Выпуск #6/2023
А. В. Леньшин, Е. В. Кравцов, С. А. Ситников
Оперативная оценка возможностей средств оптико-электронной разведки инфракрасного диапазона
Оперативная оценка возможностей средств оптико-электронной разведки инфракрасного диапазона
Просмотры: 599
DOI: 10.22184/1993-7296.FRos.2023.17.6.474.486
Оперативная оценка возможностей средств
оптико-электронной разведки инфракрасного диапазона
А. В. Леньшин, Е. В. Кравцов, С. А. Ситников
Военно-воздушная академия им. профессора Н. Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина (ВУНЦ ВВС «ВВА»), г. Воронеж, Россия
Предложен методический подход к повышению оперативности оценки возможностей средств инфракрасной разведки, базирующийся на применении графоаналитического и автоматизированного алгоритмов. Метод повышает дальность и разрешение за счет использования значений излучаемой площади и максимальных размеров объектов, усредненных в диапазоне ведения инфракрасной разведки значений коэффициентов излучения объектов и типовых фонов, температур объекта и фона, значений коэффициента пропускания атмосферы, усредненное в диапазоне рабочих длин волн и реализующийся с помощью графиков зависимости вероятности обнаружения от дальности при различных фиксированных значениях коэффициента условий ведения разведки, рассчитанных заранее для типизированных параметров средств инфракрасной разведки различного базирования с приемлемой точностью. Разработаны рекомендации по противодействию средствам инфракрасной разведки в условиях неудовлетворительного показателя разведдоступности.
Ключевые слова: инфракрасная разведка, объект разведки, вероятность обнаружения, оперативность оценки
Статья поступила: 30.06.2023
Статья принята: 02.08.2023
Введение
Анализ вооруженных конфликтов и локальных войн последних лет позволяет сделать вывод о том, что в современной войне, в которой значительная роль отведена передаче информации посредством распространения электромагнитных волн, технические средства разведки (ТСР) играют наиважнейшую роль в обеспечении высокой боевой эффективности средств вооруженной борьбы [1]. В настоящее время широко используются инфракрасные (ИК) системы визуализации, принимающие сигналы в ИК-области спектра и преобразующие их в видимые изображения. Это обусловлено тем, что именно в данной области сосредоточена основная доля собственного электромагнитного излучения большинства окружающих нас объектов естественного и искусственного происхождения [2, 3].
Качественные изменения в развитии средств оптико-электронной разведки ИК-диапазона, размещаемых на различных носителях, быстро меняющаяся оперативная обстановка, значительное возрастание возможностей средств ИК-разведки (ИКР) и их влияния на исход боевых действий требуют глубокого изучения опыта организации и применения средств ИКР, оперативного прогнозирования разведобстановки и разведдоступности. Интересы национальной безопасности требуют развития мер противодействия (ПД) в предполагаемых районах дислокации объектов для повышения их живучести, создания перспективных и совершенствования существующих комплексов и систем ПД ИКР [4, 5].
Основными задачами ИК- видового контроля являются следующие:
проверка и оценка скрытия состояния подготовки, строительства, ввода в строй и ремонта военных объектов (ВО);
контроль поддержания режима жизнедеятельности и светомаскировки на объектах;
контроль эффективности маскировки вооружения, военной техники (ВВТ) частей и подразделений;
контроль скрытности проведения регламентных, восстановительных и погрузочно-разгрузочных работ на ВО и ВВТ;
контроль технических и организационных мероприятий по дезинформации в позиционном районе;
воздушный ИК- видовой контроль незанятых полевых позиций с целью оценки их маскировочной емкости (при выборе позиций), а также формирования банка изображений;
воздушный ИК-видовой контроль полевых позиций (районов) непосредственно перед занятием и после их оставления [4, 5].
Постановка задачи
Существующие методики обеспечивают высокую достоверность оценки при наличии необходимой полноты исходных данных. Однако в условиях динамично изменяющейся радиоэлектронной обстановки их использование по целому ряду объективных причин зачастую не представляется возможным. Поэтому повышение оперативности оценки возможностей средств ИКР является актуальной научной задачей.
Основными задачами при осуществлении защитных мероприятий от средств ИКР являются исключение возможности (уменьшение вероятности) обнаружения объекта, определения параметров и характерист ИК-объекта, а также распознавания объекта. Способы уменьшения информации об объекте разведки разделяют на пассивное скрытие (снижение уровня собственных излучений объекта, уменьшение его отражающих свойств), активное скрытие (подавление, функциональное поражение основных элементов средств ИКР) и дезинформацию (создание ложных объектов) [4, 6].
В работе [7] предложен методический подход к повышению оперативности оценки возможностей телевизионной разведки с использованием значений коэффициентов яркости объектов разведки, фонов и покрытий, минимального размера объекта с приемлемой достоверностью.
Оперативная оценка возможностей ИКР может быть реализована с использованием двух алгоритмов – графоаналитического и автоматизированного [8].
Графоаналитический алгоритм основывается на предварительном обобщении данных по средствам разведки, объекту разведки, условиям разведки путем их типизации и представлении в виде табличных сведений и графических зависимостей, которые используются для получения численных значений оценки возможностей ИКР. Данный алгоритм предполагает наличие указанных данных, графиков и проведение элементарных расчетов, для которых не обязательны вычислительные средства.
