Розглядаються питання вирішення візуального завдання зі збору інформації багатоканальним прицільно-спостережним комплексом зразка бронетанкового озброєння в інтересах усвідомлення ціле-фонової обстановки, супроводження та знищення озброєння та військової техніки противника на максимальних дальностях (в межах дії основного штатного озброєння зразків бронетанкового озброєння). В якості критерію ефективності виконання завдання з виявлення/розпізнавання/ідентифікації цілі виступає ймовірність виконання відповідної візуальної задачі. Проведено аналіз сучасних підходів щодо оцінки ефективності виконання завдання зі збору даних про ціль, основу яких складають моделі Джонсона та ТТР (Targeting Task Performance, ефективність задачі прицілювання). Пороговий характер зорового сприйняття свідчить про те, що ймовірність виконання візуальної задачі також повинна мати пороговий характер. Тому дво-порогова лінійна апроксимація, запропонована в цій роботі, є більш адекватним модельним представленням, ніж власне сигмоїдні функції, які моделюють ймовірності виконання візуальних задач в рамках моделей Джонсона та моделі TTP.
Reconnaissance and defeat of enemy targets on the battlefield depends on the technical characteristics of surveillance and sighting devices, and it is important to ensure their effective operation, during both the day and night, especially in adverse weather conditions. Therefore, in the field of modernization and development of surveillance and sighting devices, by both domestic and foreign manufacturers, in recent years there has been a major trend towards the development of multi-channel sighting systems on armored vehicles. To determine the optimal parameters of the sighting systems of armored vehicle samples, it is necessary to develop a mathematical model that would take into account the entire process of target reconnaissance, including the impact of full range of natural and man-made obstacles, to determine the ways for the improvement of combat effectiveness of weapons samples. In this work, a mathematical model is developed for description of fire tasks execution on the battlefield by a tank crew, which is equipped with a multi-channel sight-monitoring system, to assess the work of the sighting system as whole as well as of each of its channels. The analysis of the functional scheme of solving the combat task shows that the stage of data acquisition should be divided into, at least three, separate states, namely: detection, recognition and identification such that the transitions between these states will be described by the corresponding probabilities. The developed model describes the sequence of events that in terms of probability theory form a Markov chain. The proposed analytical Markov model allows for modeling the solution of fire tasks by the tank crew equipped with a multi-channel sighting and observation system with separate consideration of the stages of target reconnaissance, its recognition and identification, which in turn are considered as separate states of the Markov chain. The model opens a possibility for the development of an extended model to determine a quantitative indicator to assess the effectiveness of a given sighting system in comparison with its analogs.
В статті представлено математичну модель виконання вогневих задач екіпажем танка, яка включає наступну послідовність станів: вихідний стан зразка бронетанкового озброєння в районі зосередження, марш із місця зосередження до передбаченого місця бою, початок спостереження, виявлення, розпізнавання та ідентифікація противника, бойове застосування зразка бронетанкового озброєння, ураження/неураження ворожої цілі, які утворюють ланцюг Маркова.Граничний розподіл ймовірностей, отриманий як розв’язок рівняння на власні значення та власні вектори, дає ймовірність виконання вогневої задачі екіпажем танка, як функцію ймовірностей переходів між відповідними станами.
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.
hi@scite.ai
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.