала, CSm - позывной работающего РЭС, Tm - идентификационный тип РЭС, modem - режим функционирования РЭС на m-й частоте,
Figure 00000014
- время работы РЭС;
Figure 00000015
- время пребывания РЭС на одной позиции, dlj - взаимное удаление l-го и j-го РЭС, работающих в одной радиосети, уточняют местоположение обнаруженных РЭС с учетом пригодности элементарных участков Si к их развертыванию, отображают полученные результаты в геоинформационной системе, по результатам оценки ЭМО определяют локальные объединения РЭС, образующие УС ПУ, уточняют их местоположение с учетом пригодности участков Sr к их развертыванию, и локальные объединения анализируемых объектов, образованные совокупностью УС ПУ отдельных частей, соединений и объединений, а результаты анализа ЭМО записывают в десятый массив данных, сравнивают полученные результаты текущей ЭМО с ее эталонными моделями, хранящимися в седьмом массиве данных, при совпадении с заданной точностью текущей оценки ЭМО с описанием одной из эталонных моделей ЭМО, принимают решение о сложившейся оперативной обстановке и вероятном местоположении оцениваемых объектов и их состоянии, а результаты оценки оперативной и электромагнитной обстановки записывают в одиннадцатый массив данных, на основе которых далее формируют двенадцатый массив данных с формализованными данными об оперативной и электромагнитной обстановке в заданном районе для потребителей информации, которую представляют на электронной карте ГИС, в противном случае при невыполнении пороговых условий продолжают оценку текущей электромагнитной обстановки, а информацию об объектах и их состоянии из десятого массива данных используют для формирования одиннадцатого массива данных, анализ входного потока параметров радиоизлучений осуществляют на основе динамической таксономии путем проверки наличия в девятом массиве данных о предыдущих излучениях этого РЭС, полученных в результате завершенных циклов обработки, при наличии данных, зарегистрированных в пределах времени упреждения смены местоположения объекта РМ, на котором размещено РЭС, обновляют время его регистрации, а дальнейшую обработку полученных данных на основе формирования локальностей РЭС не проводят, сведения о параметрах и времени работы РЭС, подтверждающие факт функционирования объекта РМ, на котором оно размещается, используют для формирования выводов по оценке ЭМО и ОО и записывают в одиннадцатый массив данных.This goal is achieved by the fact that at the preparatory stage, a database is formed as part of the first array with data on the physical and geographical conditions of a given area, computer models of objects are formed and entered into the database in the form of a second data array containing the physical parameters of the object
Figure 00000009
of the i-th type, i = 1, 2, ..., I, photo or radar image Ph i , form the third data array with potential information about their spatial-temporal and quantitative characteristics, the total area of a given area S, the area of an elementary section S i , satisfying the requirements for the placement of the i-th object or its element, the removal of each i-th object from the barrier line L i for various operational conditions, the mutual distance between the i-th and j-th objects d ij , form the fourth data array with the parameters of radio electronic means : Δƒ, V, T u , mode λ , τ cn , τ ty , where Δƒ is the operating frequency range, V is the type of transmission, T u is the type of RES, u = 1, 2, ... U, mode λ is the mode of operation of the RES , λ = 1, 2,…, Λ; τ cn is the average operating time of the RES when it goes on air, τ ty is the time interval of the u-th RES at one position, the fifth data array with the parameters of the communication nodes of the control points: the number n of RES of different types T un , n = 1, 2, ..., N, the dimensions of the required area for their deployment S r , S r = n⋅S i , the sixth data array with operational and tactical standards for the deployment of the US on the ground: the distance of the US from the corresponding launchers d n and the barrier line L n , mutual distance US PU one
Figure 00000010
and various
Figure 00000011
control levels, the time spent by the US at one position T ty , and the seventh data set with H reference descriptions of various options for the operational and corresponding variants of the electromagnetic environment, and in the process of work, the electromagnetic availability of the radio equipment of the RM objects is evaluated, information about which is recorded in the eighth data set, and taking into account all eight database arrays, the current EMO is estimated, the ninth data array is formed with the results of the EMO assessment in a given area, taking into account the EMD of the RES of the communication nodes of the PU: ƒ m , t m , (x, y) m , V m , CS m , T m , mode m ,
Figure 00000012
,
Figure 00000013
, d lj , where ƒ m is the operating frequency of the detected REM radiation, t m is the date and time of detection of the m-th REM, (x, y) m are the coordinates of the REM operating at the m-th frequency, V m is the type of signal, CS m is the call sign of the operating RES, T m is the identification type of the RES, mode m is the mode of operation of the RES at the m-th frequency,
Figure 00000014
- operating time of the RES;
Figure 00000015
is the residence time of the RES at one position, d lj is the mutual distance of the l-th and j-th RES operating in the same radio network, specify the location of the detected RES, taking into account the suitability of elementary sections S i for their deployment, display the results obtained in the geographic information system, according to the results of the evaluation of the EMO determine the local associations of REMs that form the US of the PU, clarify their location, taking into account the suitability of the sections S r for their deployment, and the local associations of the analyzed objects formed by the set of the US of the PU of individual parts, connections and associations, and the results of the analysis of the EMO are recorded in the tenth array data, compare the obtained results of the current EMO with its reference models stored in the seventh data set, when the current estimate of the EMO coincides with the specified accuracy with the description of one of the reference EMO models, make a decision on the current operational situation and the probable location of the evaluated objects and their state, and the results of the assessment of operational and electrical magnetic environment is recorded in the eleventh data array, on the basis of which the twelfth data array is further formed with formalized data on the operational and electromagnetic situation in a given area for consumers of information that is presented on an electronic GIS map, otherwise, if the threshold conditions are not met, the assessment of the current electromagnetic situation is continued , and information about objects and their state from the tenth data array is used to form the eleventh data array, the analysis of the input stream of radio emission parameters is carried out on the basis of dynamic taxonomy by checking for the presence in the ninth array of data on previous emissions of this RES, obtained as a result of completed processing cycles, when the presence of data registered within the time of anticipating the change of the location of the RM object on which the RES is located, the time of its registration is updated, and further processing of the received data based on the formation of the localities of the RES is not carry out, information about the parameters and operating time of the RES, confirming the fact of the functioning of the RM object on which it is located, is used to form conclusions on the assessment of the EMO and OO and are recorded in the eleventh data array.

При этом на подготовительном этапе для формирования первого массива данных строят геопространственную модель заданного района местности, учитывающую его тактические свойства, позволяющую определить пригодность элементарных участков района для объектов радиомониторинга с различными требованиями к размещению.At the same time, at the preparatory stage for the formation of the first data array, a geospatial model of a given area of the terrain is built, taking into account its tactical properties, which makes it possible to determine the suitability of elementary sections of the area for radio monitoring objects with various requirements for placement.

Благодаря новой совокупности существенных признаков в заявляемом способе за счет учета результатов предыдущих циклов обработки, времени старения информации и принятия на их основе решения о целесообразности выполнения полной совокупности процедур анализа поступивших данных появляется возможность повысить скорость обработки входного потока данных без накладывания ограничений на ее достоверность и полноту.Due to the new set of essential features in the claimed method, by taking into account the results of previous processing cycles, the aging time of information and making a decision on their basis on the advisability of performing a complete set of procedures for analyzing the received data, it becomes possible to increase the processing speed of the input data stream without imposing restrictions on its reliability and completeness ...

