Development of methods for determining the coordinates of firing positions of roving mortars by a network of counter-battery radars

The mathematical formulation of the problem of determining the coordinates of targets in the network of counter-battery radars is formulated. It has been established that the problem of estimating the coordinates of targets in the network of counter-battery radars for an excessive number of estimates of primary coordinates should be considered as a statistical problem. The method for determining the coordinates of the firing positions of roving mortars has been improved, in which, in contrast to the known ones, the coordinates of targets on the flight trajectory are coordinated with space and time and the information is processed by a network of counter-battery radars. The developed simulation mathematical model for determining the coordinates of the firing positions of roving mortars by a network of counter-battery radars. Simulation modeling of the method for determining the coordinates of the firing positions of roving mortars by a network of counter-battery radars has been carried out. It has been established that the use of a network of radars makes it possible to increase the accuracy of determining the coordinates of the firing means on average from 23 % to 71 %, depending on the number of counter-battery radars in the network. It has also been found that the appropriate number of counter-battery warfare radars in the network is three or four. A further increase in the number of counter-battery warfare radars in the network does not lead to a significant increase in the accuracy of determining the coordinates of artillery and mortar firing positions. In carrying out further research, it is necessary to develop a method for the spatial separation of elements of a group of targets and interfering objects by a network of counter-battery warfare radar

Метод визначення елементів об’єктів міської інфраструктури за результатами повітряного моніторингу

The study proposes a two-stage method for determination of elements of urban infrastructure objects in images made by air monitoring systems. The first stage implies determining the contours of objects in images. The advanced Canny method was selected as the contour determination method. We considered the main stages of the advanced Canny method for determination of contours of objects in images made by air monitoring systems. The application of the Hough transform at the second stage was proposed.The paper reports features in the method for determination of elements of urban infrastructure in color images made by air monitoring systems. In contrast to known methods, the method takes into account features of formation of images made by air monitoring systems. It highlights color channels and marks out contours and geometric primitives in each color channel; it re-integrated color channels and determines elements of urban infrastructure objects in the space of an output image.The study presents the results of applying the method for determination of elements of urban infrastructure objects in a standard color image acquired from an air monitoring system. We defined elements of urban infrastructure objects, such as roads, houses, streets, building elements and others, as an example.A visual evaluation of the quality of processing of a typical color image made by an air monitoring system was performed. We calculated errors of the first kind and the second kind. It was established that application of a two-stage method for determination of elements of urban infrastructure objects in an image made by an air monitoring system improves the quality of processing of optoelectronic images. Moreover, errors of the first kind and the second kind in determination of elements of urban infrastructure objects reduced by 13 % on average.Предложен двухэтапный метод определения элементов объектов городской инфраструктуры на изображениях с систем воздушного мониторинга. На первом этапе метода предложено на изображениях определять контуры объектов. В качестве метода определения контуров выбран усовершенствованный метод Канни. Рассмотрены основные этапы усовершенствованного метода Канни определения контуров объектов на изображениях с систем воздушного мониторинга. На втором этапе предложено использование преобразования Хафа.Приведены особенности метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на цветных изображениях с систем воздушного мониторинга. В отличие от известных, в методы учитываются особенности формирования изображений с систем воздушного мониторинга, выделяются цветные каналы, в каждом цветном канале выделяются контуры и геометрические примитивы, проводится обратное объединение цветных каналов и определяются элементы объектов городской инфраструктуры в пространстве исходного изображения.Приведены результаты применения метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на типовом цветном изображении с системы воздушного мониторинга. На результирующем изображении для примера определены элементы объектов городской инфраструктуры: дороги, дома, улицы, элементы застроек и тому подобное.Проведена визуальная оценка качества обработки типового цветного изображения с системы воздушного мониторинга. Рассчитаны ошибки первого и второго рода. Установлено, что применение двухэтапного метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на изображении с системы воздушного мониторинга позволит повысить качество обработки оптико-электронных изображений. При этом ошибки первого и второго рода определения элементов объектов городской инфраструктуры снижены в среднем на величину 13 %Запропоновано двоетапний метод визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на зображеннях з систем повітряного моніторингу. На першому етапі методу запропоновано на зображеннях визначати контури об’єктів. У якості методу визначення контурів обрано удосконалений метод Канні. Розглянуті основні етапи удосконаленого методу Канні щодо визначення контурів об’єктів на зображеннях з систем повітряного моніторингу. На другому етапі запропоновано використання перетворення Хафа.Визначені особливості методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на кольорових зображеннях з систем повітряного моніторингу. На відміну від відомих, у методі враховані особливості формування зображення з систем повітряного моніторингу, виділяються кольорові канали, у кожному кольоровому каналі виділяються контури та геометричні примітиви, проводиться зворотне об'єднання кольорових каналів та визначаються елементи об’єктів міської інфраструктури у просторі вихідного зображення.Наведені результати застосування методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на типовому кольоровому зображенні з системи повітряного моніторингу. На результуючому зображенні для прикладу визначені елементи об’єктів міської інфраструктури: дороги, будинки, вулиці, елементи забудови тощо.Проведена візуальна оцінка якості обробки типового кольорового зображення з системи повітряного моніторингу. Розраховані помилки першого та другого роду. Встановлено, що застосування двоетапного методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на зображенні з системи повітряного моніторингу дозволить підвищити якість обробки оптико-електронних зображень. При цьому помилки визначення елементів об’єктів міської інфраструктури першого та другого роду знижені в середньому на величину 13 

