Методологія використання багатоканальних аерокосмічних зображень у моделі переслідування для корпоративних диференціальних ігор

UKR: Війна в Україні призвела до значних змін у геополітичному ландшафті, що стимулює розвиток нових технологій, зокрема безпілотних літальних апаратів, дронів та сучасних систем озброєнь. Дослідження математичних моделей переслідування в комбінації з методами корпоративних диференціальних ігор може допомогти в розробленні новітніх систем керування транспортними засобами (СКТЗ) у цивільній та військовій сферах. Мета дослідження полягає в розробленні методології використання даних багатоканальних супутникових знімків у системах керування транспортними засобами, які базуються на моделях переслідування в корпоративних диференціальних іграх. Методологія дослідження полягає в інтеграції даних багатоканальних аерокосмічних зображень у розрахунки параметрів руху літальних апаратів методами теорії ігор і створення сучасної інформаційної технології для запобігання протидії супротивника. Використання аерокосмічних знімків (АКЗ) стало невід’ємною частиною більшості сучасних технологій у СКТЗ і системах дистанційного управління. Хоча не існує надійних СКТЗ, що використовують ці АКЗ, вони поширені в повсякденному житті й відповідають за збереження великої кількості людських життів. Водночас АКЗ схильні до впливу великої кількості факторів збудження, які роблять інформацію на них спотвореною і часто не дозволяють правильно її використовувати безпосередньо для СКТЗ. Це зумовлює актуальність і глобальну значимість завдання створення інтелектуальних СКТЗ нового покоління з включеними в них інформаційними системами оброблення та аналізу АКЗ для моделей переслідування в задачах корпоративних диференціальних ігор. Основним напрямом підвищення точності оброблення та аналізу АКЗ є використання багатоканальних зображень (БКЗ), тобто серій зображень одного і того ж об’єкта, отриманих на різних частотах випромінювання, з різних положень, кутів або за різний час зйомки. У цій техніці реалізуються біонічні принципи оптимального контролю, перевірені еволюцією живої природи. Технологія оброблення БКЗ і вбудовування результатів у моделі СКТЗ ще не до кінця розроблена і вимагає подальшого доопрацювання. Наукова новизна дослідження полягає в розробленні методологічних основ використання даних багатоканальних аерокосмічних зображень у системах керування транспортними засобами та створенні сучасної інформаційної технології оптимального керування літальними апаратами, яка базується на моделях переслідування в корпоративних диференціальних іграх і методах машинного навчання нейронних мереж. Таким чином, у статті розглянуто актуальну проблему створення методології використання даних багатоканальних супутникових знімків у системах керування транспортними засобами, які базуються на моделях переслідування в корпоративних диференціальних іграх. Подальший розвиток цього напряму передбачається шляхом побудови спеціалізованих нейронних мереж згорткового типу для автономної роботи літальних апаратів.

ENG: The war in Ukraine has led to significant changes in the geopolitical landscape, driving the development of new technologies, including unmanned aerial vehicles, drones, and modern weapons systems. The study of mathematical models of harassment in combination with the methods of corporate differential games can help in the development of the latest vehicle management systems (VMS) in the civil and military spheres. The purpose of the study is to develop a methodology for using multichannel satellite imagery data in vehicle control systems based on pursuit models in corporate differential games. The methodology of the study is to integrate the data of multichannel aerospace images into the calculations of aircraft movement parameters using the methods of game theory and the creation of modern information technology to prevent enemy counteraction. The use of aerospace imagery (ASI) has become an integral part of most modern technologies in VMS and remote control systems. Although there are no reliable VMSs using these ASIs, they are common in everyday life and are responsible for saving a large number of human lives. At the same time, ASIs are subject to the influence of a large number of excitation factors, which make the information on them distorted and often do not allow it to be used correctly directly for VMS. This determines the relevance and global significance of the task of creating a new generation of intelligent VMS with the included information systems for processing and analysis of ASI for pursuit models in the tasks of corporate differential games. The main direction of improving the accuracy of processing and analysis of ASI in this direction is the use of multichannel images (MCI), i.e. a series of images of the same object obtained at different radiation frequencies, from different positions, angles or at different shooting times. In this technique, the bionic principles of optimal control, tested by the evolution of living nature, are implemented. The technology of processing MCI and embedding the results into the VMS models has not yet been fully developed and requires further refinement. The scientific novelty of the study lies in the development of methodological bases for the use of multichannel aerospace image data in vehicle control systems and the creation of modern information technology for optimal aircraft control, which is based on pursuit models in corporate differential games and methods of machine learning of neural networks. Thus, the article discusses the topical problem of creating a methodology for using multichannel satellite image data in vehicle control systems, which are based on pursuit models in corporate differential games. Further development of this direction is envisaged by building specialized convolutional neural networks for the autonomous operation of aircraft.