Заявленный способ поясняется чертежами, на которых показаны:The claimed method is illustrated by drawings, which show:

на фиг. 1 - обобщенный алгоритм обработки результатов радиомониторинга;in fig. 1 - generalized algorithm for processing the results of radio monitoring;

на фиг.2 - трехмерная матричная геопространственная модель заданного района;figure 2 is a three-dimensional matrix geospatial model of a given area;

на фиг. 3 - алгоритм формирования трехмерной матричной геопространственной модели;in fig. 3 - an algorithm for forming a three-dimensional matrix geospatial model;

на фиг. 4 - обобщенная схема алгоритма «трассовой» обработки информации;in fig. 4 is a generalized diagram of an algorithm for "trace" information processing;

на фиг. 5 - появление нового таксона как признак существенности события;in fig. 5 - the emergence of a new taxon as a sign of the significance of the event;

на фиг. 6 - пример заполнения:in fig. 6 - an example of filling:

а) матрицы источников радиоизлучения M1;a) matrix of sources of radio emission M 1 ;

б) матрицы источников РМ М2;b) matrix of sources of РМ М 2 ;

в) матрицы объектов РМ М3;c) matrices of objects RM M 3 ;

на фиг. 7 - «мозаичная» схема накопления данных радиомониторинга;in fig. 7 - "mosaic" scheme for accumulating radio monitoring data;

на фиг. 8 - результаты оценки эффективности предлагаемого способа;in fig. 8 - the results of evaluating the effectiveness of the proposed method;

на фиг. 9 - обобщенная структурная схема устройства обработки результатов радиомониторинга.in fig. 9 is a generalized block diagram of a device for processing the results of radio monitoring.

Анализ тенденций использования средств электросвязи в мире свидетельствует о экспоненциальном росте их числа во всех областях деятельности человека. В результате современные условия ведения РМ характеризуются перегруженностью частотного диапазона, снижением семантической доступности к излучениям контролируемых РЭС. Наиболее информативными на этом фоне становятся структурно-статистические признаки, а их обработка предполагает максимальное использование средств автоматизации.Analysis of trends in the use of telecommunications in the world indicates an exponential growth in their number in all areas of human activity. As a result, the modern conditions for RM maintenance are characterized by congestion in the frequency range, a decrease in the semantic accessibility to the emissions of controlled RES. The most informative against this background are structural and statistical features, and their processing involves the maximum use of automation tools.

Оперативная (текущая) обработка информации РМ, подразумевающая решение в реальном времени задач вскрытия объектов радиомониторинга по-прежнему опирается на интеллектуальную деятельность должностных лиц информативно-аналитических органов. Существуют жесткие ограничения на время представлений данных, вызванные в первую очередь быстрым старением информации о местоположении объектов, а результативность РМ определяют количеством вскрытых в ходе обработки объектов в единицу времени. В настоящее время существует несколько подходов к решению рассмотренной проблемы. Однако в них недостаточно проработаны вопросы формирования и использования средств информационно-справочной поддержки решения задач обработки, выстраивания последовательности процедур обработки поступающей информации, требуют доработки вопросы вскрытия ОО по структурно-статистическим признакам и др. Авторами предлагается модифицированный способ «трассовой» обработки результатов РМ, который предполагает объединение и автоматическое определение последовательности процедур обработки непосредственно по мере прохождения этапов обработки (см. фиг. 4). Основное преимущество данного подхода состоит в существенном сокращении длины цепочки процедур обработки входных реализаций за счет исключения из нее процедур, выполнение которых для текущей вектор-реализации признаков не требуется, что обеспечивает сокращение временных затрат на обработку информации. Такой результат достигают внедрением в конце каждого этапа обработки блока принятия решения о необходимости перехода к следующему этапу (блок 4, фиг. 4).Operational (current) processing of RM information, which implies real-time solution of the tasks of opening radio monitoring objects, is still based on the intellectual activity of officials of information and analytical bodies. There are severe restrictions on the time of data submission, caused primarily by the rapid aging of information about the location of objects, and the effectiveness of the RM is determined by the number of objects opened during processing per unit of time. Currently, there are several approaches to solving this problem. However, they do not sufficiently elaborate on the formation and use of information and reference support for solving processing problems, building a sequence of procedures for processing incoming information, issues of opening the TOE by structural and statistical signs, etc., require further elaboration. The authors propose a modified method of "route" processing of RM results, which assumes the combination and automatic determination of the sequence of processing procedures directly as you go through the processing steps (see Fig. 4). The main advantage of this approach is a significant reduction in the length of the chain of procedures for processing input implementations by eliminating from it procedures that are not required for the current vector-implementation of features, which reduces the time spent on information processing. This result is achieved by introducing at the end of each processing stage a block for making a decision about the need to proceed to the next stage (block 4, Fig. 4).

В предлагаемом способе для решения поставленной задачи на подготовительном этапе выполняют следующие операции (см. фиг. 1). Формируют первый массив базы данных о физико-географических условиях заданного района, оказывающих влияние на тактические свойства местности (см. Военная топография/ А.А. Псарев, А.Н. Коваленко, A.M. Куприн. - М.: Воениздат, 1986. - 386 с.). В прототипе предлагается оцениваемый район разбивать на элементарные участки, для каждого их которых выполняют вычисление значений его свойств относительно рассматриваемого субъекта - транспортного средства (при оценке проходимости), конкретного пункта управления с его площадными, структурными характеристиками (при оценке защитных свойств), конкретной радиостанции и антенно-фидерной системы (при оценке возможности установления радиосвязи) и т.д. Такой подход подразумевает оценку тактических свойств местности только применительно к рассматриваемому объекту. Однако для случая большого количества разнотипных объектов РМ предполагается многократное вычисление характеристик и свойств одних и тех же элементарных участков местности. Поэтому для оценки тактических свойств местности предлагается использовать трехмерную матрицу геопространственной модели местности (см. фиг. 2). Матрица Cijk представляет собой математическую конструкцию для размещения результатов вычисления характеристик элементарных участков местности, используемых в дальнейшем при оценке тактических свойств. Индексы (i, j) определяют место элементарного участка в оцениваемом районе, а индекс k соответствует слоям матрицы, в которых размещаются значения конкретных характеристик элементарного участка. Порядок расчета характеристик элементарных участков приведен в Приложении 1.In the proposed method for solving the problem at the preparatory stage, the following operations are performed (see Fig. 1). Form the first array of database on the physical and geographical conditions of a given area, affecting the tactical properties of the terrain (see Military topography / A.A. Psarev, A.N. Kovalenko, AM Kuprin. - M .: Voenizdat, 1986. - 386 from.). In the prototype, it is proposed to divide the estimated area into elementary sections, for each of which the values of its properties are calculated with respect to the subject under consideration - a vehicle (when assessing cross-country ability), a specific control point with its areal, structural characteristics (when assessing protective properties), a specific radio station and antenna-feeder system (when assessing the possibility of establishing radio communication), etc. This approach implies an assessment of the tactical properties of the terrain only in relation to the object under consideration. However, for the case of a large number of different types of RM objects, it is assumed that the characteristics and properties of the same elementary terrain areas are repeatedly calculated. Therefore, to assess the tactical properties of the terrain, it is proposed to use a three-dimensional matrix of the geospatial terrain model (see Fig. 2). The matrix C ijk is a mathematical structure for placing the results of calculating the characteristics of elementary terrain areas, which are used later in the assessment of tactical properties. The indices (i, j) determine the place of the elementary section in the estimated area, and the index k corresponds to the layers of the matrix in which the values of specific characteristics of the elementary section are located. The procedure for calculating the characteristics of elementary sections is given in Appendix 1.

Порядок формирования матрицы Cijk представлен на фиг. 3. Он заключается в последовательном обходе элементарных участков заданного района местности, вычислении значений различных свойств этих участков и записи их в элементы соответствующих слоев матрицы Cijk.The order of forming the matrix C ijk is shown in Fig. 3. It consists in sequential traversal of elementary sections of a given area of the terrain, calculating the values of various properties of these sections and writing them into the elements of the corresponding layers of the matrix C ijk .

Формируют компьютерные модели объектов военной техники и заносят информацию в виде второго массива данных. Последние содержат физические параметры объектов

Figure 00000016
i-го типа, i=1, 2, …, I, фото или радиолокационный снимок
Figure 00000017
(см. фиг. 2 описания прототипа).Computer models of military equipment objects are formed and information is entered in the form of a second data array. The latter contain the physical parameters of objects
Figure 00000016
i-type, i = 1, 2, ..., I, photo or radar image
Figure 00000017
(see Fig. 2 for a description of the prototype).