Розробка методу обробки зображення реєстраційного номеру транспортного засобу при зніманні камерою смартфону

This paper reports an improved method for processing the image of a vehicle's license plate when shooting with a smartphone camera. The method for processing the image of a vehicle's license plate includes the following stages: – enter the source data;  – split the video streaming into frames;  – preliminary process the image of a vehicle's license plate; – find the area of a vehicle's license plate; – refine character recognition using the signature of a vehicle's license plate;  – refine character recognition using the combined results from frames in the streaming video;  – obtain the result of processing. Experimental studies were conducted on the processing of images of a vehicle's license plate. During the experimental studies, the license plate of a military vehicle (Ukraine) was considered. The original image was the color image of a vehicle. The results of experimental studies are given. A comparison of the quality of character recognition in a license plate has been carried out. It was established that the improved method that uses the combined results from streaming video frames works out efficiently at the end of the sequence. The improved method that employs the combined results from streaming video frames operates with numerical probability vectors. The assessment of errors of the first and second kind in processing the image of a license plate was carried out. The total accuracy of finding the area of a license plate by known method is 61 % while the improved method's result is 76 %. It has been established that the minimization of errors of the first kind is more important than reducing errors of the second kind. If a license plate is incorrectly identified, these results would certainly be discarded at the character recognition stage.Усовершенствован метод обработки изображения регистрационного номера транспортного средства при съемке камерой смартфона. Основные этапы метода обработки изображения регистрационного номера транспортного средства следующие: – ввод исходных данных; – раскодирование потокового видео; – предварительная обработка изображения регистрационного номера транспортного средства; – нахождение области регистрационного знака транспортного средства; – уточнение распознавания символов с использованием сигнатуры регистрационного знака транспортного средства; – уточнение распознавания символов с использованием объединения результатов кадров потокового видео; – получение результата обработки. Проведены экспериментальные исследования по обработке изображений регистрационного номера транспортного средства. При проведении экспериментальных исследований рассматривался регистрационный номер военного автомобиля (Украина). В качестве исходного рассматривалось цветное изображение транспортного средства. Приведены результаты экспериментальных исследований. Произведено сравнение качества распознавания символов регистрационного номера. Установлено, что усовершенствованный метод с использованием объединения результатов кадров потокового видео качественно работает в конце последовательности. Усовершенствованный метод с использованием объединения результатов кадров потокового видео работает с числовыми векторами вероятностей. Проведена оценка ошибок первого и второго рода при обработке изображения регистрационного номера. Общая точность нахождения области регистрационного номера известным методом составляет 61 %, усовершенствованным методом составляет 76 %. Установлено, что минимизация ошибок первого рода важнее, чем уменьшение ошибок второго рода. При ложном нахождении регистрационного номера эти результаты, безусловно, будут отвергнуты на этапе распознавания символовУдосконалено метод обробки зображення реєстраційного номеру транспортного засобу при зніманні камерою смартфону. Основні етапи методу обробки зображення реєстраційного номеру транспортного засобу наступні: – введення вихідних даних; – розкадрування потокового відео; – попередня обробка зображення реєстраційного номеру транспортного засобу; – знаходження області реєстраційного знаку транспортного засобу; – уточнення розпізнавання символів з використанням сигнатури реєстраційного знаку транспортного засобу; – уточнення розпізнавання символів з використанням об’єднання результатів кадрів потокового відео; – отримання результату обробки. Проведені експериментальні дослідження щодо обробки зображень реєстраційного номеру транспортного засобу. При проведенні експериментальних досліджень розглядався реєстраційний номер військового автомобіля (Україна). У якості вихідного розглядалося кольорове зображення транспортного засобу. Наведені результати експериментальних досліджень. Проведено порівняння якості розпізнавання символів реєстраційного номеру. Встановлено, що удосконалений метод з використанням об’єднання результатів кадрів потокового відео якісно працює в кінці послідовності. Удосконалений метод з використанням об’єднання результатів кадрів потокового відео працює з числовими векторами імовірностей. Проведено оцінювання помилок першого та другого роду при обробці зображення реєстраційного номеру. Загальна точність знаходження області реєстраційного номеру відомим методом становить 61 %, удосконаленим методом становить 76 %. Встановлено, що мінімізація похибок першого роду є важливішою, ніж зменшення похибок другого роду. При хибному знаходженні реєстраційного номеру ці результати, безумовно, будуть відкинуті на етапі розпізнавання символі

