Analysis of the Characteristics of a Swarm of Unmanned Aerial Vehicles Based on Passive and Active Experiments

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Background. Unmanned aerial vehicles are currently actively used in the military, civil and scientific spheres of activity. Due to the use of the swarm, there are opportunities to increase the efficiency of the use of unmanned aerial vehicles. The paper discusses the features of determining the characteristics of a swarm of unmanned aerial vehicles.

Materials and methods. The analysis of the solution of the problem related to the determination of homogeneous characteristics on the basis of passive and active experiments is carried out. There is a designation of conditions that are divided into two samples. Two hypotheses that meet the condition of homogeneity of components are considered. The main stages of the algorithm in passive and active experiments, on the basis of which homogeneous components are distinguished, are given. The Student's criterion and the Fisher criterion are used to form regression models. Homogeneous components were determined, and then their reduction was carried out. The critical value of the speed is determined, and the speed forecast is estimated. The degrees of polynomials that form regression models are determined. Results. Based on the approaches proposed in the work, an analysis of a swarm of unmanned aerial vehicles is carried out. The analysis of the key components of the swarm was carried out, their number was reduced. The error in the forecast of cruising speeds was several percent.

Conclusion. The presented approaches in the work are universal and can be applied to different swarms of unmanned aerial vehicles. The possibilities of predicting cruising speeds are shown.

Авторлар туралы

Andrey Preobrazhenskiy

Voronezh Institute of High Technologies

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: Komkovvivt@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6911-8053

Doctor of Technical Sciences, Professor

Ресей, 73a, Lenin Str., Voronezh, 394043, Russian Federation

Tatiana Avetisyan

College of the Voronezh Institute of High Technologies

Email: vtatyana_avetisyan@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3559-6070