Автоматизированный алгоритм основывается на использовании аналитических соотношений, которые оформляются в виде программно-алгоритмической реализации. Данный алгоритм предполагает наличие вычислительных средств с заранее установленной программой оценки.
Целью статьи является дальнейшее развитие оперативных метод ИК-оценки разведдоступности объектов ИКР, а также разработка рекомендаций по ПД ИКР, связанных с предъявлением требований к маскировке объекта применительно к конкретным условиям.
Оперативная оценка возможностей ИКР с помощью графоаналитического алгоритма
База данных для графоаналитического алгоритма включает следующие исходные данные:
По средству разведки, получению оценки и анализу результата: графики зависимости вероятности обнаружения от дальности WP = f(ДP) для нижней и верхней граничных значений оценки при различных фиксированных значениях коэффициента условий ведения разведки UP, рассчитанные заранее для типизированных параметров средств по видам разведки; высота ведения воздушной ИКР (для различных вариантов) – HP, км.
По объекту разведки: табличные данные со значениями излучаемой площади SОБ и максимальным размером типизированных объектов Lmax.
По условиям ведения разведки: данные по усредненным в диапазоне ведения ИКР значениям коэффициентов излучения объектов εо и типовых фонов εф; тип фона; значения температур объекта Tо и фона Tф (в случае отсутствия Tо = Tф); значение коэффициента пропускания атмосферы, усредненное в диапазоне рабочих длин волн τа (может отсутствовать); дальность разведки ДР.
Графоаналитический алгоритм оперативной оценки возможностей ИКР относительно критически важного объекта (КВО) иллюстрирует рис. 1 и включает следующий порядок действий:
шаг 1. Ввод исходных данных;
шаг 2. Рассчитывается значение коэффициента условий ведения разведки UP, используя измеренные или принятые температуры объекта и фона, справочные данные по средним значения коэффициентов излучения объекта и фона в заданном диапазоне длин волн, по формуле
UP = [Tо − Tф + 35(εо − εф)] · τа; (1)
шаг 3. По графику WP = f(ДP) проводится оценка возможностей ИКР по рассчитанному значению UP: а) при неизвестной дальности для вероятности, соответствующей нормативному значению, определяется дальность границы разведдоступности; б) при известной дальности разведки ДP определяется вероятность обнаружения по кривой для найденного на шаге 1 значения UP;
шаг 4. Принимается решение на осуществление мер ПД. При решении на ПД и наличии табельных средств с известными параметрами в заданном диапазоне длин волн производится их реализация, приводящая к снижению коэффициента UP за счет соответствующего изменения температуры объекта, коэффициента излучения или коэффициента пропускания атмосферы (например за счет применения аэрозолей). Проводится оценка эффективности принятых мер по шагам 1 и 2 алгоритма.
Таким образом, для реализации графоаналитического алгоритма необходима типизация данных по ТСР ИКР, КВО и условиям ведения разведки.
Оперативная оценка возможностей ИКР с помощью автоматизированного алгоритма
Автоматизированный алгоритм оперативной оценки возможностей ИКР целесообразно рассмотреть для двух случаев.
Случай 1: типизация объекта и средства ИК-разведки проведена
База данных для автоматизированного алгоритма (случай 1):
По средству разведки: файловые данные со значениями коэффициентов вида разведки CP, рассчитанные заранее для типизированных параметров средств по видам разведки (воздушная разведка, наземная разведка и др.) для верхней граничной оценки; высота ведения воздушной ИКР (для различных типизированных вариантов) – HP, км.
По объекту разведки: файловые данные со значениями излучаемой площади SОБ.
По условиям ведения разведки: файловые данные по усредненным в диапазоне ведения ИКР значениям коэффициентов излучения объектов εо и типовых фонов εф, а также по усредненным значениям параметров средств ПД; значения температур объекта Tо и фона Tф (в случае отсутствия Tо = Tф); тип фона; значение коэффициента пропускания атмосферы, усредненное в диапазоне рабочих длин волн τа (может отсутствовать); дальность разведки ДР (может отсутствовать).
Автоматизированный алгоритм оценки возможностей ИКР для случая 1 иллюстрируется рисунком 2 и предполагает следующий порядок действий:
шаг 1. Ввод исходных данных;
шаг 2. Рассчитывается значение коэффициента условий разведки UP по формуле (1).
Если задана дальность разведки ДР:
шаг 3. Определяется обобщенный параметр х по формуле
; (2)
шаг 4. Определяется вероятность обнаружения W0 с помощью выражения [9]
; (3)
шаг 5. Если рассчитанное значение вероятности удовлетворяет условию W0 > W0 ДОП, делается вывод о необходимости мер ПД ИКР;
шаг 6. При принятии решения на ПД ИКР и наличии средств с известными параметрами реализуются меры ПД ИКР. Выполняются пункты 1–3 алгоритма оценки при соответствующих изменениях в (1) за счет мер ПД ИКР.
Если дальность разведки ДР не задана:
шаг 7. Рассчитывается функциональная зависимость W0 = f(ДP) вероятности от дальности разведки по формуле (3). При расчете W0 значение дальности ДР меняется в интервале (100–10 000) км для космической разведки (КР), (0–70) км для воздушной разведки (ВР) в зависимости от варианта средств ВР и (0–20 км) для наземной разведки (НР) в зависимости от варианта размещения;
шаг 8. Производится визуализация зависимости W0 = f(ДP), в качестве результата оценки выдается граничное значение зоны обнаружения объекта ДОГР (W0 ДОП). Сопоставляются значения ДОГР с ориентировочной (ожидаемой) дальностью разведки ДРO и дальностью оптического горизонта ДOГ (для воздушной и наземной разведок) и делается вывод о степени разведдоступности и необходимости мер ПД ИКР.
