The subject of the paper is the process of joint use of false aircraft targets as part of a group of combat unmanned aerial vehicles to perform tasks to destroy enemy targets. The current paper determines the optimal number of false aircraft targets in a group of combat unmanned aerial vehicles to defeat targets with the desired degree of their defeat and acceptable losses of own combat unmanned aerial vehicles. The scientific task is to improve the methodology for determining the optimal number of false aircraft targets in a group of combat unmanned aerial vehicles to defeat targets with the desired degree of defeat and acceptable losses of own combat unmanned aerial vehicles. To achieve the purpose of the research paper, the following tasks were performed: the process of joint use of false aircraft targets as part of a group of combat unmanned aerial vehicles to defeat targets with the desired degree of their defeat has been formalized; a mathematical model for determining the optimal composition of false aircraft targets as part of a group of combat unmanned aerial vehicles to minimize the losses of real aircraft during their tasks has been developed; based on the conditions of a practical example, the functioning of the improved methodology has been tested and the relevant recommendations have been substantiated. Methods. The mathematical model uses combinatorics and binomial probability distribution. The following results were obtained. An improved methodology is presented, which is multifunctional since, on the one hand, its use makes it possible to determine the required number of false aircraft targets in a group of combat unmanned aerial vehicles to defeat targets with the desired degree of their defeat and acceptable losses of own combat unmanned aerial vehicles, and on the other hand, to determine the predicted level of losses of real aircraft targets from the group when using a certain number of false aircraft targets. Conclusions. The availability of an improved methodology with ready-made calculation formulas will allow the prediction of possible results of combat use of groups of unmanned aerial vehicles based on the initial parameters and substantiate recommendations on their possible composition.
Мета роботи: удосконалення існуючої математичної моделі вогневого ураження артилерійських підрозділів противника, які інтегровані в розвідувально-вогневу систему, з урахуванням особливостей функціонування елементів її підсистем та взаємозв’язків між ними. Дизайн/Метод: основними методами дослідження є метод системного аналізу та метод динаміки середніх. Результати дослідження: запропонована удосконалена математична модель дозволяє визначити чисельні значення показників ефективності вогневого ураження артилерійських підрозділів противника ракетними військами і артилерією в операції, а також оцінити прогнозний збиток, нанесений противнику унаслідок їх ураження з урахуванням виділеного ресурсу вогневих засобів та боєприпасів. Теоретична цінність дослідження: основними результатами досліджень за тематикою статті є удосконалення науково-методичного апарату оцінювання ефективності вогневого ураження артилерійських підрозділів противника ракетними військами і артилерією в оборонній операції. Дана модель може бути використана для удосконалення методики оцінювання ефективності вогневого ураження артилерійських підрозділів противника засобами ракетних військ і артилерії в операції. Тип статті: науково-теоретична.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.