Деякі аспекти розбудови системи висвітлення підводної та надводної обстановки для військово-морських сил

Віктор Гречанінов; Віктор Гречанінов

doi:10.25140/2411-5363-2026-2(44)-189-200

Автор(и)

Віктор Гречанінов Інститут проблем математичних машин і систем НАН України , Україна https://orcid.org/0000-0001-6268-3204
Віктор Гречанінов Інститут проблем математичних машин і систем НАН України, Україна https://orcid.org/0009-0002-8400-6401

DOI:

https://doi.org/10.25140/2411-5363-2026-2(44)-189-200

Ключові слова:

ситуаційна обізнаність; моніторинг підводної і надводної морської обстановки; ситуаційне управління

Анотація

У статті розглянуто концептуальні засади автоматизації ситуаційного управління у системі висвітлення підводної та надводної обстановки. Проаналізовано існуючі засоби спостереження за морським середовищем та визначено їх основні обмеження щодо забезпечення безперервного контролю та прихованості функціонування. Запропоновано архітектурну модель інтегрованої автоматизованої системи, що включає сенсорний рівень, регіональні центри обробки даних та ситуаційний центр. Окрему увагу приділено впровадженню ситуаційного управління з використанням технологій штучного інтелекту.

Посилання

Горбулін, В. П. (2020). Щодо захисту морського узбережжя України. Вісник Національної академії наук України, 9, 30-40.https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/1729052.

Morozov A.A., Yaschenko V.A. (2026). New Technologies for National Security Situation Centres. Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing.

Збруцький, О. В., Сірівчук, А. С., & Клочков, О. П. (2024). Автоматизація моніторингу морської обстановки за допомогою безекіпажного надводного судна. Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля, 6(286), 166-173. https://journals.snu.edu.ua/index.php/VisnikSNU/article/view/10194.

Spets Techno Export. (2026). Olimp-3K. https://spetstechnoexport.com/uk/product/olimp-3k.

SAES Solutions Defence & Security. (2018). Portfolio. https://electronica-submarina.com/wp-content/uploads/2018/08/Portfolio_SAES_english-1.pdf.

The Maritime Executive. (2020). U.S. Navy tests unmanned patrol boat for port security. https://www.maritime-executive.com/article/u-s-navy-tests-unmanned-patrol-boat-for-port-security.

Serrano, L. G. (2021). Grokking machine learning. Manning Publications.

Морозов А.О., Ященко В.А. Ситуаційні Центри Інформаційні Технології Майбутнього, Київ, 2008, СП «Інтертехнодрук», 332 с.

Шапіро, Г. (2023). Дослідження стійкості роботи нейромережі в системі ідентифікації надводної обстановки. Вісник Приазовського Державного Технічного Університету. Серія: Технічні науки, (47), 360-370. https://doi.org/10.31498/2225-6733.47.2023.300122.

EMSA (European Maritime Safety Agency) (2026). Vessel traffic monitoring in EU wa-ters (SafeSeaNet). https://www.emsa.europa.eu/ssn-main.html.

Tang, J., Gao, W., Ma, E., Sun, X., & Ma, J. (2024). Deep learning based underwater acoustic target recognition: A temporal 2D modeling method. Sensors, 24(5), 1633. https://doi.org/10.3390/s24051633.

Zhang, Y., et al. (2023). A survey of underwater acoustic target recognition methods based on machine learning. Journal of Marine Science and Engineering, 11(2), 384. https://doi.org/10.3390/jmse11020384.