При принятии решения на применение средств ПД выполняются пункты 1–3 алгоритма оценки с учетом изменения за счет мер ПД ИКР. При этом в выражение (3) подставляется значение дальности разведки, полученное на шаге 6 алгоритма. Представленный автоматизированный алгоритм оценки возможностей ИКР (рис. 2) для случая, когда типизация объекта и средства разведки проведена, отвечает требованиям повышения оперативности и может использоваться для прогнозирования разведдоступности КВО.
Случай 2: типизация объекта и средства разведки не проведена
База данных для автоматизированного алгоритма (случай 2):
По средству разведки: справочные данные со значениями параметров средств разведки: элементарное поле зрения тепловизора (угловая разрешающая способность) γОЭС, пороговая чувствительность по температуре Δt; высота ведения воздушной ИКР – HР, км.
По объекту разведки: данные со значениями геометрических параметров объекта: SОБ – излучаемая площадь объекта; Lmax – максимальный линейный размер объекта.
По условиям ведения разведки: справочные данные по усредненным в диапазоне ведения ИКР значениям коэффициентов излучения объектов εо и типовых фонов εф, а также по усредненным значениям параметров средств ПД ИКР; значения температур объекта Tо и фона Tф (в случае отсутствия Tо = Tф); значение коэффициента пропускания атмосферы, усредненное в диапазоне рабочих длин волн τа (может отсутствовать); дальности разведки ДР.
Автоматизированный алгоритм оценки возможностей ИКР для случая 2 показан на рисунке 3.
Автоматизированный алгоритм оценки возможностей ИКР включает следующую последовательность действий:
шаг 1. Ввод исходных данных;
шаг 2. С помощью выражения (1) рассчитывается коэффициент условий разведки UP.
Если задана дальность разведки ДР:
шаг 3. Определяется линейная разрешающая способность тепловизора LPC
LPC = γОЭС ДР ; (4)
шаг 4. Рассчитывается условный минимальный размер Lmin по формуле
Lmin = SОБ / Lmax ; (5)
шаг 5. Проверяется выполнение условий:
а) < 1, < 1; б) < 1, ≥ 1;
в) ≥ 1, < 1; г) ≥ 1, ≥ 1.
Рассчитывается обобщенный параметр х:
для условия а) x ≈ − 3,2,
для условия б) x ≈ − 3,2,
для условия в) x ≈ − 3,2,
для условия г) x ≈ − 3,2;
шаг 6. По выражению (3) определяется вероятность обнаружения объекта;
шаг 7. Если рассчитанное значение вероятности удовлетворяет условию W0 > W0 ДОП , делается вывод о необходимости мер ПД ИКР. При принятии решения на ПД и наличии средств с известными параметрами реализуются меры ПД ИКР.
Иначе выполняются пункты 1, 4 и 5 алгоритма оценки при соответствующих изменениях в значении коэффициента условий (п. 1) за счет мер ПД ИКР.
Если дальность разведки ДР не задана:
шаг 8. С помощью выражения (1) рассчитывается коэффициент условий разведки UP;
шаг 9. Рассчитывается функциональная зависимость W0 = f(ДP) вероятности от дальности разведки. При расчете W0 значение дальности ДP меняется в интервале (100–10 000) км для КР, (0–70) км для ВР в зависимости от варианта средств ВР и (0–20 км) для НР в зависимости от варианта размещения. Расчет выполняется для условия в) с соответствующим параметром х;
шаг 10. Производится визуализация зависимости W0 = f(ДP) и в качестве результата оценки выдается граничное значения зоны обнаружения объекта ДPГР = W0 ДОП. Сопоставляются значения ДPГР с ориентировочной (ожидаемой) дальностью разведки ДPО и дальностью оптического горизонта ДОГ и делается вывод о степени разведдоступности и необходимости мер ПД ИКР.
При принятии решения на применение средств ПД выполняются пункты 1, 4 и 5 алгоритма оценки с учетом изменения за счет мер ПД. При этом в выражение для расчета параметра х подставляется значение дальности разведки. Автоматизированный алгоритм оценки возможностей ИКР разведки, показанный на рис. 3, характеризуется гибкостью и масштабируемостью, что позволяет использовать его в том числе при отсутствии типизированных данных по средствам разведки, КВО и условиям ведения ИКР. Результаты моделирования зависимости W0 = f(ДP) для различных условий разрешения приведены на рис. 4. Графики получены для средств ИКР космического базирования с параметрами средства разведки близкими к оптимальным.
В качестве объекта разведки выбрана зенитно-управляемая ракета (ЗУР) с усредненными габаритами. Условия ведения ИК-разведки в части температурных различий объекта и фона и различий в коэффициентах излучения приняты близкими к минимальным. Условие (а) можно отнести к условию наихудшего разрешения, условие (г) – наилучшего разрешения. Два других условия (б) и (в) занимают промежуточное положение, более близкое, однако, к условию (г). На рис. 4 цифрой 1 обозначена кривая для условия (а) < 1, < 1; цифрой 2 – для условия (г) ≥ 1, ≥ 1; цифрой 3 – для условия (б) < 1, ≥ 1.