Розробка методу сегментування складноструктурованих зображень з космічних систем спостереження на основі алгоритму рою частинок

This paper considers the improved method for segmenting complex structured images acquired from space observation systems based on the particle swarm algorithm. Unlike known ones, the method for segmenting complex structured images based on the particle swarm algorithm involves the following: – highlighting brightness channels in the Red-Green-Blue color space; – using a particle swarm method in the image in each channel of brightness of the RGB color space; – image segmentation is reduced to calculating the objective function, moving speed, and a new location for each swarm particle in the image in each RGB color space brightness channel. Experimental studies have been conducted on the segmentation of a complex structured image by a method based on the particle swarm algorithm. It was established that the improved segmentation method based on the particle swarm algorithm makes it possible to segment complex structured images acquired from space surveillance systems. A comparison of the quality of segmenting a complex structured image was carried out. The comparative visual analysis of well-known and improved segmentation methods indicates the following: – the improved segmentation method based on the particle swarm algorithm highlights more objects of interest (objects of military equipment); – the well-known k-means method assigns some objects of interest (especially those partially covered with snow) to the snow cover (marked in blue); – the improved segmentation method also associates some objects of interest that are almost completely covered with snow with the snow cover (marked in blue). It has been established that the improved segmentation method based on the particle swarm algorithm reduces segmentation errors of the first kind by an average of 12 % and reduces segmentation errors of the second kind by an average of 8 %Удосконалено метод сегментування складноструктурованих зображень з космічних систем спостереження на основі алгоритму рою частинок. На відміну від відомих, метод сегментування складноструктурованих зображень на основі алгоритму рою частинок передбачає: – виділення каналів яскравості в кольоровому просторі Red-Green-Blue; – використання методу рою частинок на зображенні в кожному каналі яскравості кольорового простору RGB; – сегментування зображення зведено до обчислення цільової функції, швидкості переміщення та нового місцеположення для кожної частинки рою на зображенні в кожному каналі яскравості кольорового простору RGB. Проведені експериментальні дослідження щодо сегментування складноструктурованого зображення методом на основі алгоритму рою частинок. Встановлено, що удосконалений метод сегментування на основі алгоритму рою частинок дозволяє проводити сегментування складноструктурованих зображень з космічних систем спостереження. Проведено порівняння якості сегментування складноструктурованого зображення. Порівняльний візуальний аналіз відомого та удосконаленого методів сегментування свідчить про наступне: – удосконалений метод сегментування на основі алгоритму рою частинок виділяє більше об’єктів інтересу (об’єктів військової техніки); – відомий метод k-means відносить деякі об’єкти інтересу (особливо ті, які частково покриті снігом) до снігового покрову (відмічені синім кольором); – удосконалений метод сегментування також відносить деякі об’єкти інтересу, що практично повністю покриті снігом до снігового покрову (відмічені синім кольором). Встановлено, що удосконалений метод сегментування на основі алгоритму рою частинок забезпечує зниження помилок сегментування І роду в середньому на 12 % та зниження помилок сегментування ІI роду в середньому на 8 