Далее формируют третий массив данных с потенциальными данными пространственно-временных и количественных характеристик объектов военной техники. Кроме того, в третий массив данных заносят сведения об общей площади заданного района S, результаты предварительного анализа на пригодность совокупности элементарных участков с площадью Si для развертывания различных объектов или их элементов (на основе анализа данных первого массива), удаление каждого i-го объекта от барьерного рубежа Li для различных оперативных условий, взаимном удалении между i-м и j-м объектами dij и др. По выбору оператора необходимые данные об объектах отображают в виде табличного и/или графического представления.Next, a third data array is formed with potential data of the spatio-temporal and quantitative characteristics of military equipment objects. In addition, information about the total area of a given area S is entered into the third data array, the results of a preliminary analysis for the suitability of a set of elementary sections with an area of S i for deploying various objects or their elements (based on the analysis of data from the first array), removal of each i-th object from the barrier line L i for various operating conditions, mutual distance between the i-th and j-th objects d ij , etc. At the option of the operator, the necessary data about the objects are displayed in the form of a tabular and / or graphical presentation.

Формируют четвертый массив данных с параметрами РЭС: диапазоном рабочих частот ΔF, видом передачи Vl, l=1, 2, …, L, типом РЭС Tu, u=1, 2, …, U, режимом функционирования РЭС modeλ, λ=1, 2, …, Λ, среднем времени работы РЭС при выходе в эфир τсп, интервалом времени пребывания n-го РЭС на одной позиции τти. При необходимости этот массив может быть расширен другими техническими и оперативными параметрами РЭС.A fourth data array is formed with the RES parameters: the range of operating frequencies ΔF, the type of transmission V l , l = 1, 2, ..., L, the type of RES T u , u = 1, 2, ..., U, the operation mode of the RES mode λ , λ = 1, 2,…, Λ, the average operating time of the RES when it goes on the air τ cn , the time interval of the stay of the n-th RES at one position τ ty . If necessary, this array can be expanded with other technical and operational parameters of the RES.

После этого приступают к формированию пятого массива данных с параметрами узлов связи пунктов управления различного уровня. В их число входят количество n РЭС различных типов Тип, n=1, 2, …, N, размеры необходимой площадки для их развертывания Sr.After that, the formation of the fifth data array with the parameters of communication nodes of control points of various levels is started. These include the number n of RES of various types T un , n = 1, 2, ..., N, the size of the required site for their deployment S r .

Шестой массив базы данных предназначен для хранения информации об оперативно-тактических нормативах и пространственно- временных характеристиках по размещению УС ПУ на местности: удалении УС от соответствующих ПУ dn и барьерного рубежа Ln, взаимным удалением УС ПУ одного

Figure 00000018
и различных
Figure 00000019
уровней управления, времени пребывания УС на одной позиции Тти.The sixth array of the database is intended for storing information on operational-tactical standards and spatial and temporal characteristics for the placement of the control unit on the terrain: the distance between the control unit and the corresponding control unit d n and the barrier line L n , the mutual distance between the control unit control unit of one
Figure 00000018
and various
Figure 00000019
control levels, time spent by the US at one position T ti .

Подготовительный этап завершается формированием массива данных с эталонными описаниями различных вариантов оперативной обстановки (наступление в центре или на одном из флангов заданного района, оборона и т.д.). При этом учитывают как стандартный набор сил и средств, так и присутствующий в заданном районе. Далее определяют соответствующий набор радиосредств для этой группировки объектов, порядок организации радиосвязи между ее элементами с учетом технических характеристик РЭС. В результате получают эталонные описания ЭМО для всех вариантов развития оперативной обстановки. От качества описания эталонных моделей оперативной и ЭМО в дальнейшем зависит и адекватность принимаемых решений.The preparatory stage ends with the formation of an array of data with reference descriptions of various options for the operational situation (an offensive in the center or on one of the flanks of a given area, defense, etc.). This takes into account both the standard set of forces and means, and those present in the given area. Next, the appropriate set of radio equipment for this grouping of objects is determined, the procedure for organizing radio communication between its elements, taking into account the technical characteristics of the RES. As a result, standard EMO descriptions are obtained for all variants of the development of the operational environment. In the future, the adequacy of the decisions made also depends on the quality of the description of the reference models of the operational and EMO.

На следующем этапе после задания по возможности всеобъемлющей априорной информации об объектах приступают к режиму анализа оперативной и ЭМО, осуществляют оценку ЭМД РЭС, находящихся в заданном районе. Последняя косвенно характеризует не только достижимое качество оценки ЭМО, но и оптимальность пространственного размещения измерителей. Поэтому на этом этапе возможна коррекция местоположения некоторых измерителей с целью улучшения ЭМД объектов РМ. Результаты оценки ЭМД записывают в восьмой массив данных и по требованию оператора представляют на экране монитора на фоне цифровой карты ГИС.At the next stage, after specifying as comprehensive a priori information about objects as possible, they start the operational and EMO analysis mode, assess the EMD of the electronic equipment located in the given area. The latter indirectly characterizes not only the achievable quality of the EMO assessment, but also the optimality of the spatial arrangement of the meters. Therefore, at this stage, it is possible to correct the location of some meters in order to improve the EMD of RM objects. The results of the EMD assessment are recorded in the eighth data set and, at the request of the operator, are presented on the monitor screen against the background of a digital GIS map.

Предлагаемый способ обработки результатов РМ основан на применении алгоритма динамической таксономии DINA, суть которого заключается в следующем (см. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: Изд-во ИМ СО РАН, 1999. - С. 45-46). На начальном этапе множество точек в n-мерном пространстве, характеризующих поступившие вектор-реализации n анализируемых признаков, является пустым. Поэтому таксономия осуществляется на точках, возникающих по одной или небольшими группами. Задается радиус гиперсферы R и первая из появившихся точек объявляется центром первого таксона. При появлении каждой последующей точки осуществляется проверка, не попадает ли она в один из существующих таксонов путем сравнения расстояния от точки до центров таксонов. Если найдется такое расстояние меньшее R, то новая точка включается в состав соответствующего таксона, а его центр тяжести пересчитывается. В противном случае она объявляется центром нового таксона.The proposed method for processing the results of RM is based on the application of the DINA dynamic taxonomy algorithm, the essence of which is as follows (see Zagoruiko N.G. Applied methods of data and knowledge analysis. Novosibirsk: Publishing house of IM SB RAS, 1999. - P. 45-46 ). At the initial stage, the set of points in n-dimensional space that characterize the received vector-realizations of the n analyzed features is empty. Therefore, taxonomy is carried out on points that arise one by one or in small groups. The radius of the hypersphere is set R and the first point that appears is declared the center of the first taxon. When each subsequent point appears, it is checked whether it falls into one of the existing taxa by comparing the distance from the point to the centers of the taxa. If there is such a distance less than R, then the new point is included in the composition of the corresponding taxon, and its center of gravity is recalculated. Otherwise, it is declared the center of the new taxon.

Данный подход для определения существенности изменений, вносимых в предметную область обрабатываемой реализацией признаков на примере двухмерного признакового пространства, n=2, показан на фиг. 5. Для каждого узла принятия решения Dj строится отдельная таксономия Tj со своими точками, соответствующими ключевым значениям строк матрицы Mj, своим радиусом Rj. Особенностью алгоритма динамической таксономии является то, что при добавлении новой точки переразбиения всего множества точек на таксоны не происходит, а задействуется либо таксон с ближайшим центром тяжести, либо новый таксон. Замечено, что основным существенным событием, требующим внесения изменения в матрицы более высокого уровня Mj+1, является появление нового источника радиоизлучения, радиосети, объекта РМ. Следовательно, в терминах предлагаемого способа таксономии существенности изменения описания предметной области на каждом этапе обработки соответствует ситуация появления нового таксона в таксономии Tj (точка A на фиг. 5, n=2).This approach for determining the significance of changes made to the subject area by the processed implementation of features using the example of a two-dimensional feature space, n = 2, is shown in Fig. 5. For each node, the decision D j is constructed separate taxonomy T j with their points corresponding to the key values of the rows of the matrix M j, its radius R j. A feature of the dynamic taxonomy algorithm is that when a new point is added, the entire set of points is not re-partitioned into taxa, but either the taxon with the nearest center of gravity or a new taxon is used. It is noted that the main significant event requiring a change in the matrices of a higher level M j + 1 is the emergence of a new source of radio emission, a radio network, an RM object. Therefore, in terms of the proposed taxonomy method, the significance of changing the description of the subject area at each stage of processing corresponds to the situation of the appearance of a new taxon in the taxonomy T j (point A in Fig. 5, n = 2).

