Анализ характеристик роя беспилотных летательных аппаратов на основе пассивного и активного экспериментов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Состояние вопроса. Беспилотные летательные аппараты в настоящее время активным образом используются в военной, гражданской и научной сферах деятельности. За счет использования роя возникают возможности по повышению эффективности использования беспилотных летательных аппаратов. В работе рассматриваются особенности определения характеристик роя беспилотных летательных аппаратов.

Материалы и методы. Проведен анализ решения задачи, связанной с определением однородных характеристик на основе пассивного и активного экспериментов. Происходит обозначение условий, которые разделяются по двум выборкам. Рассматриваются две гипотезы, которые соответствуют условию однородности компонент. Приведены основные этапы алгоритма в пассивном и активном эксперименте, на основе которого выделяются однородные компоненты. Критерий Стьюдента и критерий Фишера применяются для того, чтобы осуществить формирование регрессионных моделей. Проведено определение однородных компонент, в дальнейшем осуществлено их уменьшение. Определено критическое значение скорости, дана оценка по прогнозу скорости. Определены степени полиномов, которые образуют регрессионные модели.

Результаты. На основе предложенных в работе подходов проведен анализ роя беспилотных летательных аппаратов. Проведен анализ ключевых компонент роя, уменьшено их число. Погрешность прогноза крейсерских скоростей составила несколько процентов.

Заключение. Представленные подходы в работе являются универсальными и могут быть применены для разных роев беспилотных летательных аппаратов. Показаны возможности прогнозирования крейсерских скоростей.

Об авторах

Андрей Петрович Преображенский

Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования Воронежский институт высоких технологий

Автор, ответственный за переписку.
Email: Komkovvivt@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6911-8053

доктор технических наук, профессор

Россия, ул. Ленина, 73а, г. Воронеж, 394043, Российская Федерация

Татьяна Владимировна Аветисян

Автономная некоммерческая профессиональная образовательная организация "Колледж Воронежского института высоких технологий"

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

преподаватель

Россия, ул. Ленина, 73а, г. Воронеж, 394043, Российская Федерация

Юрий Петрович Преображенский

Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования Воронежский институт высоких технологий

Email: petrovich@vivt.ru

проректор по ИТ, кандидат технических наук, доцент

Россия, ул. Ленина, 73а, г. Воронеж, 394043, Российская Федерация

Список литературы

  1. Абрамов М.М. Новые и перспективные направления применения беспилотных летательных аппаратов // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022. № 3. С. 227-232. https://doi.org/10.24412/2071-6168-2022-3-227-233
  2. Финаев В.И., Соловьев В.В., Шаповалов И.О., Белоглазов Д.А., Титов А.Е. Анализ графоаналитических методов планирования перемещения подвижных объектов // Известия ТулГУ. Технические науки. 2015. Вып. 11. Ч. 2. С. 137-148.
  3. Кореванов С.В. Аппроксимация длины траектории полета и положения беспилотных летательных аппаратов с помощью нейронной сети // Научный вестник МГТУ ГА. 2014. №210. С.135-137.
  4. Ткачев С.Б., Крищенко А.П., Канатников А.Н. Автоматическая генерация сложных пространственных траекторий БПЛА и синтез управлений // Математика и Математическое моделирование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2015. № 01. С.1–17. https://doi.org/10.7463/mathm.0115.0778000
  5. Рогалев А.Н., Рогалев А.А. Численные оценки предельных отклонений траекторий летательных аппаратов в атмосфере // Вестник СибГАУ. Т. 16. № 1. 2015. С. 104–112.
  6. Покровская О.Д., Мороз Ю.А., Меликов М.И. Трансформация рынка транспортных услуг в России в условиях международных санкций // International Journal of Advanced Studies. 2023. Т. 13. № 1. С. 197-211. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2023-13-1-197-211
  7. Натальсон А.В. Перспективы развития транспортной отрасли в эпоху цифровой трансформации // International Journal of Advanced Studies. 2023. Т. 13. № 2-2. С. 74-78.
  8. Бородулин И.В., Гасилова О.С., Мальцева А.А., Сидоров Б.А. Оценка неравномерности движения транспортных средств в местах разделения транспортных потоков // International Journal of Advanced Studies. 2023. Т. 13. № 3. С. 68-81. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2023-13-3-68-81
  9. Кудряшов А.В., Преображенский Ю.П. Анализ компонентов транспортных систем // Современные автомобильные материалы и технологии (САМИТ-2023). Сборник научных статей 15-й Международной научно-технической конференции. Курск, 2023. С. 116-118.
  10. Маренков Н.М., Клименко Ю.А. О проблемах управления транспортными процессами в компаниях // Современные автомобильные материалы и технологии (САМИТ-2023). Сборник научных статей 15-й Международной научно-технической конференции. Курск, 2023. С. 144-146.
  11. Симчера В. М. Методы многомерного анализа статистических данных. М.: Финансы и статистика, 2008. 398 с.
  12. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning. Springer: New-York, 2017. 764 p.
  13. Калиушко Д.А., Зеленина А.Н. Разработка информационной системы учета грузоперевозок // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2023. № 3 (46). С. 7-8.
  14. Львович Я.Е., Преображенский Ю.П., Ружицкий Е. О проблемах использования современных технологий в "Умных городах" // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022. № 2 (41). С. 116-119.
  15. Грачев Ю.П. Математические методы планирования экспериментов. М.: Пищевая промышленность, 2005. 168 с.
  16. Львович Я.Е., Преображенский Ю.П., Ружицкий Е. Проблемы моделирования транспортных потоков // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022. № 3 (42). С. 72-74.
  17. Львович Я.Е., Преображенский Ю.П., Ружицкий Е. Принципы обеспечения метрологических характеристик информационно-измерительных систем позиционирования транспортных средств // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022. № 3 (42). С. 95-98.
  18. Бухольцев И.М., Львович Я.Е. Оптимизация моделирования процессов балансировки и ребалансировки инвестиций для реализации программы развития многообъектной организационной системы // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2024. Т. 12. № 1 (44). С. 7. https://doi.org/10.26102/2310-6018/2024.44.1.015
  19. Гусев П.Ю., Львович Я.Е. Структуризация многофункциональной цифровизированной системы и управление ею на основе оптимизационных моделей дезагрегации ресурсов и объемов деятельности // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023. Т. 11. № 4 (43). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2023.43.4.004

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Преображенский А.П., Аветисян Т.В., Преображенский Ю.П., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».