Розробка компенсатору прямого проникаючого сигналу в каналі рознесеного прийому оглядової радіолокаційної станції

General structure of a compensator of a direct penetrating signal in the diversed reception channel was developed. It is advisable to use the antenna and the receiver of the auxiliary diverted reception channel as an auxiliary antenna and an auxiliary channel. To be able to suppress the penetrating signal in the band of the receiving device of the surveillance radar, distance between the antennas should be up to 6 m. In general, the compensator of the penetrating signals should contain an adder in which the signals received by the main channel are added with the signals received by the auxiliary channel and sent through the amplifier with a corresponding complex transmission coefficient. The direct penetration signal compensator features the obligatory condition of adjusting the value of the complex transmission coefficient of the auxiliary channel signal amplifier. The direct penetration signal compensator is digital and uses the direct method of forming weighting coefficients without the use of feedback. To reduce the time of formation of weighting coefficients when using direct methods of calculation of the correlation matrix, the technology of parallel computational processes was used. The quality of operation of the direct penetrating signal suppression system in the diverted reception channel was evaluated. It was established that without the use of suppression of direct penetrating signals, their powerful response at the output of the matched filter mask weak echo signals. When using a direct penetrating signal in the main channel of the compensator, its response at the output of the matched filter is significantly reduced. This makes it possible to observe weak echoes against the background of a strong penetrating signal. The use of the developed direct penetrating signal compensator provides suppression of the direct penetrating signal from 57 dB to 70 dBРазработана общая структура компенсатора прямого проникающего сигнала в канале разнесенного приема. В качестве вспомогательной антенны и вспомогательного канала целесообразно использовать антенну и приемник дополнительного канала разнесенного приема. Для обеспечения возможности подавлять проникающий сигнал в полосе приемного устройства обзорной РЛС расстояние между антеннами должна быть до 6 м. В общем виде компенсатор проникающего сигнала должен содержать сумматор, в котором сигнал, принятый основным каналом, складывается с сигналом, принятым вспомогательным каналом и пропущенным через усилитель с соответствующим комплексным коэффициентом передачи. Особенностью компенсатора прямого проникающего сигнала является обязательное условие регулирования значения комплексного коэффициента передачи усилителя сигнала вспомогательного канала. Компенсатор прямого проникающего сигнала является цифровым с использованием прямого метода формирования весовых коэффициентов без использования обратной связи. Для уменьшения времени формирования весовых коэффициентов при использовании прямых методов вычисления корреляционной матрицы используется технология параллельных вычислительных процессов. Проведена оценка качества работы системы подавления прямого проникающего сигнала в канале разнесенного приема. Установлено, что без применения подавления прямого проникающего сигнала его мощный отклик на выходе согласованного фильтра маскирует слабый эхо-сигнал. При применении в основном канале компенсатора прямого проникающего сигнала его отклик на выходе согласованного фильтра значительно уменьшается. Это дает возможность наблюдать слабые эхо-сигналы на фоне мощного проникающего сигнала. Использование разработанного компенсатору прямого проникающего сигнала обеспечивает подавление прямого проникающего сигнала от 57 дБ до 70 дБРозроблена загальна побудова компенсатору прямого проникаючого сигналу в каналі рознесеного прийому. В якості допоміжної антени та допоміжного каналу доцільно використовувати антену та приймач додаткового каналу рознесеного прийому. Для забезпечення можливості придушувати проникаючий сигнал в смузі приймального пристрою оглядової РЛС відстань між антенами повинна бути до 6 м. В загальному вигляді компенсатор проникаючого сигналу повинен містити суматор, в якому сигнал, що прийнятий основним каналом, складається із сигналом, що прийнятий допоміжним каналом і пропущений через підсилювач з відповідним комплексним коефіцієнтом передачі. Особливістю компенсатору прямого проникаючого сигналу є обов’язкова умова регулювання значення комплексного коефіцієнту передачі підсилювача сигналу допоміжного каналу. Компенсатор прямого проникаючого сигналу є цифровим з використанням прямого методу формування вагових коефіцієнтів без використання зворотного зв’язку. Для зменшення часу формування вагових коефіцієнтів при використанні прямих методів обчислення кореляційної матриці використовується технологія паралельних обчислювальних процесів. Проведено оцінювання якості роботи системи придушення прямого проникаючого сигналу в каналі рознесеного прийому. Встановлено, що без застосування придушення прямого проникаючого сигналу його потужний відгук на виході узгодженого фільтру маскує слабкий ехо-сигнал. При застосуванні в основному каналі компенсатора прямого проникаючого сигналу його відгук на виході узгодженого фільтру значно зменшується. Це дає можливість спостерігати слабкі ехо-сигнали на фоні потужного проникаючого сигналу. Використання розробленого компенсатору прямого проникаючого сигналу забезпечує придушення прямого проникаючого сигналу від 57 дБ до 70 д