В процессе работы для оценки текущей ЭМО (на основе алгоритма DINA) предлагается использовать «трассовую» обработку данных (см. фиг. 7). Последняя предполагает следующую «трассу» обработки: источник радиоизлучения - радиосеть - объект радиомониторинга - состояние и деятельность объекта РМ - оценка ЭМО - получение выводов по данным РМ.In the course of work, to evaluate the current EMO (based on the DINA algorithm), it is proposed to use "trace" data processing (see Fig. 7). The latter assumes the following processing "path": a radio emission source - a radio network - an object of radio monitoring - the state and activity of an RM object - an assessment of the EMO - obtaining conclusions from RM data.

Первый этап заключается в обработке входного информационного потока Iвх, который представляет собой набор параметров радиоизлучений от различных средств РМ. Формируют универсальный формализованный вектор параметров Iвх от m-го РЭС:The first stage consists in processing the input information stream I in , which is a set of parameters of radio emissions from various RM facilities. A universal formalized vector of parameters I in from the m-th RES is formed:

Figure 00000020
Figure 00000020

где ƒm - рабочая частота m-го РЭС, tm - время выхода m-го РЭС в эфир, (x,y)m - координаты m-го РЭС, Vm - вид передачи m-го РЭС, CSm - его позывной, Tm - тип РЭС, modem - режим функционирования m-го РЭС,

Figure 00000021
- время пребывания m-го РЭС на одной позиции,
Figure 00000022
- среднее время работы m-го РЭС при выходе в эфир, dij - взаимное удаление i-го и j-го РЭС, функционирующих в одной радиосети. Последний может быть расширен в зависимости от сложившейся ЭМО и возможностей измерителей. В предлагаемом способе не рассматриваются объекты и их РЭС, находящиеся в воздухе. Так же исключены из рассмотрения параметры сигналов радиотехнических средств.where ƒ m is the operating frequency of the m-th RES, t m is the time the m-th RES is broadcast, (x, y) m are the coordinates of the m-th RES, V m is the type of transmission of the m-th RES, CS m is its callsign, T m - type of RES, mode m - mode of operation of the m-th RES,
Figure 00000021
- time of stay of the m-th RES at one position,
Figure 00000022
is the average operating time of the m-th RES when it goes on air, d ij is the mutual distance of the i-th and j-th RES operating in the same radio network. The latter can be expanded depending on the existing EMO and the capabilities of the meters. The proposed method does not consider objects and their RES in the air. The parameters of signals of radio-technical equipment are also excluded from consideration.

Вероятность одновременного заполнения всех элементов вектора параметров обнаруженного РЭС незначительна. Некоторые его элементы могут так и остаться нулевыми.The probability of simultaneous filling of all elements of the vector of parameters of the detected RES is insignificant. Some of its elements may remain zero.

По окончании инициализации данных местоположения РЭС на фоне электронной карты ГИС и обработки параметров радиосигналов полученные результаты заносят в девятый массив базы данных и отображают на электронной карте ГИС. На основе полученных в массиве 9 данных о текущей ЭМО и априорных данных об объектах (массивы 2-7) ЭМД РЭС (массив 8) приступают к анализу оперативной обстановки в заданном районе. Для этого определяют взаимные удаления РЭС. Это целесообразно выполнить с использованием выражения для обобщенного евклидова расстояния.Upon completion of the initialization of the data on the location of the RES against the background of an electronic GIS map and processing the parameters of radio signals, the obtained results are entered into the ninth array of the database and displayed on the electronic GIS map. On the basis of the data obtained in the array 9 about the current EMO and a priori data on objects (arrays 2-7) EMD RES (array 8) begin to analyze the operational situation in a given area. For this, the mutual distances of the RES are determined. It is advisable to do this using an expression for the generalized Euclidean distance.

Минимальным представлением вектор-реализации признаков (1) должна быть триада: время tm - рабочая частота ƒm - координаты РЭС (х,у)m. Они являются основными, без них обработка не осуществляется. Поступившие векторы параметров

Figure 00000023
образуют матрицу
Figure 00000024
(см. фиг. 6а).The minimal representation of the vector-realization of features (1) should be a triad: time t m - operating frequency ƒ m - coordinates of the RES (x, y) m . They are basic, without them processing is not carried out. Incoming vectors of parameters
Figure 00000023
form a matrix
Figure 00000024
(see Fig. 6a).

На основе матрицы М1 строится таксономия Т1 для принятия решения о продолжении обработки. На фиг.6а приведен пример разбиения множества строк М1 на таксоны по параметрам (ƒ,x,y), обеспечивающим выявление факта появления нового источника радиоизлучения.On the basis of the matrix M 1 constructed taxonomy T 1 for a decision on continuation of treatment. Figure 6a shows an example of dividing the set of strings M 1 into taxa according to the parameters (ƒ, x, y), which ensure the identification of the fact of the appearance of a new source of radio emission.

Результаты выполнения процедур распознавания оперативно-тактического назначения радиосетей и радионаправлений на втором этапе обработки формируют матрицу М2. Изменения, вносимые в содержание строк этой матрицы, так же имеют различную значимость. Поэтому для определения необходимости перехода к третьему этапу осуществляется динамическая таксономия источников РМ. В качестве существенных признаков в рассматриваемом на фиг. 6б примере выбраны значения рабочей частоты ƒ и вида передачи V.The results of performing the procedures for recognizing the operational-tactical purpose of radio networks and radio directions at the second stage of processing form a matrix M 2 . Changes made to the content of the rows of this matrix also have different significance. Therefore, in order to determine the need to move to the third stage, a dynamic taxonomy of PM sources is carried out. As essential features in the case of FIG. 6b example, the values of the operating frequency ƒ and the type of transmission V.

Несмотря на то, что площадные характеристики объектов различного уровня иерархии управления существенно разнятся, для выявления событий, свидетельствующих об изменениях обстановки (появлении новых объектов, перемещении объектов), при построении динамической таксономии третьего этапа необходимо использовать минимальный радиус гиперсферы (см. фиг. 6в).Despite the fact that the areal characteristics of objects at different levels of the management hierarchy differ significantly, to identify events that indicate changes in the situation (the appearance of new objects, the movement of objects), when constructing a dynamic taxonomy of the third stage, it is necessary to use the minimum radius of the hypersphere (see Fig.6c) ...

Таким образом, представленные материалы и рассмотренные примеры свидетельствуют о рациональности применения метода динамической таксономии в качестве основы построения решающих функций при формировании «трассы» текущей обработки результатов радиомониторинга. Выполненные исследования показывают, что чувствительность предложенного способа напрямую зависит от информативности выбранных ключевых признаков, измерений, в которых строится таксономия, а также радиуса R гиперсферы.Thus, the presented materials and the considered examples testify to the rationality of using the method of dynamic taxonomy as the basis for constructing decisive functions in the formation of the "trace" of the current processing of the results of radio monitoring. The studies performed show that the sensitivity of the proposed method directly depends on the informativeness of the selected key features, the measurements in which the taxonomy is constructed, as well as the radius R of the hypersphere.

Далее определяют число таксонов РЭС в заданном районе Uk, их взаимные удаления, что позволяет формировать предварительные выводы об оперативной обстановке. В рамках каждого таксона определяют среднее значение дистанции связи в соответствии с выражениями:Next, the number of RES taxa in a given area U k is determined, as well as their mutual distances, which makes it possible to form preliminary conclusions about the operational situation. Within each taxon, the average value of the communication distance is determined in accordance with the expressions:

Figure 00000025
Figure 00000025

Figure 00000026
Figure 00000026

где n - количество РЭС в радиосети, d - дистанция связи между одним из корреспондентов сети с координатами (хрс, yрс) и главной РЭС с координатами (xгл, yгл).where n is the number of RES in the radio network, d cw is the communication distance between one of the correspondents of the network with coordinates (x pc , y pc ) and the main RES with coordinates (x ch , y ch ).

