Control Optimization of Readiness Mode of Antiaircraft Fire Weapons in Antiaircraft Fire Covering System of Surface Ships Formation in Case of Attack Threat of Anti-Ship Cruise Missiles
DOI:
https://doi.org/10.22213/2413-1172-2022-1-17-26Keywords:
antiaircraft defense, anti-ship cruise missiles, vector field of effective potential, AFW duty schedule, effective affected area, readiness mode of AFW, readiness for combatAbstract
Currently, the decisive factor in the development of the theory of military art in the sea is the fact of transition to the creation and use of precision-guided long-range munition by an enemy - anti-ship cruise missiles (ASCM), so that to destroy ships from remote lines without entering the zone of the fighter aircraft action and reach of the antiaircraft missile system. A promising direction in the organization of the building and effective combat use of such complex systems as the anti-aircraft defense contour of a single surface ship, and the anti-aircraft defense system of a group of surface ships in the threat of attack and repelling attacks of anti-ship cruise missiles, is the improvement of the algorithms for information processing and control of weapons systems in combination with their automation. Modern information technologies based on the use of computer technology and mathematical modeling allow improving the decision-making process in the tasks of building complex systems, processes of planning and organizing their activities. The methods of “artificial intelligence”, automation of the process of forces and means control in combat significantly increase the efficiency of decision-making. The fleeting nature and rapid change of the situation in anti-aircraft combat require solving the problem of repelling attacks by anti-ship cruise missiles in real time, that is impossible without full automation of the process of controlling the forces and means of anti-aircraft defense, in case of that human participation in anti-aircraft combat should be minimized, and completely excluded if possible. One of the complex systems that require full automation and real-time operation is the anti-aircraft fire covering system for surface ships formation. Determination of the optimal (expedient) combat readiness mode of the anti-aircraft fire weapons included in its composition is a prerequisite for the effective functioning of the anti-aircraft fire covering system in anti-aircraft combat. The article proposes a problem solution of the control optimization of the combat readiness mode of the anti-aircraft fire weapons in the anti-aircraft fire covering system of the surface ships formation in the case of the attacking threat of the anti-ship cruise missiles. The obtained results will substantiation of an optimal (expedient) mode of combat readiness and also creation of recommendations for setting the duty schedule of the anti-aircraft fire weapons in the interests of anti-aircraft defense. The presented mathematical model and the developed on its basis algorithm and program can be recommended for inclusion in both automated combat control systems and respectively combat information and control systems of connections of surface ships and single ships.References
Корабельников А. Л., Криницкий Ю. В. Тенденции применения сил и средств воздушного нападения и направлений совершенствования ПВО // Военная мысль. 2021. № 2. С. 28-35.
Hampton B. Weapons Systems. Background and Issues for Congress, 2018.
Измайлов Р. Вчера, сегодня и завтра противовоздушной обороны кораблей ВМФ России // Национальная оборона. 2021. № 8. С. 94-101.
Сильников М. В., Лазоркин В. И. Формализация системы противовоздушной обороны и системы активной защиты объектов и средств поражения в условиях массированного налета средств воздушно-космического нападения // Известия РАРАН. 2021. Вып. 117. С. 25-32.
Федоров А., Листовский В. Любая цель будет уничтожена // Национальная оборона. 2020. № 8. С. 36-43.
Егоров К. Перспективы развития высокоточных средств поражения класса «воздух - земля» // Зарубежное военное обозрение. 2020. № 12. С. 42-55.
Друзин С. В., Горевич Б. Н. Методика формирования облика радиолокационных станций перспективной системы вооружения войсковой ПВО // Вестник концерна ВКО «Алмаз-Антей». 2020. № 2. С. 6-31.
Солдаткин А. Перспективные решения - задачи совершенствования ЗРК МД // Национальная оборона. 2020. № 9. С. 128-131.
Смирнов М. А. Методика оценки эффективности информационных средств ЗРК (ЗРС) при обнаружении ГЗКР с учетом динамики ЭПР цели // Вестник концерна ВКО «Алмаз-Антей». 2019. № 1. С. 18-23.
Wang H., Chen S., Xu F., Jin Y.-O. Application of deep-learning algorithms to MSTAR data.International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2015, pp. 3743-3745.
Обеспечение стойкости корабельных радиоэлектронных систем / А. Харланов, Л. Попов, И. Кузнецов, А. Жидков // Морской сборник. 2019. № 6. С. 65-68.
Long Y., Gong Y., Xiao Z., Liu O. Accurate object localization in remote sensing images based on convolutional neural networks. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017, vol. 55, no. 5. DOI: 10.3390/rs10010131.
Горев А. Г., Козлов И. Л. Количественное обоснование решений на основе аналитического моделирования // Военная мысль. 2020. № 7. С. 117-122.
Созинов П. А. Актуальные задачи математического моделирования систем ВКО // Вестник концерна ВКО «Алмаз-Антей». 2017. № 3. С. 17-26.
Денисов М. Модернизация американской многофункциональной системы управления оружием «Иджис» // Зарубежное военное обозрение. 2021. № 7. С. 77-79.
Антонов Ю. С. Некоторые проблемы оптимизации построения системы вооружения и управление ее элементами в процессе боевых действий // Вестник Академии военных наук. 2005. № 3. С. 128-138.
Kousalya B., Vasanthi T. Protection of k-out-of-n systems under intentional attacks using imperfect false elements.International Journal of Performability Engineering, 2013, no. 9, pp. 529-537.
Guo J., Zhao Z., Zhou J. Evaluation of Intelligent Air Defense algorithm based on Machine Learning. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2021, vol. 769, no. 042118.
Бурыкин А. А. Реализация элементов технологии искусственного интеллекта в перспективных АСУ надводного корабля и АСУ временного формирования сил ВМФ // Военная мысль. 2021. № 4. С. 50-58.
Белоусов С. О взаимодействии с истребителями над Черным морем // Морской сборник. 2020. № 6. С. 61-65.
Степанов А. Зарубежные комплексы и средства противодействия БПЛА // Зарубежное военное обозрение. 2021. № 3. С. 60-68.
Маттиас А., Масленникова Т., Корсунский А. Интегрированные системы управления для надводных кораблей ВМФ // Морской сборник. 2018. № 10. С. 53-55.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 Vestnik IzhGTU imeni M.T. Kalashnikova
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.