Анализ зависимостей на рис. 4 позволяет сделать вывод, что для условия (а) вероятность обнаружения W0 изменяется от единицы до 0,02 практически во всем диапазоне дальностей ведения ИКР, для других двух условий (б), (г) диапазон дальностей гарантированного обнаружения определяется из условия W0 ≥ 0,9.
Условия (а) наихудшего и (г) наилучшего разрешения могут быть приняты в качестве граничных для методики оперативной оценки возможностей ИКР. Для повышения оперативности предполагается проведение типизации объектов разведки по излучаемой площади SОБ, средств разведки по вариантам размещения аппаратуры на носителях и значениям коэффициента вида разведки СР. В качестве примера на рис. 5 приведены зависимости вероятности обнаружения от дальности при различных значениях коэффициента условий ведения разведки UР, которые получены для космической ИКР.
Зависимости на рис. 5 получены для нижней граничной оценки x ≈ − 3,2. Выбор соответствующей кривой (рис. 5) производится после расчета коэффициента условий ведения разведки UР в соответствии с выражением (1) на основе измерения температур объекта и фона и определения по справочным данным коэффициентов излучения.
В качестве коэффициента пропускания атмосферы τа может быть принято среднее значение в рабочем диапазоне длин волн. При отсутствии справочных данных τа принимают равным единице. Проведение мер противодействия связано с изменением коэффициента условий ведения разведки UР и их эффективность оценивается аналогично.
Вывод
В статье предложен методический подход повышения оперативности оценки возможностей ИКР, базирующийся на применении графоаналитического и автоматизированного алгоритмов, использовании минимума исходных данных (значение излучаемой площади объекта, максимальные размеры типизированных объектов, усредненные в диапазоне ведения ИКР значения коэффициентов излучения объектов и типовых фонов, тип фона, значения температур объекта и фона, значение коэффициента пропускания атмосферы, усредненное в диапазоне рабочих длин волн) и реализующийся с помощью предварительно рассчитанных графиков зависимости вероятности обнаружения от дальности для нижней и верхней граничных значений оценки при различных фиксированных значениях коэффициента условий ведения разведки, рассчитанных заранее для типизированных параметров средств по видам разведки наземного, воздушного и космического базирования с приемлемой точностью. Использование автоматизированного алгоритма позволяет значительно повысить оперативность методики оценки возможностей средств ИКР. Совокупность выявленных факторов позволяет проводить оценки разведдоступности объектов защиты, выбирать наиболее эффективные меры по ПД ИКР и применять их заблаговременно, что значительно снижает информативность ведения оптико-электронной разведки противником в ИК-диапазоне.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Леньшин А. В. Бортовые комплексы радиоэлектронной борьбы. – Воронеж: ИПЦ «Научная книга», 2023. 636 с. ISBN 978‑5‑4446‑1796‑0.
Тарасов В. В., Якушенков Ю. Г. Инфракрасные системы «смотрящего» типа. – М.: Логос, 2004. 444 с. ISBN 5‑94010‑372‑8.
Волф У. Справочник по инфракрасной технике / Ред. У. Волф, Г. Цисис. В 4‑х тт. Т. 3. Приборная база ИК-систем. – М.: Мир, 1999. 472 с. ISBN 5‑03‑002926‑5.
Меньшаков Ю. К. Основы защиты от технических разведок. – М.: ИПЦ «Маска», 2017. 572 с. ISBN 978‑5‑9069‑5518‑0.
Меньшаков Ю. К. Теоретические основы технических разведок / Под ред. Ю. Н. Лаврухина. – М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2008. 536 с. ISBN 978‑5‑7038‑3019‑2.
Меньшаков Ю. К. Основы защиты от технических разведок / Под общ. ред. М. П. Сычева. – М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2011. 478 с. ISBN 978‑5‑7038‑3382‑7.
Леньшин А. В., Кравцов Е. В., Рюмшин Р. И., Сидоренко И. А. Повышение оперативности оценки возможностей средств телевизионной разведки. Фотоника. 2022; 16 (8): 624–633. DOI: 10.22184/1993‑7296.FRos.2022.16.8.624.633.
Кравцов Е. В., Купин И. В., Татаринцев С. В., Рюмшин Р. И. Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ. Программа оперативной оценки возможностей оптико-электронной разведки / № 2019614147 (РФ); зарег. 01.04.2019.
Леньшин А. В., Кравцов Е. В. Функциональный метод обобщенных параметров для оперативной оценки возможностей технических средств разведки. Радиотехнические и телекоммуникационные системы. 2021; 43(3): 23–32.
АВТОРЫ
А. В. Леньшин, д. т. н., профессор кафедры, Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н. Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина» (ВУНЦ ВВС «ВВА»), e-mail: andrey-lenshin@yandex.ru; г. Воронеж, Россия.
ORCID:0000-0001-7540-9351
Е. В. Кравцов, д. т. н., доцент, начальник кафедры, Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н. Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина» (ВУНЦ ВВС «ВВА»), г. Воронеж, Россия.
ORCID:0009-0009-5254-760Х
С. А. Ситников, слушатель, Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н. Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина» (ВУНЦ ВВС «ВВА»), г. Воронеж, Россия.