Кроме того, представляет интерес удаление каждого таксона РЭС от барьерного рубежа

Figure 00000027
Для этого находят минимальное удаление объектов (РЭС) от прямых отрезков ломаной линии, которыми интерпретируется барьерный рубеж. Полученные результаты используют для формирования десятого массива базы данных. Дополнительно в этот массив поступают сведения о ЭМО из девятого массива и проанализированные характеристики рельефа местности заданного района из первого массива данных. Для последующей обработки используют параметры барьерного рубежа, сведения о местоположении РЭС и объектов, пространственные характеристики (удаление РЭС и объектов от барьерного рубежа, взаимное удаление РЭС и объектов, и т.д.)In addition, it is of interest to remove each RES taxon from the barrier
Figure 00000027
To do this, find the minimum distance of objects (RES) from straight segments of the broken line, which interprets the barrier boundary. The results obtained are used to form the tenth database array. Additionally, this array receives information about EMO from the ninth array and the analyzed characteristics of the terrain of a given area from the first data array. For subsequent processing, the parameters of the barrier line, information about the location of the RES and objects, spatial characteristics (removal of the RES and objects from the barrier line, mutual removal of the RES and objects, etc.) are used.

Совокупность полученных сведений об оперативной и ЭМО сравнивают с их эталонными описаниями, хранящимися в седьмом массиве данных. При достаточной степени совпадений полученных результатов с одним из эталонных описаний принимают решение в его пользу, которое записывают в одиннадцатый массив базы данных вместе с полученными результатами анализа.The totality of the information obtained about the operational and EMO is compared with their reference descriptions stored in the seventh data set. With a sufficient degree of coincidence of the obtained results with one of the reference descriptions, a decision is made in its favor, which is recorded in the eleventh array of the database along with the obtained analysis results.

На основе содержимого одиннадцатого массива формируют двенадцатый массив данных с формализованными данными об оперативной и электромагнитной обстановке в заданном районе для потребителей информации, которую представляют на электронной карте ГИС. Форму представления результатов анализа, как правило, определяет заказчик информации. Последние содержат сведения об ЭМО, составе, состоянии и деятельности объектов РМ, оперативной обстановке в заданном районе.On the basis of the contents of the eleventh array, the twelfth data array is formed with formalized data on the operational and electromagnetic environment in a given area for consumers of information that is presented on an electronic GIS map. The form of presentation of the analysis results, as a rule, is determined by the information customer. The latter contain information about the EMO, the composition, state and activity of RM facilities, the operational situation in a given area.

В противном случае при невыполнении пороговых условий по идентичности полученных оценок с одной из эталонных моделей массива 7 продолжают выполнять анализ текущей ЭМО, а на ее основе оперативной обстановки.Otherwise, if the threshold conditions for the identity of the obtained estimates are not met, one of the reference models of the array 7 continues to analyze the current EMO, and on its basis the operational situation.

Для оценки эффективности предложенного способа (см. Приложение 2) был проведен эксперимент, в ходе которого было определено сокращение временных затрат на обработку входных вектор-реализаций по сравнению со способом-прототипом (см. фиг. 8). Здесь временные затраты на обработку вектор-реализаций входного потока выражены в количестве процедур по их обработке. Из рассмотрения фиг. 8 следует, что использование заявляемого способа позволяет сократить временные затраты на 32%.To assess the effectiveness of the proposed method (see Appendix 2), an experiment was carried out, during which it was determined the reduction in the time spent on processing input vector-realizations in comparison with the prototype method (see Fig. 8). Here, the time spent on processing input stream vector realizations is expressed in the number of procedures for their processing. From a consideration of FIG. 8 it follows that the use of the proposed method can reduce time costs by 32%.

Предлагаемый способ обработки результатов радиомониторинга может быть реализован с помощью устройства, приведенного на фиг. 9. Устройство содержит блок ввода информации 1, блок индикации 2, первую входную шину устройства 3, модуль хранения статической информации 4 в составе восьми блоков памяти 4.1-4.8, блок расчета электромагнитной доступности 5, блок хранения динамической информации 6, блок оценки текущей электромагнитной обстановки 7, блок локализации радиоэлектронных средств 8, блок оценки оперативной обстановки 9, блок принятия решения 10, блок преобразования информации 11, вторую входную шину устройства 12 и выходную шину 13.The proposed method for processing the results of radio monitoring can be implemented using the device shown in Fig. 9. The device contains an information input unit 1, an indication unit 2, the first input bus of the device 3, a static information storage module 4 consisting of eight memory blocks 4.1-4.8, a block for calculating electromagnetic availability 5, a block for storing dynamic information 6, a block for assessing the current electromagnetic situation 7, block for localization of radio electronic means 8, block for assessing the operational situation 9, decision block 10, information conversion block 11, second input bus of device 12 and output bus 13.

На подготовительном этапе с помощью блока ввода информации 1 вводится вся априорная информация в модуль хранения статической информации 4. Последняя размещается по соответствующим блокам памяти 4.1 -4.7 (массивы 1-7 соответственно).At the preparatory stage, using the information input unit 1, all a priori information is entered into the static information storage module 4. The latter is placed in the corresponding memory blocks 4.1-4.7 (arrays 1-7, respectively).

Все вводимые данные при необходимости по команде блока 1 отражают на экране блока индикации 2.All entered data, if necessary, at the command of unit 1, are reflected on the screen of indication unit 2.

На начальном этапе работы с помощью блока расчета ЭМД 5 определяют границы доступности излучений РЭС различных диапазонов частот до всех измерителей. Данные о последних (координаты местоположения, особенности их географического расположения, рабочий диапазон частот и др.) поступают на группу информационных входов блока 5 с группы информационных выходов блока 1.At the initial stage of work, using the EMD calculation unit 5, the boundaries of the availability of radio electronic emissions of various frequency ranges to all meters are determined. Data on the latter (location coordinates, peculiarities of their geographical location, operating frequency range, etc.) are sent to the group of information inputs of block 5 from the group of information outputs of block 1.

На данном этапе имеется возможность оптимизировать (уточнить) местоположение измерителей относительно заданного района РМ. Результаты оценки ЭМД записывают в блок памяти 4.8 модуля хранения статической информации 4.At this stage, it is possible to optimize (clarify) the location of the meters relative to a given area of the RM. The results of the EMD assessment are recorded in the memory block 4.8 of the static information storage module 4.

В процессе работы входной информационный поток

Figure 00000028
об ЭМО по входной шине 3 поступает на группу информационных входов блока хранения динамической информации 6. Блок 6 представляет собой буферное запоминающее устройство. Информация об очередном m-м излучении в виде вектора параметров (ƒm, tm, (х,у)m, Vm, CSm, Tm, modem,
Figure 00000029
,
Figure 00000030
, dij) с группы информационных выходов блока 6 поступает на первую группу информационных входов блока оценки текущей ЭМО 7. На вторую группу его информационных входов поступают сведения о параметрах РЭС с группы информационных выходов блока памяти 4.4. На третью группу информационных входов поступают цифровые модели местности с группы информационных выходов блока 4.1.During operation, the input information flow
Figure 00000028
about EMO through the input bus 3 is fed to the group of information inputs of the block for storing dynamic information 6. Block 6 is a buffer memory. Information about the next m-th radiation in the form of a vector of parameters (ƒ m , t m , (x, y) m , V m , CS m , T m , mode m ,
Figure 00000029
,
Figure 00000030
, d ij ) from the group of information outputs of block 6 is fed to the first group of information inputs of the evaluation unit of the current EMO 7. The second group of its information inputs receives information about the parameters of the RES from the group of information outputs of the memory block 4.4. The third group of information inputs receives digital terrain models from the group of information outputs of block 4.1.

В блоке 7 осуществляют анализ поступивших данных: определение типа m-го РЭС, уточнение его местоположения на местности, расчет дистанции связи dij РЭС, работающих в одной радиосети, формирование предварительных выводов о принадлежности РЭС к УС ПУ. По команде блока 1 результаты анализа блока 7 высвечиваются на экране блока 2 на фоне цифровой карты ГИС.In block 7, the analysis of the received data is carried out: determining the type of the m-th RES, clarifying its location on the ground, calculating the communication distance d ij of the RES operating in the same radio network, forming preliminary conclusions about the belonging of the RES to the control system US. At the command of block 1, the results of the analysis of block 7 are displayed on the screen of block 2 against the background of a digital GIS map.

