Search

The emergence of new means of attack, reconnaissance and methods of sabotage imposes special requirements on the technical means of protecting important state facilities (ISF). Modern trends in the construction of ISF physical protection systems are the integration of engineering barriers, perimeter signaling and detection tools. Detection tools should provide covert receipt of information about the approach of the intruder in "distant" intrigues. To do this, it is possible to use technical means built on the principle of semi-active bistatic radar with an external illumination source. However, in order to identify intruders in the ISF protection zone, it is necessary to have a priori information about the radar visibility of the combined location objects. The combined object is typically a complex object having both metallic and dielectric elements. To this end, a technique has been developed for estimating the radar cross-section (RCS) of combined objects in the field of external illumination. The electromagnetic field (EMF) scattered by a combined object in the meter and decimeter wavelength ranges is calculated as a coherent sum of fields, taking into account their phase, scattered by its metal and dielectric elements. This made it possible to take into account the electromagnetic interaction of the elements of the combined object. The method of integral equations (IE) was used to find the current density and magnetic field strength. The scatter diagrams of the person-intruder, the person-intruder in personal armor protection (PAP) under different conditions of irradiation and reception and illumination frequencies are obtained and analyzed. This made it possible to evaluate the effect of metallic elements on the scatter diagram of the combined object. The obtained a priori information is of significant practical importance at the stage of optimizing signal processing algorithms and designing new means of covert detection

We developed a combined method for forecasting of the process of occurrence of emergency situations of a natural character. In contrast with other methods, it makes it possible to perform a complex forecasting of emergency situations, both in general and by types, taking into consideration trends of periodic changes in the process. We considered a number of emergencies for a certain period of time as a generalized parameter of the process. Taking into consideration an influence impact of all destabilizing factors, we should present the process in the form of an additive mixture of systematic, periodic, and random components. The systematic component is a polynomial of some degree. We performed detection and assessment of the periodic component based on the statistical criterion, which subordinates to the chi-square distribution. We used the method of group consideration of arguments to forecast the random component. We should carry out forecasting of emergency situations by type by the probabilistic-statistical method of forecasting.The need to develop a combined forecasting method appears is due to that the existing methods for forecasting of emergency situations focus mainly on forecasting of certain types of emergency situations. Existing methods do not solve the problem of complex forecasting of emergency situations. We should also note that the presence of periodic components of an arbitrary form is characteristic for the process of occurrence of natural emergencies. Consideration of such components in the forecasting of emergency situations makes analysis of the processes of occurrence and development of emergency situations deeper.In the process of experimental studies, we found that the use of the combined method makes it possible to perform forecasting of emergency situations at least a year ahead with a relative forecast error of no more than three percent.The combined method combines the regression analysis method, the method of verification of statistical hypotheses and the method of group consideration of argument. This proves usefulness and expedience of the method. That makes it possible to compensate disadvantages of some methods using other methods, which would lead to the improvement of forecast accuracy, Разработан комбинированный метод прогнозирования процесса возникновения чрезвычайных ситуаций природного характера, который отличается тем, что позволяет осуществлять комплексный прогноз чрезвычайных ситуаций, как в целом, так и по видам с учетом тенденций периодических изменений этого процесса. В качестве обобщенного параметра данного процесса рассматривается количество чрезвычайных ситуаций за некоторый период времени. С учетом воздействия всех дестабилизирующих факторов этот процесс целесообразно представить в виде аддитивной смеси систематической, периодической и случайной составляющих. Систематическая составляющая представляет собой полином некоторой степени. Выявления и оценка периодической составляющей осуществляется на основе статистического критерия, подчиненного хи-квадрат распределению. Для прогнозирования случайной составляющей используется метод группового учета аргументов. Прогнозирование чрезвычайных ситуаций по видам осуществляется вероятностно-статистическим методом прогноза.Необходимость разработки комбинированного метода прогноза связана с тем, что существующие методы прогноза чрезвычайных ситуаций ориентированы в основном на прогнозирование отдельных видов чрезвычайных ситуаций. Существующие методы не решают задачи комплексного прогнозирования чрезвычайных ситуаций. Кроме того, следует отметить, что для процесса возникновения природных чрезвычайных ситуаций характерно наличие периодических составляющих произвольной формы. Учет таких составляющих при прогнозировании чрезвычайных ситуаций позволит глубже проанализировать процессы возникновения и развития чрезвычайных ситуаций.В результате экспериментальных исследований установлено, что применение комбинированного метода позволяет осуществлять прогнозирование чрезвычайных ситуаций как минимум на год вперед с относительной ошибкой прогноза не более трех процентов.Полезность и целесообразность применения данного метода обусловлена тем, что комбинированный метод объединяет метод регрессионного анализа, метод проверки статистических гипотез, метод группового учета аргументов. Это позволяет компенсировать недостатки одних с помощью других, что приведет к повышению точности прогнозирования, Розроблено комбінований метод прогнозування процесу виникнення надзвичайних ситуацій природного характеру, який відрізняється тим, що дозволяє здійснювати комплексний прогноз надзвичайних ситуацій як в цілому, так і за видами з врахуванням тенденцій періодичних змін даного процесу. В якості узагальненого параметру даного процесу розглядається кількість надзвичайних ситуацій за деякий період часу. З врахуванням дії всіх дестабілізуючих факторів цей процес доцільно зобразити у вигляді адитивної суміші систематичної періодичної та випадкової складових. Систематична складова уявляє собою поліном деякого ступеня. Виявлення та оцінка параметрів періодичної складової здійснюється на основі статистичного критерію, підпорядкованого хі-квадрат розподілу. Для прогнозування випадкової складової використовується метод групового врахування аргументів. Прогнозування надзвичайних ситуацій за видами здійснюється ймовірнісно-статистичним методом прогнозу.Необхідність розробки комбінованого методу прогнозу пов’язана з тим, що існуючі методи прогнозу надзвичайних ситуацій орієнтовані в основному на прогнозування окремих видів надзвичайних ситуацій. Існуючі методи не вирішують задачі комплексного прогнозування надзвичайних ситуацій. Крім того слід зазначити, що для процесу виникнення природних надзвичайних ситуацій характерні наявності періодичних складових довільної форми. Врахування таких складових при прогнозування надзвичайних ситуацій дозволить глибше проаналізувати процеси виникнення та розвитку надзвичайних ситуацій.В результаті експериментальних досліджень встановлено, що застосування комбінованого методу дозволяє здійснювати прогнозування надзвичайних ситуацій як мінімум на рік вперед з відносною похибкою прогнозу не більше трьох відсотків.Корисність і доцільність застосування даного методу обумовлена тим, що комбінований метод об’єднує метод регресійного аналізу, метод перевірки статистичних гіпотез, метод групового врахування аргументів. Це дозволяє компенсувати недоліки одних за допомогою інших, що призведе до підвищення точності прогнозування