ORCID:0009-0009-5990-8419
КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ
Авторы декларируют отсутствие конфликта интересов. Рукопись подготовлена в ходе совместной работы и согласована всеми авторами.
оптико-электронной разведки инфракрасного диапазона
А. В. Леньшин, Е. В. Кравцов, С. А. Ситников
Военно-воздушная академия им. профессора Н. Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина (ВУНЦ ВВС «ВВА»), г. Воронеж, Россия
Предложен методический подход к повышению оперативности оценки возможностей средств инфракрасной разведки, базирующийся на применении графоаналитического и автоматизированного алгоритмов. Метод повышает дальность и разрешение за счет использования значений излучаемой площади и максимальных размеров объектов, усредненных в диапазоне ведения инфракрасной разведки значений коэффициентов излучения объектов и типовых фонов, температур объекта и фона, значений коэффициента пропускания атмосферы, усредненное в диапазоне рабочих длин волн и реализующийся с помощью графиков зависимости вероятности обнаружения от дальности при различных фиксированных значениях коэффициента условий ведения разведки, рассчитанных заранее для типизированных параметров средств инфракрасной разведки различного базирования с приемлемой точностью. Разработаны рекомендации по противодействию средствам инфракрасной разведки в условиях неудовлетворительного показателя разведдоступности.
Ключевые слова: инфракрасная разведка, объект разведки, вероятность обнаружения, оперативность оценки
Статья поступила: 30.06.2023
Статья принята: 02.08.2023
Введение
Анализ вооруженных конфликтов и локальных войн последних лет позволяет сделать вывод о том, что в современной войне, в которой значительная роль отведена передаче информации посредством распространения электромагнитных волн, технические средства разведки (ТСР) играют наиважнейшую роль в обеспечении высокой боевой эффективности средств вооруженной борьбы [1]. В настоящее время широко используются инфракрасные (ИК) системы визуализации, принимающие сигналы в ИК-области спектра и преобразующие их в видимые изображения. Это обусловлено тем, что именно в данной области сосредоточена основная доля собственного электромагнитного излучения большинства окружающих нас объектов естественного и искусственного происхождения [2, 3].
Качественные изменения в развитии средств оптико-электронной разведки ИК-диапазона, размещаемых на различных носителях, быстро меняющаяся оперативная обстановка, значительное возрастание возможностей средств ИК-разведки (ИКР) и их влияния на исход боевых действий требуют глубокого изучения опыта организации и применения средств ИКР, оперативного прогнозирования разведобстановки и разведдоступности. Интересы национальной безопасности требуют развития мер противодействия (ПД) в предполагаемых районах дислокации объектов для повышения их живучести, создания перспективных и совершенствования существующих комплексов и систем ПД ИКР [4, 5].
Основными задачами ИК- видового контроля являются следующие:
проверка и оценка скрытия состояния подготовки, строительства, ввода в строй и ремонта военных объектов (ВО);
контроль поддержания режима жизнедеятельности и светомаскировки на объектах;
контроль эффективности маскировки вооружения, военной техники (ВВТ) частей и подразделений;
контроль скрытности проведения регламентных, восстановительных и погрузочно-разгрузочных работ на ВО и ВВТ;
контроль технических и организационных мероприятий по дезинформации в позиционном районе;
воздушный ИК- видовой контроль незанятых полевых позиций с целью оценки их маскировочной емкости (при выборе позиций), а также формирования банка изображений;
воздушный ИК-видовой контроль полевых позиций (районов) непосредственно перед занятием и после их оставления [4, 5].
Постановка задачи
Существующие методики обеспечивают высокую достоверность оценки при наличии необходимой полноты исходных данных. Однако в условиях динамично изменяющейся радиоэлектронной обстановки их использование по целому ряду объективных причин зачастую не представляется возможным. Поэтому повышение оперативности оценки возможностей средств ИКР является актуальной научной задачей.
Основными задачами при осуществлении защитных мероприятий от средств ИКР являются исключение возможности (уменьшение вероятности) обнаружения объекта, определения параметров и характерист ИК-объекта, а также распознавания объекта. Способы уменьшения информации об объекте разведки разделяют на пассивное скрытие (снижение уровня собственных излучений объекта, уменьшение его отражающих свойств), активное скрытие (подавление, функциональное поражение основных элементов средств ИКР) и дезинформацию (создание ложных объектов) [4, 6].
В работе [7] предложен методический подход к повышению оперативности оценки возможностей телевизионной разведки с использованием значений коэффициентов яркости объектов разведки, фонов и покрытий, минимального размера объекта с приемлемой достоверностью.
Оперативная оценка возможностей ИКР может быть реализована с использованием двух алгоритмов – графоаналитического и автоматизированного [8].
Графоаналитический алгоритм основывается на предварительном обобщении данных по средствам разведки, объекту разведки, условиям разведки путем их типизации и представлении в виде табличных сведений и графических зависимостей, которые используются для получения численных значений оценки возможностей ИКР. Данный алгоритм предполагает наличие указанных данных, графиков и проведение элементарных расчетов, для которых не обязательны вычислительные средства.
Автоматизированный алгоритм основывается на использовании аналитических соотношений, которые оформляются в виде программно-алгоритмической реализации. Данный алгоритм предполагает наличие вычислительных средств с заранее установленной программой оценки.
