Китайские военные исследователи достигли заметных успехов в совершенствовании радиолокационных систем обнаружения. По имеющимся данным, команда ученых разработала и внедрила инновационный алгоритм искусственного интеллекта, позволяющий радарам более эффективно выявлять беспилотные летательные аппараты, совершающие полет на малой высоте.
Современные военные действия показали, что существующие радиолокационные системы нередко сталкиваются с проблемами при обнаружении и отслеживании большого количества небольших беспилотных летательных аппаратов, действующих скоординированно. Небольшие габариты, полет на малой высоте и непредсказуемая траектория движения позволяют таким беспилотникам создавать значительную нагрузку на стандартные системы обнаружения. В ходе последних боевых действий тактика использования роев дронов продемонстрировала способность выводить из строя операторов радиолокационных станций и создавать сложности для оборонительных комплексов в определении, какие сигналы указывают на настоящую опасность.
Чтобы справиться с данной задачей, китайские ученые создают радиолокационные системы с использованием искусственного интеллекта, позволяющие оперативно обрабатывать большие массивы информации. В этих системах применяются алгоритмы машинного обучения для изучения структуры сигналов, определения ключевых особенностей целей и устранения ошибочных сигналов, принимаемых от беспилотных летательных аппаратов, за шум или другие воздушные объекты.
По имеющимся сведениям, в Китае создана инновационная технология «инверсного синтезирования апертуры», благодаря которой можно выявлять особенности движущихся объектов. Эта технология позволяет радарным системам наблюдать за целями, находящимися в движении, с различных ракурсов, что обеспечивает сбор большего объема динамических данных для определения их характеристик и, в частности, для дифференциации потенциальных дронов-ловушек от настоящих атакующих аппаратов. В условиях множества низковысотных целей радиолокационные станции, преодолевая помехи – нежелательные сигналы, отраженные от ландшафта, водной поверхности, осадков или строений, – способны идентифицировать и непрерывно отслеживать их.
Первичные тесты демонстрируют, что внедрение искусственного интеллекта существенно улучшает характеристики радиолокационных систем в части выявления и распознавания беспилотных летательных аппаратов, летящих на малых высотах. Использование искусственного интеллекта для оперативной обработки значительных массивов информации позволяет установить, какие дроны представляют собой подлинную опасность, а какие могут быть отвлекающими элементами в составе роя.
Руководят исследованиями эксперты, задействованные в создании китайских систем ПВО. Значительный вклад вносит научно-исследовательский институт, являющийся частью государственной корпорации, специализирующейся на оборонных технологиях. Ранее эта организация разработала ряд радиолокационных комплексов для заблаговременного предупреждения и выявления целей, летящих на малой высоте. Данные системы выполняют важнейшую функцию в обеспечении безопасности военных объектов от воздушных атак, например, с использованием беспилотных летательных аппаратов и ракет.
Инженеры, задействованные в проекте, отмечают, что выявление значительного числа дронов сопряжено с необходимостью использования больших вычислительных ресурсов. Технологии искусственного интеллекта предоставляют действенное решение, позволяя анализировать сложные радиолокационные сигналы в режиме реального времени и улучшать работу систем обнаружения. Сюй Цзинь, ведущий специалист в области радиолокации для противовоздушной обороны и член высшего консультативного совета Китая, Народного политического консультативного совета Китая, заявил, что большое количество беспилотников создает перегрузку и усложняет обнаружение из-за помех. Обеспечение точного обнаружения множества дронов требует значительных вычислительных возможностей, что представляет собой проблему для традиционных радиолокационных подходов.
Разработка РЛС с искусственным интеллектом – это еще один этап технологического соревнования. Повышение эффективности выявления роев дронов позволит усилить системы ПВО и уменьшить риски, связанные с эволюционирующими методами использования беспилотных летательных аппаратов.