Модель классификации подвижных объектов по данным радиолокационных портретов крупноапертурных РЛС L-диапазона с учетом стохастических негативных факторов различной природы

Приведены результаты исследований по совершенствованию моделей и методов оперативной классификации космических аппаратов на основе построения радиолокационных портретов. Предложена гипотеза о том, что минимально необходимое для правильной классификации число радиолокационных портретов является функционалом оригинального показателя интегрального риска, учитывающего стохастический характер негативных факторов, снижающих точностные характеристики радиолокационной станции. Предложена модель классификации подвижных объектов по данным радиолокационных портретов крупноапертурных РЛС L-диапазона с учетом стохастических негативных факторов различной природы. Приведена оригинальная формализация процесса информационного обеспечения классификации космических аппаратов по радиолокационным портретам с использованием двумерного неоднородного дифференциального уравнения для оценки функции плотности вероятности воздействия негативных факторов различной природы на точностные характеристики РЛС. Новизна модели заключается в комплексном учете разнородных факторов на процесс классификации КА, интеграции с риск-анализом и иерархической многоуровневой структуре модели в интересах оперативной классификации. Показано, что представление модели классификации космических аппаратов на основе усовершенствованного риск-анализа обеспечивает получение аналитической зависимости числа радиолокационных портретов с учетом воздействия факторов различной природы, которые формализованы в виде усовершенствованных уравнений Фоккера-Планка (для формализации внутренних факторов) и уравнения Фейнмана-Каца (для внешних факторов, включая динамику реального космического фона). Показано, что совершенствование теории риск-анализа научной школы академика Ю.И. Шокина с учетом результатов решения системы уравнений позволяет существенно улучшить информационное обеспечение задач классификации. Приведены результаты вычислительного эксперимента по обработке радиолокационных портретов, показывающие потенциальную возможность повышения оперативности и точности классификации.