Целью статьи является дальнейшее развитие оперативных метод ИК-оценки разведдоступности объектов ИКР, а также разработка рекомендаций по ПД ИКР, связанных с предъявлением требований к маскировке объекта применительно к конкретным условиям.
Оперативная оценка возможностей ИКР с помощью графоаналитического алгоритма
База данных для графоаналитического алгоритма включает следующие исходные данные:
По средству разведки, получению оценки и анализу результата: графики зависимости вероятности обнаружения от дальности WP = f(ДP) для нижней и верхней граничных значений оценки при различных фиксированных значениях коэффициента условий ведения разведки UP, рассчитанные заранее для типизированных параметров средств по видам разведки; высота ведения воздушной ИКР (для различных вариантов) – HP, км.
По объекту разведки: табличные данные со значениями излучаемой площади SОБ и максимальным размером типизированных объектов Lmax.
По условиям ведения разведки: данные по усредненным в диапазоне ведения ИКР значениям коэффициентов излучения объектов εо и типовых фонов εф; тип фона; значения температур объекта Tо и фона Tф (в случае отсутствия Tо = Tф); значение коэффициента пропускания атмосферы, усредненное в диапазоне рабочих длин волн τа (может отсутствовать); дальность разведки ДР.
Графоаналитический алгоритм оперативной оценки возможностей ИКР относительно критически важного объекта (КВО) иллюстрирует рис. 1 и включает следующий порядок действий:
шаг 1. Ввод исходных данных;
шаг 2. Рассчитывается значение коэффициента условий ведения разведки UP, используя измеренные или принятые температуры объекта и фона, справочные данные по средним значения коэффициентов излучения объекта и фона в заданном диапазоне длин волн, по формуле
UP = [Tо − Tф + 35(εо − εф)] · τа; (1)
шаг 3. По графику WP = f(ДP) проводится оценка возможностей ИКР по рассчитанному значению UP: а) при неизвестной дальности для вероятности, соответствующей нормативному значению, определяется дальность границы разведдоступности; б) при известной дальности разведки ДP определяется вероятность обнаружения по кривой для найденного на шаге 1 значения UP;
шаг 4. Принимается решение на осуществление мер ПД. При решении на ПД и наличии табельных средств с известными параметрами в заданном диапазоне длин волн производится их реализация, приводящая к снижению коэффициента UP за счет соответствующего изменения температуры объекта, коэффициента излучения или коэффициента пропускания атмосферы (например за счет применения аэрозолей). Проводится оценка эффективности принятых мер по шагам 1 и 2 алгоритма.
Таким образом, для реализации графоаналитического алгоритма необходима типизация данных по ТСР ИКР, КВО и условиям ведения разведки.
Оперативная оценка возможностей ИКР с помощью автоматизированного алгоритма
Автоматизированный алгоритм оперативной оценки возможностей ИКР целесообразно рассмотреть для двух случаев.
Случай 1: типизация объекта и средства ИК-разведки проведена
База данных для автоматизированного алгоритма (случай 1):
По средству разведки: файловые данные со значениями коэффициентов вида разведки CP, рассчитанные заранее для типизированных параметров средств по видам разведки (воздушная разведка, наземная разведка и др.) для верхней граничной оценки; высота ведения воздушной ИКР (для различных типизированных вариантов) – HP, км.
По объекту разведки: файловые данные со значениями излучаемой площади SОБ.
По условиям ведения разведки: файловые данные по усредненным в диапазоне ведения ИКР значениям коэффициентов излучения объектов εо и типовых фонов εф, а также по усредненным значениям параметров средств ПД; значения температур объекта Tо и фона Tф (в случае отсутствия Tо = Tф); тип фона; значение коэффициента пропускания атмосферы, усредненное в диапазоне рабочих длин волн τа (может отсутствовать); дальность разведки ДР (может отсутствовать).
Автоматизированный алгоритм оценки возможностей ИКР для случая 1 иллюстрируется рисунком 2 и предполагает следующий порядок действий:
шаг 1. Ввод исходных данных;
шаг 2. Рассчитывается значение коэффициента условий разведки UP по формуле (1).
Если задана дальность разведки ДР:
шаг 3. Определяется обобщенный параметр х по формуле
; (2)
шаг 4. Определяется вероятность обнаружения W0 с помощью выражения [9]
; (3)
шаг 5. Если рассчитанное значение вероятности удовлетворяет условию W0 > W0 ДОП, делается вывод о необходимости мер ПД ИКР;
шаг 6. При принятии решения на ПД ИКР и наличии средств с известными параметрами реализуются меры ПД ИКР. Выполняются пункты 1–3 алгоритма оценки при соответствующих изменениях в (1) за счет мер ПД ИКР.
Если дальность разведки ДР не задана:
шаг 7. Рассчитывается функциональная зависимость W0 = f(ДP) вероятности от дальности разведки по формуле (3). При расчете W0 значение дальности ДР меняется в интервале (100–10 000) км для космической разведки (КР), (0–70) км для воздушной разведки (ВР) в зависимости от варианта средств ВР и (0–20 км) для наземной разведки (НР) в зависимости от варианта размещения;
шаг 8. Производится визуализация зависимости W0 = f(ДP), в качестве результата оценки выдается граничное значение зоны обнаружения объекта ДОГР (W0 ДОП). Сопоставляются значения ДОГР с ориентировочной (ожидаемой) дальностью разведки ДРO и дальностью оптического горизонта ДOГ (для воздушной и наземной разведок) и делается вывод о степени разведдоступности и необходимости мер ПД ИКР.