Полученная в блоке 7 информация с группы информационных выходов поступает на первую группу информационных входов блока локализации РЭС 8. На вторую группу его информационных входов поступает априорная информация о характеристиках объектов РМ (УС ПУ) с группы информационных выходов блока памяти 4.5. На третью группу информационных входов блока 8 поступают оперативно-тактические нормативы по размещению объектов РМ на местности с группы информационных выходов блока 4.6. На четвертую группу входов блока 8 поступает значение радиуса гиперсферы R. В функции блока 8 входит локализация (объединение) РЭС в группы (таксоны).The information received in block 7 from the group of information outputs goes to the first group of information inputs of the RES localization unit 8. The second group of its information inputs receives a priori information about the characteristics of RM objects (US CP) from the group of information outputs of the memory unit 4.5. The third group of information inputs of block 8 receives operational and tactical standards for the placement of RM objects on the ground from the group of information outputs of block 4.6. The fourth group of inputs of block 8 receives the value of the radius of the hypersphere R. The function of block 8 includes the localization (unification) of RES into groups (taxa).

Результаты анализа (сформированные таксоны РЭС) совместно с цифровой картой ГИС с группы информационных выходов блока 8 поступают на первую группу информационных входов блока оценки оперативной обстановки 9. На вторую группу его информационных входов поступают значения эталонных описаний оперативной и электромагнитной обстановки для типовых оперативных ситуаций с группы информационных выходов блока 4.7. На третью группу информационных входов поступает информация об ЭМД РЭС с группы информационных выходов блока 4.8. На четвертую группу информационных входов блока 9 поступают модели объектов с группы информационных выходов блока 4.2. На пятую группу информационных входов подают пространственно-временные характеристики объектов с группы информационных выходов блока 4.3.The results of the analysis (generated RES taxa) together with a digital GIS map from the group of information outputs of block 8 are fed to the first group of information inputs of the operational situation assessment unit 9. The second group of its information inputs receives the values of the reference descriptions of the operational and electromagnetic environment for typical operational situations from the group information outputs of the block 4.7. The third group of information inputs receives information about the EMD of the RES from the group of information outputs of block 4.8. The fourth group of information inputs of block 9 receives object models from the group of information outputs of block 4.2. The fifth group of information inputs is supplied with the spatial and temporal characteristics of objects from the group of information outputs of block 4.3.

В функции блока 9 входит «трассовая» обработка полученных в блоке 8 данных, сравнительный анализ эталонных описаний оперативной и ЭМО с реальной динамично изменяющейся оперативной и РЭО с учетом ЭМД излучений РЭС и выбор наиболее близкого эталонного описания.The functions of block 9 include "trace" processing of the data obtained in block 8, a comparative analysis of the reference descriptions of the operational and EMO with a real dynamically changing operational and REO, taking into account the EMD of the RES radiation and the choice of the closest reference description.

Выбранное наиболее близкое эталонное описание оперативной и ЭМО совместно с их текущим значением с группы информационных выходов блока 9 поступают на группу информационных входов блока принятия решения 10. Здесь оценивают степень отличия эталонного описания OO и ЭМО от их текущих значений. В случае минимальных отличий, не превышающих заданный порог, блок 10 принимает решение в пользу выбранного эталонного описания OO и ЭМО. В свою очередь это эталонное описание характеризует состав, состояние и деятельность группы объектов в заданном районе.The selected closest reference description of the operational and EMO together with their current value from the group of information outputs of block 9 are fed to the group of information inputs of the decision block 10. Here, the degree of difference of the reference description OO and EMO from their current values is estimated. In the case of minimal differences not exceeding a predetermined threshold, block 10 makes a decision in favor of the selected reference description OO and EMO. In turn, this reference description characterizes the composition, state and activity of a group of objects in a given area.

С первой группы информационных выходов блока 10 полученная информация поступает на группу информационных входов блока преобразования информации 11. Последний предназначен для преобразования полученной информации к виду, заданному потребителем информации. К заказчику она поступает по выходной шине 12. В противном случае, когда не выполняются пороговые условия в блоке 10, информация на его выходе отсутствует, а устройство продолжает выполнять анализ электромагнитной и оперативной обстановки.From the first group of information outputs of unit 10, the received information is fed to the group of information inputs of the information conversion unit 11. The latter is designed to convert the received information to the form specified by the information consumer. It is delivered to the customer via the output bus 12. Otherwise, when the threshold conditions in block 10 are not met, there is no information at its output, and the device continues to analyze the electromagnetic and operational environment.

Таким образом, приведенное устройство позволяет без существенных технических проблем реализовать заявляемый способ.Thus, the given device allows to implement the claimed method without significant technical problems.

Приложение 1Attachment 1

Порядок расчета характеристик элементарных участковThe procedure for calculating the characteristics of elementary sections

Для k=1:For k = 1:

1. Вычисление координат угловых точек элементарного участка (i, j) по формулам:1. Calculation of the coordinates of the corner points of the elementary section (i, j) by the formulas:

(x1, у1)=(x0+(i-1)⋅L, у0 - (j-1)⋅L);(x 1 , y 1 ) = (x 0 + (i-1) ⋅L, y 0 - (j-1) ⋅L);

(x2, у2)=(x0+i⋅L, у0 - (j-1)⋅L);(x 2 , y 2 ) = (x 0 + i⋅L, y 0 - (j-1) ⋅L);

(x3, у3)=(x0+i⋅L, у0 - j⋅L);(x 3 , y 3 ) = (x 0 + i⋅L, y 0 - j⋅L);

(x4, у4)=(x0+(i-1)⋅L, у0 - j⋅L);(x 4 , y 4 ) = (x 0 + (i-1) ⋅L, y 0 - j⋅L);

где (x0, у0) - координаты северо-западного угла выбранного района карты местности, L - длина стороны элементарного участка (м);where (x 0 , y 0 ) - coordinates of the north-western corner of the selected area of the terrain map, L - length of the side of an elementary site (m);

2. Измерение абсолютных высот угловых точек h1, h2, h3, h4;2. Measurement of the absolute heights of the corner points h 1 , h 2 , h 3 , h 4 ;

3. Вычисление углов наклона скатов между угловыми точками элементарного участка (i, j) по формулам:3. Calculation of the angles of inclination of the slopes between the corner points of the elementary section (i, j) by the formulas:

α1=|arctg((h1 - h2)/L)⋅180/π|;α 1 = | arctan ((h 1 - h 2 ) / L) ⋅180 / π |;

α2=|arctg((h2 - h3)/L)⋅180/π|;α 2 = | arctan ((h 2 - h 3 ) / L) ⋅180 / π |;

α3=|arctg((h3 - h4)/L)⋅180/π|;α 3 = | arctan ((h 3 - h 4 ) / L) ⋅180 / π |;

α4=|arctg((h4 - h1)/L)⋅180/π|;α 4 = | arctan ((h 4 - h 1 ) / L) ⋅180 / π |;

α5=|arctg((h1 - h3)/L⋅20,5)⋅180/π|;α 5 = | arctan ((h 1 - h 3 ) / L⋅2 0.5 ) ⋅180 / π |;

α6=|arctg((h2 - h4)/L⋅20,5)⋅180/π|;α 6 = | arctan ((h 2 - h 4 ) / L⋅2 0.5 ) ⋅180 / π |;

4. В ячейку (i, j) матрицы Cijk записать максимальное значение угла наклона ската из вычисленных на этапе 3.4. In the cell (i, j) of the matrix C ijk, write the maximum value of the slope angle of the slope calculated at step 3.

Приложение 2Appendix 2

Оценка эффективности заявляемого способаEvaluation of the effectiveness of the proposed method

Для проверки достигаемого положительного эффекта от применения заявляемого способа обработки результатов радиомониторинга был проведен эксперимент с помощью имитационной модели, разработанной в среде AnyLogic на основе агентного подхода. Модель содержала агентов двух классов: «Объект радиомониторинга» и «РЭС».To check the achieved positive effect from the application of the proposed method for processing the results of radio monitoring, an experiment was carried out using a simulation model developed in the AnyLogic environment based on the agent-based approach. The model contained agents of two classes: "Object of radio monitoring" and "RES".