Teacher 

Ресей, 73a, Lenin Str., Voronezh, 394043, Russian Federation

Yuri Preobrazhensky

Voronezh Institute of High Technologies

Email: petrovich@vivt.ru

Vice-Rector for IT, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor

Ресей, 73a, Lenin Str., Voronezh, 394043, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Abramov M. M. Novye i perspektivnye napravleniya primeneniya bes-pilotnyh letatel'nyh apparatov [New and promising areas of application of unmanned aerial vehicles]. Izvestiya Tula State University. Technical sciences, 2022, no. 3, pp. 227-232. https://doi.org/10.24412/2071-6168-2022-3-227-233
  2. Finaev V.I., Solov'ev V.V., Shapovalov I.O., Beloglazov D.A., Titov A.E. Analysis of the graph-analytical methods of the moving objects motion planning. Izvestiya Tula State University. Technical sciences, 2015, no. 11, part 2, pp. 137-148.
  3. Korevanov S.V. Approksimaciya dliny traektorii poleta i polozheniya bespilotnyh letatel'nyh apparatov s pomoshch'yu nejronnoj seti [Approximation of the flight path length and position of unmanned aerial vehicles using a neural network]. Scientific Bulletin of Moscow State Technical University of Civil Aviation, 2014, no. 210, pp. 135-137.
  4. Tkachev S.B., Krishchenko A.P., Kanatnikov A.N. Automatic generation of complex spatial trajectories of UAV and synthesis of controls. Mathematics and Mathematical Modeling. Bauman Moscow State Technical University, 2015, no. 01, pp. 1-17. https://doi.org/10.7463/mathm.0115.0778000
  5. Rogalev A.N., Rogalev A.A. Numerical estimations of the limit deviations of the aircraft trajectories in the atmosphere. Bulletin of Siberian State Agrarian University, 2015, vol. 16, no. 1, pp. 104–112.
  6. Pokrovskaya O.D., Moroz Yu.A., Melikov M.I. Transformaciya rynka transportnyh uslug v Rossii v usloviyah mezhdunarodnyh sankcij [Transformation of the transport services market in Russia under international sanctions]. International Journal of Advanced Studies, 2023. vol. 13, no. 1, pp. 197-211. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2023-13-1-197-211
  7. Natalson A.V. Perspektivy razvitiya transportnoj otrasli v epohu cifrovoj transformacii [Prospects for the development of the transport industry in the era of digital transformation]. International Journal of Advanced Studies, 2023, vol. 13, no. 2-2, pp. 74-78.
  8. Borodulin I.V., Gasilova O.S., Maltseva A.A., Sidorov B.A. Ocenka neravnomernosti dvizheniya transportnyh sredstv v mestah razdeleniya transportnyh potokov [Assessment of uneven movement of vehicles in places of separation of traffic flows]. International Journal of Advanced Studies, 2023, vol. 13, no. 3, pp. 68-81. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2023-13-3-68-81
  9. Kudryashov A.V., Preobrazhensky Yu.P. Analiz komponentov transportnyh system [Analysis of components of transport systems]. Modern automotive materials and technologies (SAMIT-2023). Collection of scientific articles of the 15th International Scientific and Technical Conference. Kursk, 2023, pp. 116-118.
  10. Marenkov N.M., Klimenko Yu.A. O problemah upravleniya transportnymi processami v kompaniyah [On the problems of transport process management in companies]. Modern automotive materials and technologies (SAMIT-2023). Collection of scientific articles of the 15th International Scientific and Technical Conference. Kursk, 2023, pp. 144-146.
  11. Simchera V. M. Metody mnogomernogo analiza statisticheskih dannyh [Methods of multidimensional analysis of statistical data]. M.: Finance and Statistics, 2008, 398 p.
  12. Hastie T., Tibshirani R., Friedman j. The Elements of Statistical Learning. Springer: New-York, 2017, 764 p.
  13. Kaliushko D.A., Zelenina A.N. Razrabotka informacionnoj sistemy ucheta gruzoperevozok [Development of an information system for cargo transportation accounting]. Bulletin of the Voronezh Institute of High Technologies, 2023, no. 3 (46), pp. 7-8.
  14. Lvovich Ya.E., Preobrazhensky Yu.P., Ruzhitsky E. O problemah ispol'zovaniya sovremennyh tekhnologij v "Umnyh gorodah" [On the problems of using modern technologies in "Smart cities"]. Bulletin of the Voronezh Institute of High Technologies, 2022, no. 2 (41), pp. 116-119.
  15. Grachev Yu.P. Matematicheskie metody planirovaniya eksperimentov [Mathematical methods of planning experiments]. M.: Food industry, 2005, 168 p.
  16. Lvovich Ya.E., Preobrazhensky Yu.P., Ruzhitsky E. Problemy modelirovaniya transportnyh potokov [Problems of modeling traffic flows]. Bulletin of the Voronezh Institute of High Technologies, 2022, no. 3 (42), pp. 72-74.
  17. Lvovich Ya.E., Preobrazhensky Yu.P., Ruzhitsky E. Principy obespecheniya metrologicheskih harakteristik informacionno-izmeritel'nyh sistem pozicionirovaniya transportnyh sredstv [Principles of ensuring metrological characteristics of information and measuring positioning systems of vehicles]. Bulletin of the Voronezh Institute of High Technologies, 2022, no. 3 (42), pp. 95-98.
  18. Bukholtsev I.M., Lvovich Ya.E. Optimizaciya modelirovaniya processov balansirovki i rebalansirovki investicij dlya realizacii programmy razvitiya mnogoob"ektnoj organizacionnoj sistemy [Optimization of modeling the processes of balancing and rebalancing investments for the implementation of the program for the development of a multi-object organizational system]. Modeling, optimization and information technologies, 2024, vol. 12, no. 1 (44), p. 7. https://doi.org/10.26102/2310-6018/2024.44.1.015
  19. Gusev P.Yu., Lvovich Ya.E. Strukturizaciya mnogofunkcional'noj cifrovizirovannoj sistemy i upravlenie eyu na osnove optimizacionnyh modelej dezagregacii resursov i obemov deyatel'nosti [Structuring of a multifunctional digitized system and its management based on optimization models of disaggregation of resources and volumes of activity]. Modeling, optimization and information technology, 2023, vol. 11, no. 4 (43). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2023.43.4.004

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Preobrazhenskiy A.P., Avetisyan T.V., Preobrazhensky Y.P., 2024

Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».