При принятии решения на применение средств ПД выполняются пункты 1–3 алгоритма оценки с учетом изменения за счет мер ПД ИКР. При этом в выражение (3) подставляется значение дальности разведки, полученное на шаге 6 алгоритма. Представленный автоматизированный алгоритм оценки возможностей ИКР (рис. 2) для случая, когда типизация объекта и средства разведки проведена, отвечает требованиям повышения оперативности и может использоваться для прогнозирования разведдоступности КВО.
Случай 2: типизация объекта и средства разведки не проведена
База данных для автоматизированного алгоритма (случай 2):
По средству разведки: справочные данные со значениями параметров средств разведки: элементарное поле зрения тепловизора (угловая разрешающая способность) γОЭС, пороговая чувствительность по температуре Δt; высота ведения воздушной ИКР – HР, км.
По объекту разведки: данные со значениями геометрических параметров объекта: SОБ – излучаемая площадь объекта; Lmax – максимальный линейный размер объекта.
По условиям ведения разведки: справочные данные по усредненным в диапазоне ведения ИКР значениям коэффициентов излучения объектов εо и типовых фонов εф, а также по усредненным значениям параметров средств ПД ИКР; значения температур объекта Tо и фона Tф (в случае отсутствия Tо = Tф); значение коэффициента пропускания атмосферы, усредненное в диапазоне рабочих длин волн τа (может отсутствовать); дальности разведки ДР.
Автоматизированный алгоритм оценки возможностей ИКР для случая 2 показан на рисунке 3.
Автоматизированный алгоритм оценки возможностей ИКР включает следующую последовательность действий:
шаг 1. Ввод исходных данных;
шаг 2. С помощью выражения (1) рассчитывается коэффициент условий разведки UP.
Если задана дальность разведки ДР:
шаг 3. Определяется линейная разрешающая способность тепловизора LPC
LPC = γОЭС ДР ; (4)
шаг 4. Рассчитывается условный минимальный размер Lmin по формуле
Lmin = SОБ / Lmax ; (5)
шаг 5. Проверяется выполнение условий:
а) < 1, < 1; б) < 1, ≥ 1;
в) ≥ 1, < 1; г) ≥ 1, ≥ 1.
Рассчитывается обобщенный параметр х:
для условия а) x ≈ − 3,2,
для условия б) x ≈ − 3,2,
для условия в) x ≈ − 3,2,
для условия г) x ≈ − 3,2;
шаг 6. По выражению (3) определяется вероятность обнаружения объекта;
шаг 7. Если рассчитанное значение вероятности удовлетворяет условию W0 > W0 ДОП , делается вывод о необходимости мер ПД ИКР. При принятии решения на ПД и наличии средств с известными параметрами реализуются меры ПД ИКР.
Иначе выполняются пункты 1, 4 и 5 алгоритма оценки при соответствующих изменениях в значении коэффициента условий (п. 1) за счет мер ПД ИКР.
Если дальность разведки ДР не задана:
шаг 8. С помощью выражения (1) рассчитывается коэффициент условий разведки UP;
шаг 9. Рассчитывается функциональная зависимость W0 = f(ДP) вероятности от дальности разведки. При расчете W0 значение дальности ДP меняется в интервале (100–10 000) км для КР, (0–70) км для ВР в зависимости от варианта средств ВР и (0–20 км) для НР в зависимости от варианта размещения. Расчет выполняется для условия в) с соответствующим параметром х;
шаг 10. Производится визуализация зависимости W0 = f(ДP) и в качестве результата оценки выдается граничное значения зоны обнаружения объекта ДPГР = W0 ДОП. Сопоставляются значения ДPГР с ориентировочной (ожидаемой) дальностью разведки ДPО и дальностью оптического горизонта ДОГ и делается вывод о степени разведдоступности и необходимости мер ПД ИКР.
При принятии решения на применение средств ПД выполняются пункты 1, 4 и 5 алгоритма оценки с учетом изменения за счет мер ПД. При этом в выражение для расчета параметра х подставляется значение дальности разведки. Автоматизированный алгоритм оценки возможностей ИКР разведки, показанный на рис. 3, характеризуется гибкостью и масштабируемостью, что позволяет использовать его в том числе при отсутствии типизированных данных по средствам разведки, КВО и условиям ведения ИКР. Результаты моделирования зависимости W0 = f(ДP) для различных условий разрешения приведены на рис. 4. Графики получены для средств ИКР космического базирования с параметрами средства разведки близкими к оптимальным.
В качестве объекта разведки выбрана зенитно-управляемая ракета (ЗУР) с усредненными габаритами. Условия ведения ИК-разведки в части температурных различий объекта и фона и различий в коэффициентах излучения приняты близкими к минимальным. Условие (а) можно отнести к условию наихудшего разрешения, условие (г) – наилучшего разрешения. Два других условия (б) и (в) занимают промежуточное положение, более близкое, однако, к условию (г). На рис. 4 цифрой 1 обозначена кривая для условия (а) < 1, < 1; цифрой 2 – для условия (г) ≥ 1, ≥ 1; цифрой 3 – для условия (б) < 1, ≥ 1.
