КОНЦЕПЦІЯ ТЕХНОЛОГІЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ЯК ОСНОВНОЇ СКЛАДОВОЇ РАДІОЕЛЕКТРОННОЇ БОРОТЬБИ

Вадим Козлов; Вадим Слюсар

doi:10.34169/2414-0651.2024.2(42).76-84

КОНЦЕПЦІЯ ТЕХНОЛОГІЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ЯК ОСНОВНОЇ СКЛАДОВОЇ РАДІОЕЛЕКТРОННОЇ БОРОТЬБИ

Автор(и)

Вадим Козлов Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України
Вадим Слюсар Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України

DOI:

https://doi.org/10.34169/2414-0651.2024.2(42).76-84

Ключові слова:

штучний інтелект, радіоелектронна боротьба, адаптація, радіочастота, радіоелектронні засоби, технологія, мережецентричний підхід, крос-платформена координація, безпілотні літальні апарати, інтелектуальні системи, глибинні нейронні мережі, машинне навчання

Анотація

Проведено аналіз розвитку засобів радіоелектронної боротьби в передових країнах світу.

Обґрунтовано доцільність впровадження технологій штучного інтелекту в засоби радіоелектронної боротьби та визначено основні завдання відповідних засобів.

Розроблено блок-схему та описано модель автоматичного засобу радіоелектронної боротьби з інтегрованою технологією штучного інтелекту, обґрунтовано спроможності мережецентричного підходу автоматичного засобу радіоелектронної боротьби з інтегрованою технологією штучного інтелекту (крос-платформена координація).

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Біографія автора

Вадим Слюсар, Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України

доктор технічних наук, професор

Посилання

Department of Defense Electromagnetic Spectrum Superiority Strategy. Available at: https://apps.dtic.mil/sti/citations/AD1113597.

Science & Technology Trends 2023−2043 Across the Physical, Biological and Information Domains. NATO Science & Technology Organization. Vol. 1: Overview. 2023. 142 p.

Струкова П.Э. Искусственный интеллект в Китае: современное состояние отрасли и тенденции развития. Вестн. Санкт-Петербургского ун-та. 2022. Т. 12. Вып. 4 [Електронний ресурс] − Режим доступу: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-kitae-sovremennoe-sostoyanie-otrasli-i-tendentsii-razvitiya?ysclid=lv0yqt9npj575009126.

«Былина» сможет атаковать противника без участия оператора. 18 апреля 2020. Известия. [Електронний ресурс]. − Режим доступу: https://hi-tech.mail.ru/news/48710-bylina_smozhet_atakovat/?ysclid=lv0zlj32hz785731055.

Системы РБ-109А «Былина» готовятся к развертыванию в зоне СВО. 30.10.2023. Русское оружие. [Електронний ресурс]. − Режим доступу: https://rg.ru/2023/10/30/sistemy-rb-109a-bylina-gotoviatsia-k-razvertyvaniiu-v-zone-svo.html?ysclid=lv0zkgjcc9845493537.

Россия внедряет передовую систему управления РЭБ РБ-109А «Былина». [Електронний ресурс] − Режим доступу: https://avia.pro/news/rossiya-vnedryaet-peredovuyu-sistemu-upravleniya-reb-rb-109a-bylina?ysclid=lv0zxssp9c480496250.

ГОСТ Р 59276-2020. Национальный стандарт российской федерации. Системы искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия. Общие положення. Artificial intelligence systems. Methods for ensuring trust. General. [Дата введ. 2021-03-01]. М.: Стандартинформ. 2021. 10 с.

Шевченко A.І., Барановський С.В., Білокобильський О.В. Стратегія розвитку штучного інтелекту в Україні: монографія; за заг. ред. А.І. Шевченка. Інст. проблем штучного інтелекту М-ва освіти і науки України і Нац. акад. наук України. Київ. 2023. 305 с.

Слюсар В.І. Штучний інтелект як основа перспективних мереж управління. Проблеми координації воєнно-технічної та оборонно-промислової політики в Україні. Перспективи розвитку озброєння та військової техніки: зб. матер. VII міжнар. наук.-практ. конф. Київ. 2019. C. 89—90. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.30247.50087.

Purabi Sharma, Kandarpa Kumar & Nikos Mastorakis. Artificial Intelligence Aided Electronic Warfare Systems – Recent Trends and Evolving Applications. Available at: https://www.researchgate.net/publication/ 347631413_Artificial_ Intelligence_Aided_Electronic_Warfare_Systems-Recent_Trends_and_Evolving_Applications.

Никольский Б.А. Основы теории систем и комплексов радиоэлектронной борьбы: учебное пособие. Самара. 2012. 174 с.

Макаренко С.И. Анализ средств и способов противодействия беспилотным летательным аппаратам. Ч. 3. Радиоэлектронное подавление систем навигации и радиосвязи. Системы управления, связи и безопасности. 2020. № 2. С. 101—175.

https://doi.org/10.24411/2410-9916-2020-10205.

Слюсар В.И. Неортогональное частотное мультиплексирование (N-OFDM) сигналов. Ч. 1. Технологии и средства связи. 2013. № 5. C. 61—65.

Слюсар В.И. Неортогональное частотное мультиплексирование (N-OFDM) сигналов. Ч. 2. Технологии и средства связи. 2013. № 6. C. 60—65.

Сидорин А.Н. Безродный А.Н. Перспективы применения технологий искусственного интеллекта в радиоэлектронной борьбе. [Електронний ресурс] − Режим доступу: https://cyberleninka.ru/article/n/perspektivy-primeneniya-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta-v-radioelektronnoy-borbe?ysclid=lv0z4qw8jm847378375.

Іванченко Г.Ф. Системи штучного інтелекту: навч. посіб. Київ: КНЕУ. 2011. 382 с.

Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. Стереотип. М.: Горячая линия – Телеком. 2002. 382 с.

Терейковський І.А., Бушуєв Д.А., Терейковська Л.О. Штучні нейронні мережі: базові положення: навч. посіб. Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського. 2022. 123 с.

Transfer Learning: как быстро обучить нейросеть на своих данных. [Електронний ресурс]. − Режим доступу: https://habr.com/ru/companies/binarydistrict/articles/428255/.

Slyusar, V., Kondratenko, Y., Shevchenko, A. & Yeroshenk, T. Some Aspects of Artiﬁcial Intelligence Development Strategy for Mobile Technologies. Available at: https://www.researchgate.net/publication/380376179_Some_Aspects_of_Artificial_Intelligence_Development_Strategy_for_Mobile_Technologies.