კი, გაშვების შემდეგ რაკეტა მთლიანად ავტონომიურად იმართება.
Математические методы отслеживания цели в полете[править | править вики-текст]
Одна из основных сложностей реализации комплексов «выстрелил и забыл» — это реализация системы автоматического распознавания цели и удержания контакта с ней. Наиболее совершенными являются самообучаемые алгоритмы распознавания целей c помощью генетических алгоритмов, но они требуют больших вычислительных мощностей, которые недоступны сравнительно простому процессору ПТУР работающему на частоте 3,2 Мгц[15], поэтому Javelin использует более простой алгоритм на базе корреляционного анализа с помощью постоянно обновляемого шаблона цели[16] Данный алгоритм наиболее подробно описан в работе турецких ученых из Ближневосточного технического университета[17] и состоит из следующих шагов:[18][19]
Получение шаблона цели как эталонной фотографии с командно-пускового устройства CLU. Для этого перед пуском делается съемка цели с увеличением и обрезкой кадра.
Съемка кадра уже с ГСН ПТУР на матрицу 64x64 пиксела со скоростью 180 кадров в секунду[15].
На полученном кадре ищется, где находятся участки с крупными объектами в ИК-диапазоне, которые обрезаются в виде «регионов интереса» (Region of Interest (ROI)[17].
По данным гироскопов алгоритм оценивает примерную дистанцию до цели и горизонт ракеты и обычно используя преобразования Меллина[18] получает уменьшенный и правильно повернутый шаблон в таком же масштабе как и полученные снимки «регионов интереса».
Далее алгоритм последовательно много раз «прикладывает» шаблон к изображению «региона интереса» двигаясь попиксельно и построчно.
Далее вызывается функции корреляционного анализа и если изображение похоже на шаблон, то появляются всплески корреляции (correlation peaks)[18][20][21].
Алгоритм выбирает как координаты цели те координаты наложения шаблона, которые показали максимальные корреляционные пики. До дистанции 100—300 метров детали цели для матрицы низкого разрешения как у Javelin почти неразличимы[17], поэтому алгоритм больше реагирует на цель как на точечный объект.
Если фотография цели сильно отличается от шаблона (показывает слабую корреляцию), то происходит запоминание уже нового изображения цели как нового набора корреляционных точек («адаптированного шаблона») и повтор с шага 2.
В условиях без организации противодействия захвату ГСН со стороны цели вероятность успешного попадания довольно высока — 96 %[22].
Противодействие математическому методу захвата цели заключается в максимальном сокращении числа термоконтрастных зон на объекте, чтобы уменьшить количество зон используемых для корреляции, а также создать «фейковые точки» разрушая корреляцию, что может снижать вероятность захвата цели до 30 %[23], а дальность захвата цели снизить в 2,7 раза[24]. Это обычно достигается через стелс-технологии в инфракрасном диапазоне как теплоизоляция корпуса и интенсивное смешивание разлёта газовой струи с холодным воздухом, а также через инфракрасные ловушки[23][24].
В свою очередь Javelin использует технологии повышения чувствительности своей ГСН, чтобы быть в состоянии захватить опорные корреляционные точки на цели даже в условиях низкого термоконтраста[25]. Технологические решения для этого из светосильной оптики из сульфида цинка описаны ниже.
https://ru.wikipedia.org/wiki/FGM-148_Javelin
საქართველო ამერიკულ "ჯაველინებს" ყიდულობს, კონტრაქტის ღირებულება 75 მილიონი დოლარია
