Комплексна модель оцінювання та компенсації комбінованих завад у мультисенсорних системах наземних роботизованих комплексів
DOI:
https://doi.org/10.33405/2409-7470/2025/2/46/352580Ключові слова:
наземні роботизовані комплекси, мультисенсорні системи, комбіновані завади, синтез простору ознак, метод головних компонент, кластеризація, стійкість управлінняАнотація
У статті запропоновано математичну модель оцінювання впливу комбінованих завад на мультисенсорні системи наземних роботизованих комплексів та створення на її основі ефективного методу обробки сигналів для підвищення стійкості та надійності системи управління.
Математична модель враховує одночасний вплив різнотипних адитивних та мультиплікативних завад на сигнали сенсорів. Для компенсації їх впливу розроблено метод, що поєднує: оцінювання якості сигналу кожного сенсора через розрахунок відношення сигнал / шум (SNR) та ймовірності правильного виявлення; синтез інформативного простору ознак із застосуванням методу головних компонент (PCA) для зменшення розмірності даних та нівелювання впливу завад; класифікацію станів наземних роботизованих комплексів за допомогою алгоритмів машинного навчання в синтезованому просторі ознак.
Реалізація запропонованого підходу дозволяє підвищити автономність та надійність функціонування наземних роботизованих комплексів в умовах радіоелектронної боротьби та інших складних середовищ.
Посилання
Methods of Signal Processing in a Multiradar System of the Same Type of Two-Coordinated Surveillance Radars / Khudov H., Owaid S. R., Lishchenko V., Tiutiunnyk V. Системи обробки інформації. 2020. Вип. 3 (162). С. 65–72. DOI:10.30748/soi.2020.162.0.
Ліщенко В. Метод обробки некогерентних сигналів в мультирадарній системі однотипних двокоординатних оглядових радіолокаційних станцій. Системи управління, навігації та зв’язку. 2020. № 2. С. 160–163. DOI:10.26906/SUNZ.2020.2.160.
Чесановський І., Городиський Р., Бібік А. Централізована обробка сигналів в мультисенсорних системах на основі моделей інформаційного злиття. Національні інтереси України. 2025. № 10 (15). С. 448–461. DOI:10.52058/3041-1793-2025-10(15)-448-461.
Геоінформаційні технології як компонент кіберфізичних систем управління безпілотних літальних апаратів спеціального призначення / І. Катеринчук та ін Збірник наукових праць Національної академії Державної прикордонної служби України. Військові та технічні науки. Хмельницький, 2025. Т. 99 (2) С. 113–126. DOI:10.32453/3.v99i2.1852
Лежньов Д., Рибаков К. Стійкість систем передачі керування БПЛА в умовах радіоелектронної боротьби: комбіновані рішення з автономної орієнтації та адаптивних антен. Вісник Хмельницького національного університету. Хмельницький, 2025. Вип. 2 (349). С. 221–229.
Комплексування інформаційних каналів систем виявлення та спостереження безпілотних літальних апаратів з позицій теорії статистичних рішень / В. М. Карташов та ін. Радіотехніка. 2021. Вип. 207. С. 102–111.
Ott L., Ramos F. Multi-sensor clustering using Layered Affinity Propagation. International Conference on Intelligent Robots and Systems. 2013. Рр. 2819–2826. DOI:10.1109/IROS.2013.6696755.
Ingle P. Y., Kim Y.-G. Multi-sensor data fusion across dimensions: A novel approach to synopsis generation using sensory data. Journal of Industrial Information Integration. 2025. Vol. 46. 100876. DOI:10.1016/j.jii.2025.100876.
Experimental 2D extended Kalman filter sensor fusion for low-cost GNSS/IMU / Odometers precise positioning system / Kaczmarek A., Rohm W., Klingbeil L., Tchórzewski J. Measurement. 2022. Vol. 193. 110963. DOI:10.1016/j.measurement.2022.110963
Highly robust and accurate multi-sensor fusion localization system for complex and challenging scenarios / Lan Z., Wang J., Shen Z., Fang Z. Measurement. 2024. Vol. 235. 114851. DOI:10.1016/j.measurement.2024.114851
Яковлєв Д. А. Інтелектуальна мультисенсорна система для ідентифікації та оцінки технічного стану електротехнічного обладнання з використанням Wi-Fi. Енергетика: економіка, технології, екологія. 2023, № 4 (74). С. 69–75. DOI:10.20535/1813-5420.4.2023.290898
Удосконалення метаевристичної кластеризації при реалізації проекту розгортання бездротових сенсорних мереж / Бхушан Ш. Ш., Антощук С. Г., Лобачев І. М., Тесленко П. О. Управління проектами та розвиток виробництва. 2018. Т. 66. № 2. С. 38–48.
Past, present and future of simultaneous localization and mapping: Toward the robust-perception age / C. Cadena et al. IEEE Transactions on Robotics. 2016. Vol. 32 (6). Pp. 1309–1332.
Smart Sensing and Adaptive Reasoning for Enabling Industrial Robots with Interactive Human-Robot Capabilities in Dynamic Environments – A Case Study / J. Zabalza et al. Sensors. 2019. Vol. 19 (6). 1354. DOI:10.3390/s19061354
Diachok R., Klym H. Modified fog-based trust method of data monitoring for multisensor configuration systems. Measuring Equipment and Metrology. 2022. 83 (4). Pp. 47–55.