Метод визначення координат повітряних об’єктів радіолокаційними станціями з додатковим використанням приймачів ADS-B

The method of determining coordinates of an airborne object using ADS-B receivers was improved. The method involves the following sequence of actions: input of initial data, measurement of coordinates of the airborne object by the radar, checking the availability of data about the airborne object obtained from the ADS-B receivers. In the absence of such data, coordinates of the airborne object are determined only from the data of the radar. The airborne object mark was identified according to information from the radar and the ADS-B receivers. Unlike the known methods, the advanced method of determining coordinates of an airborne object by a radar additionally uses information from the ADS-B receivers. The ADS-B receiver signals were experimentally studied. It was found that the ADS-B receiver has received more than 6,000 messages about airborne objects in a single day. It was established that information about the location of the airborne object contained in ADS-B messages was encoded in CPR format. An algorithm for decrypting the ADS-B messages with a global connection of an airborne object to geographical coordinates was presented. An algorithm for detecting signals of onboard transponders of ADS-B airborne objects was presented. Non-standard ADS-B messages from airborne objects were studied. It was suggested that some short non-standard ADS-B messages were received from small and military airborne objects. Accuracy of determining coordinates of airborne objects by the radar with additional use of the ADS-B receiver was estimated. Dependence of the root mean square error of determining the airborne object coordinates on a distance to the airborne object was presented for various cases. It was established that the accuracy of determining the airborne object coordinates can be raised from 36 % to 67 % depending on the distance to the airborne objectУсовершенствован метод определения координат воздушного объекта с использованием приемников ADS-B. Метод предполагает следующую последовательность действий: ввод исходных данных, измерения координат воздушного объекта радиолокационной станцией, проверка данных о воздушном объекте от приемников ADS-B. При отсутствии таких данных координаты воздушного объекта определяются только по данным радиолокационной станции. Отождествление отметки от воздушного объекта по данным радиолокационной станции и приемников ADS-B. В отличие от известных, усовершенствованный метод определения координат воздушного объекта РЛС дополнительно использует информацию приемников ADS-B. Проведены экспериментальные исследования сигналов приемников ADS-B. Проведены экспериментальные исследования сигналов приемников ADS-B. Установлено, что при работе приемника ADS-B в течение суток получено более 6000 сообщений по воздушным объектам. Установлено, что информация о местонахождении воздушного объекта в сообщениях ADS-B кодируется в формате CPR. Приведен алгоритм расшифровки ADS-B сообщений при глобальной привязке воздушного объекта к географическим координатам. Приведен алгоритм обнаружения сигналов бортовых транспондеров ADS-B воздушных объектов. Проведено исследование нестандартных сообщений ADS-B от воздушных объектов. Сделано предположение, что часть нестандартных коротких ADS-B сообщений получается от воздушных объектов малой авиации и военных воздушных объектов. Проведена оценка точности определения координат воздушных объектов радиолокационной станцией с дополнительным использованием приемника ADS-B. Приведены зависимости среднеквадратической ошибки определения координат воздушного объекта от дальности до воздушного объекта для различных случаев. Установлено, что точность определения координат воздушного объекта может быть повышена от 36 % до 67 % в зависимости от дальности до воздушного объектаУдосконалено метод визначення координат повітряного об’єкта з використанням приймачів ADS-B. Метод передбачає наступну послідовність дій: введення вихідних даних, вимірювання координат повітряного об’єкта радіолокаційною станцією, перевірка наявності даних про повітряний об’єкт від приймачів ADS-B. При відсутності таких даних координати повітряного об’єкта визначаються лише за даними радіолокаційної станції. Ототожнення відмітки від повітряного об’єкта за даними радіолокаційної станції та приймачів ADS-B. На відміну від відомих, удосконалений метод визначення координат повітряного об’єкта радіолокаційною станцією додатково використовує інформацію приймачів ADS-B. Проведені експериментальні дослідження сигналів приймачів ADS-B. Встановлено, що при роботі приймача ADS-B на протязі однієї доби отримано більше 6000 повідомлень по повітряним об’єктам. Встановлено, що інформація про місцезнаходження повітряного об’єкта у повідомленнях ADS-B кодується в форматі CPR. Наведено алгоритм розшифрування ADS-B повідомлень при глобальній прив’язці повітряного об’єкта до географічних координат. Наведено алгоритм виявлення сигналів бортових транспондерів ADS-B повітряних об’єктів. Проведено дослідження нестандартних повідомлень ADS-B від повітряних об’єктів. Зроблено припущення, що частина нестандартних коротких ADS-B повідомлень отримується від повітряних об’єктів малої авіації та військових повітряних об’єктів. Проведено оцінювання точності визначення координат повітряних об’єктів радіолокаційною станцією з додатковим використанням приймача ADS-B. Наведені залежності середніх квадратичних помилок визначення координат повітряного об’єкта від дальності до повітряного об’єкта для різних випадків. Встановлено, що точність визначення координат повітряного об’єкта може бути підвищена від 36 % до 67 % в залежності від дальності до повітряного об’єкт

