m 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
0 12
Обнаружение объектов
24 36 t , час .
Рис . 7 . Отображение результатов одной реализации при моделировании процесса функционирования космической системы и 10-ти сценариях действий объекта а с другой – моделирование действий морского объекта путем розыгрыша некоторого количества сценариев , имитирующих неопределенность его возможного положения и состояния (« обнаружен » или « не обнаружен »).
При каждом пролете космического аппарата над неподвижной ( динамичной ) областью возможного положения объекта ( с учетом принятых ограничений по границам этой области и скорости перемещения объекта ) по всем сценариям возможных действий объекта воспроизводятся явления ( опыты ), благоприятный исход которых ( объект попал в полосу обзора КА , зафиксирован бортовым специальным комплексом , информация об объекте получена на пункте приема информации , объект распознан ) означает появление события « обнаружение объекта ». В противном случае объект считается не обнаруженным . С целью обеспечения приемлемых для прогнозных расчетов точности и надежности получаемых оценок ( доверительного интервала 0,05 и доверительной вероятности 0,7 – 0,9 ) выбрано 100 сценариев возможных действий объекта .
Для удобства прогнозирования аналитические зависимости и логические условия применяемых математических моделей трансформированы в компьютерную модель на языке программирования высокого уровня . Пример получения и отображения результатов одной реализации при моделировании процесса функционирования КС ( интервал оценки – 3 суток ) и 10-ти сценариях ( m ) действий объекта представлен на рисунке 7 .
Результаты могут быть интерпретированы следующим образом . Всего на интервале оценки произошло 8 информативных пролетов космического аппарата через область возможного положения объекта . Количество благоприятных исходов опытов ( обозначены на рисунке утолщенными вертикальными отрезками ) в каждом пролете различно ( в первом пролете – 6 , во втором – 5 , в третьем – 3 и т . д .). Отношение количества благоприятных исходов опытов к количеству сценариев ( m = 10 ) позволяет получить оценку мгновенной вероятности обнаружения объекта в текущем пролете КА ( в первом пролете – 0,6 , во втором – 0,5 , в третьем – 0,3 и т . д .). Пролонгация полученных оценок мгновенной вероятности обнаружения объекта на допустимое время устаревания данных и их нормирование интервалом оценки позволяют в итоге получить искомую оценку вероятности слежения W сл . за ним .
Количество благоприятных исходов опытов по каждому из сценариев на интервале оценки соответствует количеству обнаружений объекта ( по первому сценарию – 3 , по второму – 3 , по третьему – 2 и т . д .), а его последующее нормирование по этому интервалу ( в сутках ) – количеству обнаружений в сутки . Для практических целей часто используют усредненное по всем сценариям , а при более детальном исследовании – минимальное и максимальное значения данного показателя ( k ср . , k мин . и k макс . соответственно ).
Измерение интервалов времени между обнаружениями объекта ( при его действиях по всем сценариям ) и их последующая статистическая обработка позволяют построить дифференциальный и интегральный законы распределения вероятностей попадания в такие временные интервалы . Для понимания и удобства восприятия может быть задан определенный уровень вероятности ( например , 0,8 ) попадания в интервалы времени между обнаружениями объекта Т 0 , 8 при равновозможном времени начала решения задачи мониторинга . На рисунке такие интервалы показаны белым цветом . На практике это означает , что время ожидания последующего обнаружения объекта ( с вероятностью не ниже 0,8 ) не превысит максимального значения таких интервалов . Интервалы , превышающие это значение , показаны на рисунке более темным цветом ( третий и девятый сценарии действий объекта ).
Иными словами , данные моделирования процесса функционирования КС ( при различных сценариях действий объекта ) позволяют после их статистической обработки получать искомые оценки прогноза результатов применения систем по целевому назначению . Путем добавления блоков ввода исходных данных , накопления результатов моделирования , их статистической обработки и визуализации получаемых оценок показателей в удобном для выполнения исследований виде производится преобразование компьютерных моделей в компьютерную методику в рамках разработанного метода . Подробное описание форм отображения выходных данных компьютерных моделей и методик содержится в [ 13 ].
Получаемые с помощью разработанных метода , компьютерных моделей и методики зависимости представленных выше показателей W cл . , k ср . , Т 0 , 8 от заданных условий ( границ области возможного положения объекта , маршрутов и скоростей перемещения объекта , допустимого времени устаревания данных , состава и баллистической структуры орбитальной группировки КА , характеристик бортового специального комплекса и т . д .) позволяют на выбранном
48 60
72
No . 1 ( 13 ) / 2018 , Морские информационно-управляющие системы 15