Применение прогностических методов квалиметрии оптико-электронных систем беспилотных воздушных судов при проведении летных испытаний

Дистанционное зондирование Земли
УДК: 
528.873
DOI: 
10.22389/0016-7126-2026-1035-9-40-47
1 Чаусов Е.В.
Год: 
2026
№: 
9
1035
Страницы: 
40-47

Государственный летно-испытательный центр им. В.П.Чкалова

1, 
Аннотация:
Статья посвящена разработке методики определения линейного разрешения оптико-электронных систем на основе применения прогностических методов исследования. Предложена методика определения линейного разрешения на местности, базирующаяся на экстраполяции тренда зависимости линейного разрешения на местности от высоты полета с использованием полиномиальной функции третьего порядка, которая обеспечивает прогнозирование линейного разрешения на местности без выполнения полетов на заданной высоте. Представлены результаты оценивания линейного разрешения на местности оптико-электронной целевой аппаратуры беспилотного воздушного судна типа квадрокоптер, полученные в соответствии с разработанной методикой. С вероятностью 96,2 % подтверждена достоверность прогнозных оценок линейного разрешения на местности, найденных с использованием данной методики. Предложенная методика представляет собой эффективный инструмент для квалиметрии оптико-электронных систем в ходе летных испытаний. Исключение необходимости выполнения полетов на заданной высоте позволяет оптимизировать программу летных испытаний беспилотных воздушных судов, предназначенных для дистанционного зондирования, способствует сокращению сроков их проведения

