Methods of identifying means of injury on the example of «Shahed-136» unmanned aerial vehicles
DOI:
https://doi.org/10.34169/2414-0651.2023.1(37).45-54Keywords:
means of destruction, method, kamikaze UAV, identification, scientific and technical expertise, «Shahed-136»Abstract
The article substantiates the expediency of developing a method of identification of means of damage on the example of unmanned aerial vehicles «Shahed-136». It is shown that this problem is due to the increase in the number of kamikaze UAVs used as means of air attack. A universal method of identification of means of damage is proposed. Recommendations on the further use of the results of scientific and technical expertise in the interests of state defense have been developed.
It is shown that the problem of UAV identification can be solved using the analysis of its constituent elements and comparison with the standard. A version of the implementation of this technique is presented using the example of the «Shahed-136» («Geran-2») kamikaze unmanned aerial vehicle. The main stages of the methodology are selected: identification of the sample (setting the name and marking); definition of manufacturers; establishment of the purpose and basic tactical and technical characteristics, establishment of the composition scheme of the sample and design features; reproduction of the functional scheme of the sample; identification of the antenna system of the sample; identification of the material from which the sample body is made. The use of the proposed methodology makes it possible to systematize the process of identification of kamikaze unmanned aerial vehicles, to develop recommendations for countermeasures against the specified means of destruction.
Downloads
References
Методичні рекомендації підрозділам щодо боротьби з безпілотними літальними апаратами іранського виробництва «Shahed-136» («Герань-2»). ВП 7-(01).03.01. Командування Сухопутних військ Збройних Сил України. Жовтень 2022 р. Київ. 49 с.
Військові повідомили про знищення трьох дронів, запущених по Одещині. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.radiosvoboda.org/a/news-dron-odeshchyna/32053168.html.
Нова загроза на передовій: іранські БПЛА «Shahed-136» вже нищать українську техніку, не варто недооцінювати. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://war.znaj.ua/438351-nova-zagroza-na-peredoviy-iranski-bpla-shahed-136-vzhe-nishchat-ukrajinsku-tehniku-ne-varto-nedoocinyuvati.
Obozrevatel. Available at: https://war.obozrevatel.com/v-ukraine-vtoroj-raz-nashli-ostatki-sbitogo-iranskogo-bpla-kotoryij-ispolzovali-okkupantyi-foto.htm.
Животовський Р.М., Шинкарук О.М., Яковлев М.Ю., Варсєгов А.С. Аналіз бойових можливостей крилатих ракет повітряного базування рф у війні проти України 2022 року. Озброєння та військова техніка. Київ: ЦНДІ ОВТ ЗСУ. 2022. № 1(33). C. 82—91. https://doi.orq/1034169/2414-0651.2022.1(33).82–91.
Iranian drones in the russian invasion: analysis by Molfar experts. Available at: https://www.molfar.global/en-blog/shahed.
Брифінг члена комітету парламенту з питань національної безпеки, оборони та розвідки Федіра Веніславського. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://itc.ua/ua/articles/1100432/.
Iran Aircraft Manufacturing Industries (HESA). Available at: https://www.iranwatch.org/iranian-entities/iran-aircraft-manufacturing-industries-hesa.
Epicos. Available at: https://www.epicos.com/company/13900/iran-aircraft-manufacturing-industrial-company-hesa.
Безпілотники-камікадзе «Shahed-136» з Ірану – наскільки небезпечні та як їм протидіяти [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://itc.ua/ua/articles/1100432/.
Slyusar, V., Protsenko, M., Chernukha, A., Gornostal, S., Rudakov, S., Shevchenko, S., Chernikov, O., Kolpachenko, N., Timofeyev, V., & Artiukh, R. (2021). Construction of an advanced method for recognizing monitored objects by a convolutional neural network using a discrete wavelet transform. Eastern-European J. of Enterprise Technologies. № 4(9(112)). Рр. 65—77. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.238601. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.238601
Slyusar, V., Protsenko, M., Chernukha, A., Kovalov, P., Borodych, P., Shevchenko, S., Chernikov, O., Vazhynskyi, S., Bogatov, O., & Khrustalev, K. (2021). Improvement of the model of object recognition in aero photographs using deep convolutional neural networks. Eastern-European J. of Enterprise Technologies. № 5(2(113)). Рр. 6—21. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.243094. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.243094
Slyusar, V., Protsenko, M., Chernukha, A., Melkin, V., Petrova, O., Kravtsov, M., Velma, S., Kosenko, N., Sydorenko, O. & Sobol, M. (2021). Improving a neural network model for semantic segmentation of images of monitored objects in aerial photographs. Eastern-European J. of Enterprise Technologies. № 6(2(114)). Рр. 86—95. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.248390. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.248390
Slyusar, V., Protsenko, M., Chernukha, A., Melkin, V., Biloborodov, O., Samoilenko, M., Kravchenko, O., Kalynychenko, H., Rohovyi, A. & Soloshchuk, M. (2022). Improving the model of object detection on aerial photographs and video in unmanned aerial systems. Eastern-European J. of Enterprise Technologies. № 1(9(115)). Р. 24. https://doi.org/34. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.252876. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.252876
Слюсар В.І., Проценко М.М., Докучаєв О.В. Методика побудови нейронних мереж для ідентифікації озброєння та військової техніки. Озброєння та військова техніка. Київ: ЦНДІ ОВТ ЗСУ. 2022. № 2(34). С. 99—107. https://doi.org/1034169/2414-0651.2022.2(34).99-107.
Методика дослідження елементної бази уламків зброї рф за номенклатурою Повітряних сил / Животовський Р.М., Шинкарук О.М., Яковлев М.Ю., Варсєгов А.С., Докучаєв О.В. Озброєння та військова техніка. Київ: ЦНДІ ОВТ ЗСУ. 2022. № 3(35). С. 55—67. https://doi.orq/1034169/2414-0651.2022.3(35).55–67.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Михайло Васьківський,Вадим Слюсар,Руслан Животовський ,Олег Шинкарук,Михайло Проценко,Максим Яковлев ,Ігор Слюсар
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