Метод визначення елементів об’єктів міської інфраструктури за результатами повітряного моніторингу

The study proposes a two-stage method for determination of elements of urban infrastructure objects in images made by air monitoring systems. The first stage implies determining the contours of objects in images. The advanced Canny method was selected as the contour determination method. We considered the main stages of the advanced Canny method for determination of contours of objects in images made by air monitoring systems. The application of the Hough transform at the second stage was proposed.The paper reports features in the method for determination of elements of urban infrastructure in color images made by air monitoring systems. In contrast to known methods, the method takes into account features of formation of images made by air monitoring systems. It highlights color channels and marks out contours and geometric primitives in each color channel; it re-integrated color channels and determines elements of urban infrastructure objects in the space of an output image.The study presents the results of applying the method for determination of elements of urban infrastructure objects in a standard color image acquired from an air monitoring system. We defined elements of urban infrastructure objects, such as roads, houses, streets, building elements and others, as an example.A visual evaluation of the quality of processing of a typical color image made by an air monitoring system was performed. We calculated errors of the first kind and the second kind. It was established that application of a two-stage method for determination of elements of urban infrastructure objects in an image made by an air monitoring system improves the quality of processing of optoelectronic images. Moreover, errors of the first kind and the second kind in determination of elements of urban infrastructure objects reduced by 13 % on average.Предложен двухэтапный метод определения элементов объектов городской инфраструктуры на изображениях с систем воздушного мониторинга. На первом этапе метода предложено на изображениях определять контуры объектов. В качестве метода определения контуров выбран усовершенствованный метод Канни. Рассмотрены основные этапы усовершенствованного метода Канни определения контуров объектов на изображениях с систем воздушного мониторинга. На втором этапе предложено использование преобразования Хафа.Приведены особенности метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на цветных изображениях с систем воздушного мониторинга. В отличие от известных, в методы учитываются особенности формирования изображений с систем воздушного мониторинга, выделяются цветные каналы, в каждом цветном канале выделяются контуры и геометрические примитивы, проводится обратное объединение цветных каналов и определяются элементы объектов городской инфраструктуры в пространстве исходного изображения.Приведены результаты применения метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на типовом цветном изображении с системы воздушного мониторинга. На результирующем изображении для примера определены элементы объектов городской инфраструктуры: дороги, дома, улицы, элементы застроек и тому подобное.Проведена визуальная оценка качества обработки типового цветного изображения с системы воздушного мониторинга. Рассчитаны ошибки первого и второго рода. Установлено, что применение двухэтапного метода определения элементов объектов городской инфраструктуры на изображении с системы воздушного мониторинга позволит повысить качество обработки оптико-электронных изображений. При этом ошибки первого и второго рода определения элементов объектов городской инфраструктуры снижены в среднем на величину 13 %Запропоновано двоетапний метод визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на зображеннях з систем повітряного моніторингу. На першому етапі методу запропоновано на зображеннях визначати контури об’єктів. У якості методу визначення контурів обрано удосконалений метод Канні. Розглянуті основні етапи удосконаленого методу Канні щодо визначення контурів об’єктів на зображеннях з систем повітряного моніторингу. На другому етапі запропоновано використання перетворення Хафа.Визначені особливості методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на кольорових зображеннях з систем повітряного моніторингу. На відміну від відомих, у методі враховані особливості формування зображення з систем повітряного моніторингу, виділяються кольорові канали, у кожному кольоровому каналі виділяються контури та геометричні примітиви, проводиться зворотне об'єднання кольорових каналів та визначаються елементи об’єктів міської інфраструктури у просторі вихідного зображення.Наведені результати застосування методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на типовому кольоровому зображенні з системи повітряного моніторингу. На результуючому зображенні для прикладу визначені елементи об’єктів міської інфраструктури: дороги, будинки, вулиці, елементи забудови тощо.Проведена візуальна оцінка якості обробки типового кольорового зображення з системи повітряного моніторингу. Розраховані помилки першого та другого роду. Встановлено, що застосування двоетапного методу визначення елементів об’єктів міської інфраструктури на зображенні з системи повітряного моніторингу дозволить підвищити якість обробки оптико-електронних зображень. При цьому помилки визначення елементів об’єктів міської інфраструктури першого та другого роду знижені в середньому на величину 13 

Оцінка зон виявлення оглядових радіолокаційних станцій при додатковому використанні випромінювання сторонніх джерел

