Розробка методичного підходу з дослідження систем зв’язку спеціального призначення
DOI:
https://doi.org/10.15587/2706-5448.2022.269378Ключові слова:
сили та засоби зв’язку, методи дослідження, угруповання військ (сил), оперативне управлінняАнотація
Ієрархічність побудови систем спеціального призначення, велика кількість різнотипних засобів зв’язку, що входять до їх складу обумовлює необхідність обґрунтування порядку дослідження систем спеціального зв’язку. Існуючі підходи з проведення досліджень систем зв’язку спеціального призначення є вузькоспрямованими та направленими на дослідження окремих видів зв’язку. Велика кількість дестабілізуючих факторів, що впливають на порядок функціонування систем зв’язку спеціального призначення та апріорна невизначеність про умови її застосування тільки ускладнюють зазначене питання. Також досвід повномасштабної збройної агресії збройних сил російської федерації на території України показав необхідність зміни підходів з дослідження систем зв’язку спеціального призначення. Саме тому питання підвищення ефективності управління силами та засобами зв’язку угруповань військ (сил) в ході ведення операцій є важливим та актуальним питанням. Об’єктом дослідження є система зв’язку угруповання військ (сил). Предметом дослідження є ефективність функціонування системи зв’язку угруповання військ (сил) відповідно до мети операції. В дослідженні проведено розробку методичного підходу з дослідження систем зв’язку спеціального призначення. Новизна запропонованого методичного підходу полягає у врахуванні оперативності при обранні того чи іншого методу при дослідженні стану системи зв’язку спеціального призначення, а також можливості розрахувати достовірність при обранні того чи іншого методу при дослідженні стану системи зв’язку спеціального призначення. Також елементом новизни даного методичного підходу полягає у врахуванні оперативності прийнятих рішень щодо оцінки стану системи зв’язку спеціального призначення при вборі одного або іншого методу дослідження. Зазначений підхід доцільно реалізувати в алгоритмічному та програмному забезпеченні при дослідженні стану системи зв’язку спеціального призначення.
Посилання
- Shishatckii, A. V., Bashkirov, O. M., Kostina, O. M. (2015). Rozvitok іntegrovanikh sistem zv’iazku ta peredachі danikh dlia potreb Zbroinikh Sil. Ozbroennia ta vіiskova tekhnіka, 1 (5), 35–40.
- Sokolov, K. O., Gudima, O. P., Tkachenko, V. A., Shiiatii, O. B. (2015). Osnovnі napriami stvorennia ІT-іnfrastrukturi Mіnіsterstva oboroni Ukraini. Zbіrnik naukovikh pratc Tcentru voenno-strategіchnikh doslіdzhen, 3 (6), 26–30.
- Makarenko, S. I. (2017). Perspektivy i problemnye voprosy razvitiia setei sviazi spetcialnogo naznacheniia. Sistemy upravleniia, sviazi i bezopasnosti, 2, 18–68.
- Onumanyi, A. J., Abu-Mahfouz, A. M., Hancke, G. P. (2021). Amplitude quantization method for autonomous threshold estimation in self-reconfigurable cognitive radio systems. Physical Communication, 44, 101256. doi: https://doi.org/10.1016/j.phycom.2020.101256
- Tamilarasi, D., Ramesh, P., Krishnamoorthy, R., Bharatiraja, C., Jayasankar, T. (2021). Design of radio frequency integrated circuit for RF to DC power converter for bio-medical application. Materials Today: Proceedings, 45, 2139–2144. doi: https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.09.733
- Bodianskyi, E. V., Strukov, V. M., Uzlov, D. Yu. (2017). Generalized metrics in the problem of analysis of multidimensional data with different scales. Zbirnyk naukovykh prats Kharkivskoho natsionalnoho universytetu Povitrianykh Syl, 3 (52), 98–101.
- Noh, B., Son, J., Park, H., Chang, S. (2017). In-Depth Analysis of Energy Efficiency Related Factors in Commercial Buildings Using Data Cube and Association Rule Mining. Sustainability, 9 (11), 2119. doi: https://doi.org/10.3390/su9112119
- Tymchuk, S. (2017). Methods of Complex Data Processing from Technical Means of Monitoring. Path of Science, 3 (3), 4.1–4.9. doi: https://doi.org/10.22178/pos.20-4
- Zhou, S., Yin, Z., Wu, Z., Chen, Y., Zhao, N., Yang, Z. (2019). A robust modulation classification method using convolutional neural networks. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2019 (1). doi: https://doi.org/10.1186/s13634-019-0616-6
- Zhang, D., Ding, W., Zhang, B., Xie, C., Li, H., Liu, C., Han, J. (2018). Automatic Modulation Classification Based on Deep Learning for Unmanned Aerial Vehicles. Sensors, 18 (3), 924. doi: https://doi.org/10.3390/s18030924
- Zuiev, P., Zhyvotovskyi, R., Zvieriev, O., Hatsenko, S., Kuprii, V., Nakonechnyi, O. et al. (2020). Development of complex methodology of processing heterogeneous data in intelligent decision support systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (9 (106)), 14–23. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.208554
- Meleshko, Y., Drieiev, O., Drieieva, H. (2020). Method of identification bot profiles based on neural networks in recommendation systems. Advanced Information Systems, 4 (2), 24–28. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.2.05
- Rybak, V. A., Akhmad, Sh. (2016). Analiticheskii obzor i sravnenie sushchestvuiushchikh tekhnologii podderzhki priniatiia reshenii. Sistemnyi analiz i prikladnaia informatika, 3, 12–18.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2022 Inha Semenenko, Yurii Artabaiev, Larisa Degtyareva, Yuliia Vakulenko, Elena Odarushchenko, Oleksii Nalapko, Artur Zarubenko, Dmytro Pavliuk, Hanna Demianenko, Bohdan Kovalchuk
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