Список литературы: 
1.   Богомолов А. В., Ларкин Е. В., Привалов А. Н. Математические модели программных отказов цифровых систем управления // Научно-техническая информация. Сер. 2. Информационные процессы и системы. – 2025. – № 1. – С. 1–9. DOI: 10.36535/0548-0027-2025-01-1.
2.   Буланов В. А., Фомичева О. Е. Анализ и прогнозирование временных рядов // Инженерная физика. – 2020. – № 2. – С. 22–29. DOI: 10.25791/infizik.02.2020.1117.
3.   Веселов Ю. Г., Глушко В. А., Молчанов А. С. Математическая модель аэрофотосистемы, построенной на основе фоточувствительных приборов с переносом заряда // Наука и образование. – 2013. – № 10. – С. 219–232.
4.   Денисов А. В., Черногубов А. В. Определение показателей качества изображения для систем дистанционного зондирования из космоса // Вопросы радиотехники. Сер. Техника телевидения. – 2019. – № 1. – С. 3–9.
5.   Коновальцев В. В., Коновальцев Э. В. К вопросу оценки возможности обнаружения малозаметных летательных аппаратов // Современные проблемы создания и эксплуатации вооружения, военной и специальной техники: материалы V всероссийской научно-практической конференции. – СПб: Воен.-косм. акад. им. А. Ф. Можайского, – 2022. – С. 151–157.
6.   Коновальцев Э. В., Коновальцев В. В. Адекватность математической модели составной части комплекса бортового оборудования летательного аппарата в процессе испытаний // Межвузовский сборник научных трудов Краснодарского высшего военного авиационного училища летчиков. – Краснодар: КВВАУЛ, – 2021. – С. 58–63.
7.   Краснов А. Ю. Статистические методы в инженерных исследованиях – СПб: Университет ИТМО, – 2022. – 119 c.
8.   Медведев В. И., Сныткин И. И., Афонин И. Е., Коновальцев Э. В. Радиоэлектронное оборудование воздушных судов – Краснодар: КВВАУЛ, – 2023. – 249 c.
9.   Молчанов А. С., Коломоец В. А. Цифровые портреты типовых объектов воздушной разведки – М.: Перо, – 2025. – 194 c.
10.   Молчанов А. С., Тарасов В. В. Оценивание пространственно-частотных характеристик и показателей качества цифровых оптико-электронных систем при проведении авиационных летных экспериментов // Информация и космос. – 2024. – № 4. – С. 118–125.
11.   Молчанов А. С., Чаусов Е. В. Теория и практика распознавания инженерных сооружений, промышленных предприятий и объектов железнодорожного транспорта при дешифрировании аэрофотоснимков – М.: Перо, – 2024. – 248 c.
12.   Мосягин Г. М. Теория оптико-электронных систем / под ред. В. Я. Колючкина. – М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, – 2020. – 348 c.
13.   Петренко И. А., Чесуев Б. А., Якуничев Д. Е., Труханов К. И. Метод экстраполяции, его применение, актуальность и перспективы развития // Университетская наука. – 2023. – № 1 (15). – С. 194–200.
14.   Пупков Е. А. Оценка линейного разрешения на местности космического аппарата дистанционного зондирования Земли с учетом случайных факторов // Сборник тезисов докладов совместной III отраслевой научно-практической конференции «Созвездие Роскосмоса: траектория науки» и VIII всероссийской научно-технической конференции «Актуальные проблемы ракетно-космической техники» (VIII Козловские чтения). – Самара: СамНЦ РАН, – 2024. – С. 26–27.
15.   Садовникова Н. А., Шмойлова Р. А. Анализ временных рядов и прогнозирование – М.: Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, – 2001. – 67 c.
16.   Саженкова Т. В., Пономарев И. В., Пронь С. П. Методы анализа временных рядов – Барнаул: АлтГУ, – 2020. – 60 c.
17.   Сомов Е. В., Шевелев С. Л. Расчетная оценка линейного разрешения на местности цифровой беспилотной аэрофотосъемочной системы для задач таксационного дешифрирования (состояние вопроса, проблематика, модели) // Хвойные бореальной зоны. – 2025. – Т. 43. – № 2. – С. 20–26.
18.   Цифровые оптико-электронные системы дистанционного зондирования Земли. Основы построения, испытаний и контроля / Е. В. Чаусов, А. С. Молчанов, Е. М. Волотов и др. – М.: Перо, – 2023. – 109 c.
19.   Чаусов Е.В., Молчанов А.С. Формализация выбора оптических тест-объектов при проведении испытаний оптико-электронных нагрузок беспилотных воздушных судов // Геодезия и картография. – 2026. – № 3. – С. 31-41. DOI: 10.22389/0016-7126-2026-1029-3-31-41.
20.   Bachinger F., Kronberger G., Affenzeller M. (2021) Continuous improvement and adaptation of predictive models in smart manufacturing and model management // IET Collaborative Intelligent Manufacturing. 3 (1), pp. 48–63. DOI: 10.1049/cim2.12009.
21.   Diniz M. A. (2022) Statistical methods for validation of predictive models // Journal of Nuclear Cardiology. 29 (6), pp. 3248–3255. DOI: 10.1007/s12350-022-02994-7.
22.   Illia K. (2025) QA as a predictive system: modern methods of ensuring stability, compliance, and resilience of digital products // World Journal of Advanced Research and Reviews. 26 (1), pp. 4246–4249. DOI: 10.30574/wjarr.2025.26.1.1141.
23.   Ji-Hui Wang, Wei-Qi Jin (2009) Research and development on performance models of thermal imaging systems // International Symposium on Photoelectronic Detection and Imaging 2009: Advances in Infrared Imaging and Applications. 73831N-11, DOI: 10.1117/12.834693.
24.   Landgraf D., Völz A., Berkel F., Schmidt K., Specker T., Graichen K. (2023) Probabilistic prediction methods for nonlinear systems with application to stochastic model predictive control // Annual Reviews in Control. 56, 100905, DOI: 10.1016/j.arcontrol.2023.100905.
25.   Magalhães Viegas Junior D. (2024) Sensory methods that support predictive maintenance in an IoT optics // Journal of Interdisciplinary Debates. 5 (1), pp. 74–94. DOI: 10.51249/jid.v5i01.1919.
26.   Maheshkumar M. (2025) Predictive analytics using AI: forecasting the future with intelligent insights // Journal of Computer Science and Technology Studies. 7 (7), pp. 214–219. DOI: 10.32996/jcsts.2025.7.7.20.
27.   Monteiro F. F., Lima K. A. L., Ribeiro L. A. (2023) Predicting-BN: computational insights into its mechanical, electronic, and optical characteristics // Computational Condensed Matter. 37, e00853, DOI: 10.1016/j.cocom.2023.e00853.
28.   Rossiter J. A., Ding Y. (2010) Interpolation methods in model predictive control: an over-view // International Journal of Control. 83 (2), pp. 297–312. DOI: 10.1080/00207170903148106.
29.   Schulze T., Buschmann D., Schmitt R. H. (2024) Evaluation methodology for interpretation methods of predictive quality models // Procedia CIRP. 126, pp. 969–974. DOI: 10.1016/j.procir.2024.08.366.
30.   Suvarnapathaki S. (2021) Comparison of predictive modelling methods in classification problems // Journal of scientific research. 65 (9), pp. 102–106. DOI: 10.37398/jsr.2021.650915.
Образец цитирования:
Чаусов Е.В., 
Применение прогностических методов квалиметрии оптико-электронных систем беспилотных воздушных судов при проведении летных испытаний // Геодезия и картография. – 2026. – № 9. – С. 40-47. DOI: 10.22389/0016-7126-2026-1035-9-40-47
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 12.05.2026
Принята к публикации: 10.08.2026
Опубликована: 25.10.2026

Содержание номера

2026 сентябрь DOI:
10.22389/0016-7126-2026-1035-9