This paper reports the assessment of the detection zone of survey radar stations under a mode of single-place location. The detection zone under this mode significantly depends on the properties of the single-position effective surface of air objects scattering. The assessment of the detection zone of survey radar stations under a mode of the distributed location has been performed. It was established that the dimensions of the detection zone of air objects under a mode of the distributed location depend not only on the characteristics of the transmitting and receiving positions but on the system's geometry and the information combining technique as well. It was established that the size and nature of the detection zones of air objects under a mode of distributed reception depend on the distance to the base line and the degree of suppression of the penetrating signal in the receiving position. The detection zone of survey radar stations was estimated when the modes of single-position and distributed location merge. It was established that the shape of an air object detection zone depends on the design features of a particular air object and would take a different form for different types of air objects. However, the general trend to increase the size of the detection zone and reduce the dependence of its shape on the foreshortening of an air object when the merged modes of single-position and distributed reception is inherent in all types of air objects. The quality of using the merging of single-position and distributed reception modes at the predefined flight altitude of an air object was assessed. It was established that the application of the non-coherent combination of the single-position and distributed processing channels would increase the size of the detection zone of stealth aircraft objects by at least 30 % compared to the size of the single-position radar detection zoneПроведена оценка зоны обнаружения обзорных радиолокационных станций в режиме однопозиционной локации. Зона обнаружения в таком режиме существенно зависит от свойств однопозиционной эффективной поверхности рассеяния воздушных объектов. Проведена оценка зоны обнаружения обзорных радиолокационных станций в режиме разнесенной локации. Установлено, что размеры зоны обнаружения воздушных объектов в режиме разнесенной локации зависят не только от характеристик передающей и приемной позиций, но и от геометрии системы и способа объединения информации. Установлено, что размер и характер зон обнаружения воздушных объектов в режиме разнесенного приема зависит от расстояния до линии базы и степени подавления проникающего сигнала в приемной позиции. Проведена оценка зоны обнаружения обзорных радиолокационных станций при объединении режимов однопозиционной и разнесенной локации. Установлено, что форма зоны обнаружения воздушного объекта зависит от особенностей конструкции конкретного воздушного объекта и будет иметь разный вид для разных типов воздушных объектов. Однако общая тенденция увеличения размеров зоны обнаружения и уменьшение зависимости ее формы от ракурса воздушного объекта при объединении режимов однопозиционного и разнесенного приема будет присуща всем типам воздушных объектов. Проведена оценка качества применения объединения режимов однопозиционного и разнесенного приема на определенной высоте полета воздушного объекта. Установлено, что использование некогерентного объединения однопозиционного и разнесенного каналов обработки может обеспечить увеличение размера зоны обнаружения малозаметных воздушных объектов от 30 % по сравнению с размерами зоны обнаружения однопозиционной радиолокационной