Прогнозируемая точка удара

Прогнозируемая точка попадания (PIP) — это место, в которое, как ожидается, попадет баллистический снаряд (например, бомба, ракета, пуля) при выстреле. PIP почти всегда активно определяется компьютером наведения , который затем проецирует маркер PIP (« пиппер ») на дисплей на лобовом стекле (HUD). Современные HUD сфокусированы таким образом, что оператор оружия будет видеть маркер, спроецированный непосредственно на точку попадания, независимо от положения глаз стрелка.

Современные боевые самолеты оснащены оборудованием для расчета PIP для бортового оружия в любой момент времени. Используя маркер PIP, пилоты могут достичь хорошей точности на дальностях до нескольких километров, независимо от того, наземная цель или воздушная. Переменные, включенные в расчет, включают скорость самолета, скорость цели, высоту цели, расстояние до цели, силы, действующие на снаряд (сопротивление, гравитация) и другие.

Другим примером устройств, которые показывают PIP, являются коллиматорные прицелы , такие как M68 Aimpoint . Такие прицелы, как и те, что на HUD, являются коллиматорными отражательными прицелами , поэтому точка всегда появляется над точкой попадания оружия, независимо от положения глаз стрелка. Коллиматорные прицелы не используют внутренние компьютеры и должны быть обнулены вручную для максимальной точности.

Прогнозирование точки удара (IPP) относится к методу, с помощью которого оценивается точка удара.

Методы прогнозирования точки удара включают одну или несколько из следующих семи категорий, которые упорядочены по убыванию сложности с точки зрения модели и необходимых начальных состояний и параметров: ^[1]

• Твердое тело с шестью степенями свободы (6DoF)

• Модифицированная линейная теория (МЛТ)

• Модифицированная точечная масса (MPM)

• Полная масса точки (FPM)

• Простая точечная масса (SPM)

• Гибридная точечная масса (HPM)

• Масса в точке вакуума (VPM)

Методы наведения баллистических ракет используются для компенсации сложности предпускового прогнозирования, которая возникает из-за неопределенностей в маневрировании. В них методы машинного обучения , такие как нейронные сети, могут использоваться для обновления прогнозируемой точки удара на основе текущего состояния полета за разумное количество времени и вычислительных ресурсов. ^[2]

Смотрите также

• Система управления огнем

Ссылки

1. Фрескони, Ф., Купер, Г., Костелло, М. (2011). «Практическая оценка оценки точек попадания в реальном времени для интеллектуального оружия» (PDF) . Журнал аэрокосмической техники . 24 : 1–11.{{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
2. Юн Сянь, Лэ-лян Жэнь, Я-цзе Сюй, Шао-пэн Ли, Вэй Ву, Да-цяо Чжан (2023). «Наведение по прогнозированию точки попадания баллистической ракеты в условиях высокой проникающей способности». Оборонные технологии . 26 : 213–230. дои : 10.1016/j.dt.2022.05.014 .{{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )

Внешние ссылки

• Армейские исследования и разработки, стр. 31. Директорат по развитию и инжинирингу, Командование по разработке и готовности материальной части армии США. Соединенные Штаты. Министерство армии, 1968. Google Books .