Моделировалось функционирование 142 объектов радиомониторинга, на узлах связи которых суммарно использовалось 221 радиоэлектронное средство. В течение суток на обработку поступило 60986 вектор-реализаций. В соответствии с оперативно-тактическими нормативами по периодичности перемещений объектов радиомониторинга (см. Пат. РФ 2659486, фиг. 5) объектами РМ было осуществлено 668 смен местоположения. В соответствии с логикой работы алгоритма в заявляемом способе к существенным изменениям обстановки относятся события первого обнаружения объекта, а также установления факта смены им местоположения, приводящие к появлению новых таксонов в динамической таксономии (см. Таблицы №1 и №2). Поэтому, в течение суток полный цикл обработки в среднем требовался только для одной из 68 вектор-реализаций входного потока. Это позволило повысить скорость обработки входного потока на 32% (см. фиг. 8) и обеспечить достаточную полноту его обработки.The functioning of 142 radio monitoring objects was simulated, at the communication centers of which a total of 221 radio electronic means were used. During the day, 60986 vector-implementations were received for processing. In accordance with the operational-tactical standards for the frequency of movements of radio monitoring objects (see RF Pat. No. 2659486, Fig. 5), 668 changes of location were carried out by the RM objects. In accordance with the logic of the algorithm in the claimed method, significant changes in the situation include the events of the first detection of an object, as well as the establishment of the fact of its change of location, leading to the appearance of new taxa in the dynamic taxonomy (see Tables 1 and 2). Therefore, during the day, on average, a full processing cycle was required for only one of the 68 vector-implementations of the input stream. This made it possible to increase the processing speed of the input stream by 32% (see Fig. 8) and to ensure sufficient completeness of its processing.

Figure 00000031
Figure 00000031

Figure 00000032
Figure 00000032

Claims (2)

1. Способ обработки результатов радиомониторинга (РМ), заключающийся в том, что на подготовительном этапе формируют базу данных в составе первого массива с данными о физико-географических условиях заданного района, формируют компьютерные модели объектов и заносят их в базу данных в виде второго массива данных, содержащего физические параметры объекта
Figure 00000033
i-го типа, i=1, 2, …, I, фото или радиолокационный снимок Phi, формируют третий массив данных с потенциальными сведениями об их пространственно-временных и количественных характеристиках, общей площади заданного района S, площади элементарного участка Si, удовлетворяющего требованиям по размещению i-го объекта или его элемента, удалению каждого i-го объекта от барьерного рубежа Li для различных оперативных условий, взаимном расстоянии между i-м и j-м объектами dij, формируют четвертый массив данных с параметрами радиоэлектронных средств (РЭС): Δƒ, V, Tu, modeλ, τсп, τти, где Δƒ - диапазон рабочих частот, V - вид передачи, Tu - тип радио или радиотехнического средства, u=1, 2, … U, modeλ - режим функционирования РЭС, λ=1, 2, …, Λ; τсп - среднее время работы РЭС при выходе в эфир, τти - интервал времени пребывания u-го РЭС на одной позиции, пятый массив данных с параметрами узлов связи (УС) пунктов управления (ПУ): количеством n РЭС различных типов Tип, n=1, 2, …, N, размерами необходимой площади для их развертывания Sr, Sr=n⋅Si, шестой массив данных с оперативно-тактическими нормативами по размещению УС на местности: удалением УС от соответствующих ПУ dn и барьерного рубежа Ln, взаимным удалением УС ПУ одного
Figure 00000034
и различных
Figure 00000035
уровней управления, временем пребывания УС на одной позиции Tти, и седьмой массив данных с Н эталонными описаниями различных вариантов оперативной и соответствующих им вариантов электромагнитной обстановки (ЭМО), а в процессе работы оценивают электромагнитную доступность (ЭМД) РЭС объектов РМ, сведения о которой записывают в восьмой массив данных, а с учетом всех восьми массивов базы данных оценивают текущую ЭМО, формируют девятый массив данных с результатами оценки ЭМО в заданном районе с учетом ЭМД РЭС узлов связи ПУ: ƒm, tm, (х,у)m, Vm, CSm, Тm, modem,
Figure 00000036
,
Figure 00000037
, dlj, где ƒm - рабочая частота обнаруженного излучения РЭС, tm - дата и время обнаружения m-го РЭС, (х,у)m - координаты РЭС, работающего на m-й частоте, Vm - вид принятого на ней сигнала, CSm - позывной работающего РЭС, Тm - идентификационный тип РЭС, modem - режим функционирования РЭС на m-й частоте,
Figure 00000038
- время работы РЭС;
Figure 00000039
- время пребывания РЭС на одной позиции, dlj - взаимное удаление l-го и j-го РЭС, работающих в одной радиосети, уточняют местоположение обнаруженных РЭС с учетом пригодности элементарных участков Si к их развертыванию, отображают полученные результаты в геоинформационной системе (ГИС), по результатам оценки ЭМО определяют локальные объединения РЭС, образующие УС ПУ, уточняют их местоположение с учетом пригодности участков Sr к их развертыванию, и локальные объединения анализируемых объектов, образованные совокупностью УС ПУ отдельных частей, соединений и объединений, а результаты анализа ЭМО записывают в десятый массив данных, сравнивают полученные результаты текущей ЭМО с ее эталонными моделями, хранящимися в седьмом массиве данных, при совпадении с заданной точностью текущей оценки ЭМО с описанием одной из эталонных моделей ЭМО принимают решение о сложившейся оперативной обстановке (ОО) и вероятном местоположении оцениваемых объектов и их состоянии, а результаты оценки оперативной и электромагнитной обстановки записывают в одиннадцатый массив данных, на основе которых далее формируют двенадцатый массив данных с формализованными данными об оперативной и электромагнитной обстановке в заданном районе для потребителей информации, которую представляют на электронной карте ГИС, в противном случае при невыполнении пороговых условий продолжают оценку текущей электромагнитной обстановки, а информацию об объектах и их состоянии из десятого массива данных используют для формирования одиннадцатого массива данных, отличающийся тем, что анализ входного потока параметров радиоизлучений осуществляют на основе динамической таксономии путем проверки наличия в девятом массиве данных о предыдущих излучениях этого РЭС, полученных в результате завершенных циклов обработки, при наличии данных, зарегистрированных в пределах времени упреждения смены местоположения объекта РМ, на котором размещено РЭС, обновляют время его регистрации, а дальнейшую обработку полученных данных на основе формирования локальностей РЭС не проводят, сведения о параметрах и времени работы РЭС, подтверждающие факт функционирования объекта РМ, на котором оно размещается, используют для формирования выводов по оценке ЭМО и оперативной обстановки и записывают в одиннадцатый массив данных.
1. A method for processing the results of radio monitoring (RM), which consists in the fact that at the preparatory stage a database is formed as part of the first array with data on the physical and geographical conditions of a given area, computer models of objects are formed and entered into the database in the form of a second data array containing the physical parameters of the object
Figure 00000033
of the i-th type, i = 1, 2, ..., I, photo or radar image Ph i , form the third data array with potential information about their spatial-temporal and quantitative characteristics, the total area of a given area S, the area of an elementary section S i , satisfying the requirements for the placement of the i-th object or its element, the removal of each i-th object from the barrier line L i for various operational conditions, the mutual distance between the i-th and j-th objects d ij , form the fourth data array with the parameters of radio electronic means (RES): Δƒ, V, T u , mode λ , τ cn , τ ty , where Δƒ is the operating frequency range, V is the type of transmission, T u is the type of radio or radio equipment, u = 1, 2, ... U, mode λ - the mode of functioning of the RES, λ = 1, 2,…, Λ; τ cn is the average operating time of the RES when it goes on air, τ ty is the time interval for the u-th RES at one position, the fifth data array with the parameters of the communication nodes (CS) of the control points (CP): the number n RES of various types T un , n = 1, 2, ..., N, the dimensions of the required area for their deployment S r , S r = n⋅S i , the sixth data array with operational and tactical standards for the deployment of the US on the ground: the distance of the US from the corresponding launchers d n and the barrier boundary L n , mutual removal of the control unit of the PU of one
Figure 00000034
and various
Figure 00000035
control levels, the time spent by the US at one position T ty , and the seventh data array with H reference descriptions of various options for the operational and corresponding options for the electromagnetic environment (EMO), and in the process of operation, the electromagnetic availability (EMD) of the electronic equipment of the RM objects is evaluated, information about which are written into the eighth data array, and taking into account all eight database arrays, the current EMO is estimated, the ninth data array is formed with the results of the EMO assessment in a given area, taking into account the EMD of the RES communication nodes of the PU: ƒ m , t m , (x, y) m , V m , CS m , T m , mode m ,
Figure 00000036
,
Figure 00000037
, d lj , where ƒ m is the operating frequency of the detected REM radiation, t m is the date and time of detection of the m-th REM, (x, y) m are the coordinates of the REM operating at the m-th frequency, V m is the type of signal, CS m is the call sign of the operating RES, T m is the identification type of the RES, mode m is the mode of operation of the RES at the m-th frequency,
Figure 00000038
- operating time of the RES;
Figure 00000039
is the residence time of the RES at one position, d lj is the mutual distance of the l-th and j-th RES operating in the same radio network, specify the location of the detected RES, taking into account the suitability of elementary sections S i for their deployment, display the results obtained in the geographic information system (GIS ), according to the results of the assessment of the EMO, local associations of REMs that form the US of the PU are determined, their location is specified, taking into account the suitability of the sections S r for their deployment, and the local associations of the analyzed objects formed by the set of the US of the PU of individual parts, connections and associations, and the results of the analysis of the EMO are recorded into the tenth data array, the results obtained from the current EMO are compared with its reference models stored in the seventh data array, when the current estimate of the EMO coincides with the specified accuracy with the description of one of the reference EMO models, a decision is made about the current operational situation (OO) and the probable location of the evaluated objects and their condition, and the results of the assessment of the operational and the electromagnetic environment is recorded in the eleventh data array, on the basis of which the twelfth data array is further formed with formalized data on the operational and electromagnetic environment in a given area for consumers of information that is presented on an electronic GIS map, otherwise, if the threshold conditions are not met, the assessment of the current electromagnetic situation, and information about objects and their state from the tenth data array is used to form the eleventh data array, characterized in that the analysis of the input stream of radio emission parameters is carried out on the basis of dynamic taxonomy by checking for the presence in the ninth array of data on previous emissions of this RES, obtained as a result completed processing cycles, in the presence of data registered within the time ahead of the change in the location of the RM object on which the RES is located, update the time of its registration, and further processing of the received data based on f The formation of the localities of the RES is not carried out, information on the parameters and operating time of the RES, confirming the fact of the functioning of the RM object on which it is located, is used to form conclusions on the assessment of the EMO and the operational situation and is recorded in the eleventh data array.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что на подготовительном этапе для формирования первого массива данных строят геопространственную модель заданного района местности, учитывающую его тактические свойства, позволяющую определить пригодность элементарных участков района для объектов радиомониторинга с различными требованиями к размещению.2. The method according to claim 1, characterized in that at the preparatory stage for the formation of the first data array, a geospatial model of a given area of the terrain is built, taking into account its tactical properties, allowing to determine the suitability of elementary areas of the area for radio monitoring objects with different placement requirements.
RU2020122320A 2020-06-30 2020-06-30 Radio monitoring results processing method RU2740708C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020122320A RU2740708C1 (en) 2020-06-30 2020-06-30 Radio monitoring results processing method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020122320A RU2740708C1 (en) 2020-06-30 2020-06-30 Radio monitoring results processing method