станцииПроведена оцінка зони виявлення оглядових радіолокаційних станцій в режимі однопозиційної локації. Зона виявлення в такому режимі суттєво залежить від властивостей однопозиційної ефективної поверхні розсіяння повітряних об’єктів. Проведена оцінка зони виявлення оглядових радіолокаційних станцій в режимі рознесеної локації. Встановлено, що розміри зони виявлення повітряних об’єктів в режимі рознесеної локації залежать не тільки від характеристик передавальної та приймальної позицій, але й від геометрії системи та способу об’єднання інформації. Встановлено, що розмір та характер зон виявлення повітряних об’єктів в режимі рознесеного прийому залежить від відстані до лінії бази та ступеню придушення проникаючого сигналу в приймальній позиції. Проведена оцінка зони виявлення оглядових радіолокаційних станцій при об’єднанні режимів однопозиційної та рознесеної локації. Встановлено, що форма зони виявлення повітряних об’єктів залежить від особливостей конструкції конкретного повітряного об’єкта і буде мати різний вигляд для різних типів повітряних об’єктів. Проте загальна тенденція збільшення розмірів зони виявлення та зменшення залежності її форми від ракурсу повітряного об’єкту при об’єднанні режимів однопозиційного та рознесеного прийому буде притаманна всім типам повітряних об’єктів. Проведено оцінювання якості застосування об’єднання режимів однопозиційного та рознесеного прийому на визначеній висоті польоту повітряного об’єкту. Встановлено, що використання некогерентного об’єднання однопозиційного та рознесеного каналів обробки забезпечить збільшення розміру зони виявлення малопомітних повітряних об’єктів від 30 % у порівнянні із розмірами зони виявлення однопозиційної радіолокаційної станці

Development of Methods for Determining the Coordinates of Firing Positions of Roving Mortars by A Network of Counter-battery Radars

The mathematical formulation of the problem of determining the coordinates of targets in the network of counter-battery radars is formulated. It has been established that the problem of estimating the coordinates of targets in the network of counter-battery radars for an excessive number of estimates of primary coordinates should be considered as a statistical problem. The method for determining the coordinates of the firing positions of roving mortars has been improved, in which, in contrast to the known ones, the coordinates of targets on the flight trajectory are coordinated with space and time and the information is processed by a network of counter-battery radars. The developed simulation mathematical model for determining the coordinates of the firing positions of roving mortars by a network of counter-battery radars. Simulation modeling of the method for determining the coordinates of the firing positions of roving mortars by a network of counter-battery radars has been carried out. It has been established that the use of a network of radars makes it possible to increase the accuracy of determining the coordinates of the firing means on average from 23 % to 71 %, depending on the number of counter-battery radars in the network. It has also been found that the appropriate number of counter-battery warfare radars in the network is three or four. A further increase in the number of counter-battery warfare radars in the network does not lead to a significant increase in the accuracy of determining the coordinates of artillery and mortar firing positions. In carrying out further research, it is necessary to develop a method for the spatial separation of elements of a group of targets and interfering objects by a network of counter-battery warfare radar