Анализ зависимостей на рис. 4 позволяет сделать вывод, что для условия (а) вероятность обнаружения W0 изменяется от единицы до 0,02 практически во всем диапазоне дальностей ведения ИКР, для других двух условий (б), (г) диапазон дальностей гарантированного обнаружения определяется из условия W0 ≥ 0,9.
Условия (а) наихудшего и (г) наилучшего разрешения могут быть приняты в качестве граничных для методики оперативной оценки возможностей ИКР. Для повышения оперативности предполагается проведение типизации объектов разведки по излучаемой площади SОБ, средств разведки по вариантам размещения аппаратуры на носителях и значениям коэффициента вида разведки СР. В качестве примера на рис. 5 приведены зависимости вероятности обнаружения от дальности при различных значениях коэффициента условий ведения разведки UР, которые получены для космической ИКР.
Зависимости на рис. 5 получены для нижней граничной оценки x ≈ − 3,2. Выбор соответствующей кривой (рис. 5) производится после расчета коэффициента условий ведения разведки UР в соответствии с выражением (1) на основе измерения температур объекта и фона и определения по справочным данным коэффициентов излучения.
В качестве коэффициента пропускания атмосферы τа может быть принято среднее значение в рабочем диапазоне длин волн. При отсутствии справочных данных τа принимают равным единице. Проведение мер противодействия связано с изменением коэффициента условий ведения разведки UР и их эффективность оценивается аналогично.
Вывод
В статье предложен методический подход повышения оперативности оценки возможностей ИКР, базирующийся на применении графоаналитического и автоматизированного алгоритмов, использовании минимума исходных данных (значение излучаемой площади объекта, максимальные размеры типизированных объектов, усредненные в диапазоне ведения ИКР значения коэффициентов излучения объектов и типовых фонов, тип фона, значения температур объекта и фона, значение коэффициента пропускания атмосферы, усредненное в диапазоне рабочих длин волн) и реализующийся с помощью предварительно рассчитанных графиков зависимости вероятности обнаружения от дальности для нижней и верхней граничных значений оценки при различных фиксированных значениях коэффициента условий ведения разведки, рассчитанных заранее для типизированных параметров средств по видам разведки наземного, воздушного и космического базирования с приемлемой точностью. Использование автоматизированного алгоритма позволяет значительно повысить оперативность методики оценки возможностей средств ИКР. Совокупность выявленных факторов позволяет проводить оценки разведдоступности объектов защиты, выбирать наиболее эффективные меры по ПД ИКР и применять их заблаговременно, что значительно снижает информативность ведения оптико-электронной разведки противником в ИК-диапазоне.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Леньшин А. В. Бортовые комплексы радиоэлектронной борьбы. – Воронеж: ИПЦ «Научная книга», 2023. 636 с. ISBN 978‑5‑4446‑1796‑0.
Тарасов В. В., Якушенков Ю. Г. Инфракрасные системы «смотрящего» типа. – М.: Логос, 2004. 444 с. ISBN 5‑94010‑372‑8.
Волф У. Справочник по инфракрасной технике / Ред. У. Волф, Г. Цисис. В 4‑х тт. Т. 3. Приборная база ИК-систем. – М.: Мир, 1999. 472 с. ISBN 5‑03‑002926‑5.
Меньшаков Ю. К. Основы защиты от технических разведок. – М.: ИПЦ «Маска», 2017. 572 с. ISBN 978‑5‑9069‑5518‑0.
Меньшаков Ю. К. Теоретические основы технических разведок / Под ред. Ю. Н. Лаврухина. – М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2008. 536 с. ISBN 978‑5‑7038‑3019‑2.
Меньшаков Ю. К. Основы защиты от технических разведок / Под общ. ред. М. П. Сычева. – М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2011. 478 с. ISBN 978‑5‑7038‑3382‑7.
Леньшин А. В., Кравцов Е. В., Рюмшин Р. И., Сидоренко И. А. Повышение оперативности оценки возможностей средств телевизионной разведки. Фотоника. 2022; 16 (8): 624–633. DOI: 10.22184/1993‑7296.FRos.2022.16.8.624.633.
Кравцов Е. В., Купин И. В., Татаринцев С. В., Рюмшин Р. И. Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ. Программа оперативной оценки возможностей оптико-электронной разведки / № 2019614147 (РФ); зарег. 01.04.2019.
Леньшин А. В., Кравцов Е. В. Функциональный метод обобщенных параметров для оперативной оценки возможностей технических средств разведки. Радиотехнические и телекоммуникационные системы. 2021; 43(3): 23–32.
АВТОРЫ
А. В. Леньшин, д. т. н., профессор кафедры, Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н. Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина» (ВУНЦ ВВС «ВВА»), e-mail: andrey-lenshin@yandex.ru; г. Воронеж, Россия.
ORCID:0000-0001-7540-9351
Е. В. Кравцов, д. т. н., доцент, начальник кафедры, Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н. Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина» (ВУНЦ ВВС «ВВА»), г. Воронеж, Россия.
ORCID:0009-0009-5254-760Х
С. А. Ситников, слушатель, Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н. Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина» (ВУНЦ ВВС «ВВА»), г. Воронеж, Россия.
ORCID:0009-0009-5990-8419
КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ
Авторы декларируют отсутствие конфликта интересов. Рукопись подготовлена в ходе совместной работы и согласована всеми авторами.
Отзывы читателей