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2740708C1 true RU2740708C1 (en) 2021-01-20

Family

ID=74184151

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2020122320A RU2740708C1 (en) 2020-06-30 2020-06-30 Radio monitoring results processing method

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2740708C1 (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2759010C1 (en) * 2021-04-06 2021-11-08 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Method for ensuring electromagnetic compatibility of pulse-doppler onboard radar stations of a group of fighters
RU2768370C1 (en) * 2021-07-06 2022-03-24 Иван Александрович Баландин Method for spectral-correlation detection of aircraft by quasi-continuous pulse signals of on-board avionic systems
RU2781947C1 (en) * 2021-08-27 2022-10-21 федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная орденов Жукова и Ленина Краснознаменная академия связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного" Министерства обороны Российской Федерации Method of processing the results of radio monitoring

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2340914C1 (en) * 2007-07-09 2008-12-10 Федеральное государственное унитарное предприятие "Радиочастотный центр Дальневосточного федерального округа" (ФГУП "РЧЦ ДФО") Measurement/inspection system for radio monitoring vhf and uhf ranges "marten"
US8064387B2 (en) * 2008-04-03 2011-11-22 National Taiwan University Wireless-linked remote ecological environment monitoring system
RU2459218C1 (en) * 2011-06-17 2012-08-20 Общество с ограниченной ответственностью "Специальный Технологический Центр" Control-measuring system for radio monitoring
RU2659486C1 (en) * 2017-08-04 2018-07-02 федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного" Министерства обороны Российской Федерации Method of the radio monitoring results processing

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2340914C1 (en) * 2007-07-09 2008-12-10 Федеральное государственное унитарное предприятие "Радиочастотный центр Дальневосточного федерального округа" (ФГУП "РЧЦ ДФО") Measurement/inspection system for radio monitoring vhf and uhf ranges "marten"
US8064387B2 (en) * 2008-04-03 2011-11-22 National Taiwan University Wireless-linked remote ecological environment monitoring system
RU2459218C1 (en) * 2011-06-17 2012-08-20 Общество с ограниченной ответственностью "Специальный Технологический Центр" Control-measuring system for radio monitoring
RU2659486C1 (en) * 2017-08-04 2018-07-02 федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного" Министерства обороны Российской Федерации Method of the radio monitoring results processing

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2759010C1 (en) * 2021-04-06 2021-11-08 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Method for ensuring electromagnetic compatibility of pulse-doppler onboard radar stations of a group of fighters
RU2768370C1 (en) * 2021-07-06 2022-03-24 Иван Александрович Баландин Method for spectral-correlation detection of aircraft by quasi-continuous pulse signals of on-board avionic systems
RU2781947C1 (en) * 2021-08-27 2022-10-21 федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная орденов Жукова и Ленина Краснознаменная академия связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного" Министерства обороны Российской Федерации Method of processing the results of radio monitoring

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10922632B2 (en) People flow prediction device
RU2740708C1 (en) Radio monitoring results processing method
WO2002101594A2 (en) Method and apparatus for determining and assessing information to be collected based on information-theoretic measures
CN106919957B (en) Method and device for processing data
RU2331096C1 (en) Method to simulate control over hardware and simulation system
US11403842B2 (en) Simulator to simulate target detection and recognition
RU2659486C1 (en) Method of the radio monitoring results processing
CN111475746B (en) Point-of-interest mining method, device, computer equipment and storage medium
CN108292138A (en) Random map knows formula stereo vision sensor model
CN111524394A (en) Method, device and system for improving accuracy of comprehensive track monitoring data of apron
RU2487386C2 (en) Method of simulating processes for centralised control of equipment and system for realising said method (versions)
CN114778774A (en) Greenhouse gas monitoring method based on artificial intelligence and related equipment
CN113758492A (en) Map detection method and device
EP3624004A1 (en) Method to simulate target detection and recognition
CN111949840A (en) Topological graph structure construction method and device based on Internet of things data
RU2736329C1 (en) Radio monitoring results processing method
CN115019204A (en) Knowledge graph battlefield target identification method, device, equipment and medium
RU2461859C2 (en) Method of simulating processes for three-level control of equipment and system for realising said method
RU2781947C1 (en) Method of processing the results of radio monitoring
RU2282243C2 (en) Method for estimating efficiency of process of development of military equipment objects
RU2449336C2 (en) Method of simulating processes for four-level control of equipment and system for realising said method
RU2776323C9 (en) Method for professional training of officials of radio monitoring management bodies
RU2776323C1 (en) Method for professional training of officials of radio monitoring management bodies
RU227742U1 (en) A device for collecting and processing air situation data from radar stations and radio-technical and optical-electronic reconnaissance stations
RU209909U1 (en) A device for evaluating the effectiveness of combat operations of an air defense unit, taking into account the parameters of the control system