Решение целевых и навигационных задач на борту малоразмерного беспилотного летательного аппарата на основе обработки изображения подстилающей поверхности тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Степанова, Наталия Владимировна

• Степанова, Наталия Владимировна
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Степанова, Наталия Владимировна

ВВЕДЕНИЕ.

Постановка задачи.

1. АВТОМАТИЗАЦИЯ ЗАДАЧ, РЕШАЕМЫХ МАЛОРАЗМЕРНЫМ БЕСПИЛОТНЫМ ЛЕТАТЕЛЬНЫМ АППАРАТОМ.

1.1. Особенности автоматического полета МБЛА.

1.2. Решение целевых задач.

1.3. Требования к точности работы ЦСАУ.

1.4. Система автоматического управления МБЛА.

2. АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ РЕШЕНИЯ ЦЕЛЕВЫХ И НАВИГАЦИОННЫХ ЗАДАЧ.

2.1. Решение целевых задач.

2.1.1. Сжатие изображений.

2.1.2. Поиск объектов.

2.2. Решение навигационных задач.

3. СТРУКТУРА КОМПЛЕКСНОГО АЛГОРИТМА ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ.

3.1. Критериальные функции в корреляционных алгоритмах.

3.2. Дискретное косинусное преобразование.

3.3. Структура комплексного алгоритма системы наблюдения.

4. ИССЛЕДОВАНИЕ РАБОТОСПОСОБНОСТИ КОМПЛЕКСНОГО АЛГОРИТМА ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ.

4.1. Оценка точности определения положения и ориентации МБЛА системой наблюдения.

4.2. Моделирование системы наблюдения.

4.3. Реализация работы алгоритма в реальном времени.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Решение целевых и навигационных задач на борту малоразмерного беспилотного летательного аппарата на основе обработки изображения подстилающей поверхности»

В последние годы широкое применение нашли малоразмерные (мини) беспилотные летательные аппараты (МБЛА), предназначенные для автоматизированного мониторинга земной или водной поверхности, разведки и т.д.

Основными предпосылками для распространения подобных МБЛА послужило:

• Создание однокристальных микроЭВМ большой вычислительной мощности.

• Появление дешёвых, массовых, миниатюрных изделий микромеханики: акселерометров и датчиков угловой скорости.

• Производство дешёвых массовых миниатюрных ОРБ-приемников.

• производство дешёвых массовых достаточно точных твёрдотельных баровысотомеров.

• Широкое распространение миниатюрных матриц для создания телевизионных и инфракрасных камер.

• Распространение дешёвых и надёжных никель-кадмиевых, никель-металлогидридных и литиевых аккумуляторов высокой удельной ёмкости.

В табл. В.1 представлены основные характеристики отечественных и зарубежных дистанционно-пилотируемых летательных аппаратов (ДПЛА) и аэродинамических забрасываемых передатчиков помех (АЗПП).

Таблица В.1

Название Страна Назначение (целевые задачи) Стартовая масса Дальность действия Способ старта Автоматическая навигация

1. ДПЛА «Нетопырь-3» США Ближняя разведка и воздушное картографирование 6,8 кг 290 км Автономный старт с пружинной катапульты Полет по пунктам маршрута с использованием данных от GPS и бортовой ЭВМ с инерциальным измерителем. Полет автономный от старта до посадки. Возможна смена пунктов маршрута при нахождении в пределах действия радиолиний

2. ДПЛА «ГРАНТ» НП КЦ "Новик-XXI век" Мониторинг 20 кг 70 км Пусковая установка Нет данных

3. ДПЛА «БРАТ» НП КЦ "Новик-XXI век" Мониторинг 2,5 кг 10 км С руки Нет данных

4. Электролет миниДПЛА «Пойнтер» США Телевизионное или инфракрасное наблюдение местности и целей на ней в реальном масштабе времени 4-4,5 кг 5-8 км С руки Режимы: удержания высоты, навигация по промежуточным пунктам маршрута по данным GPS, автоматическое барражирование и возврат

5. ДПЛА «Орбитер» Израиль Мониторинг 6,5 кг Нет данных

6. АЗПП «Мошкарец» Беларусь Постановка помех наземным линиям радиосвязи противника 30 км С руки Наземный пункт дистанционного управления

7. АЗЗП «Амёба» НП КЦ "Новнк-XXI век" Постановка помех УКВ линиям радиосвязи в диапазонах 30. 110 МГц и 110.220 МГц 3 кг С руки Нет данных

8. ДПЛА- НИИ ПФМ Скрытое 2 кг 10 км С руки Система электролёты Украина наблюдение управления

Аист» дистанционная с

Г/ 1 наземного пульта

9. МиниДПЛА Франция Видеокамера, 6,5 кг 12 км С руки Нет данных

Azimut» цифровой фотоаппарат или аппаратуры метеорологической, радиационнохими-ческой разведок

Управление полетом МБЛА осуществляется дистанционно с наземного пункта по радиоканалу или с помощью системы автоматического управления (САУ).

При использовании САУ в память бортовой системы вводится маршрут полета, например в виде координат промежуточных пунктов или координат цели.

Анализ решаемых задач МБЛА, указанных в табл. В.1, например, для п. 1-5, 8, 9, показал, что частными целевыми задачами разведки, мониторинга, наблюдения являются:

• Прием, хранение и/или передача видеоинформации.

• Поиск подвижных и неподвижных объектов (в том числе навигационных ориентиров).

Следовательно, для работы в автоматическом режиме бортовые вычислители должны оснащаться соответствующими алгоритмами обработки и анализа изображений для решения задач сжатия видеоинформации и поиска объектов.

Анализ массогабаритных показателей МБЛА и дальности действия показал, что для большинства подобных летательных аппаратов массогабаритные показатели проектируемых САУ должны иметь жесткие ограничения, так как уже незначительное увеличение веса САУ (даже десятки грамм) приводит к существенному снижению дальности действия МБЛА.

Таким образом, минимизация массогабаритных показателей при разработке САУ МБЛА, в частности цифровой системы автоматического управления

ЦСАУ), относится к числу наиболее важных задач проектирования. При этом ЦСАУ должна обеспечивать с определенной точностью полет по заданному маршруту и решение целевых задач.

Целевая аппаратура - система наблюдения (СН) - включает в свой состав видеокамеру или другие обзорно-визирные устройства. В зависимости от типа МБЛА и решаемой целевой задачи СН может быть жестко закреплена на борту МБЛА или установлена на гиростабилизированной платформе. СН может состоять из двух камер с различными установочными углами линии визирования, разными углами обзора или работающих в разных диапазонах излучения (например, видимом или инфракрасном). Высота полета МБЛА лежит в диапазоне от 100 до 2000 м, скорость - от 25 до 140 км/ч.

Для исключения пропусков наблюдаемых участков подстилающей поверхности, «срывов» слежения и пр., бортовая видеокамера должна быть по возможности стабилизирована в пространстве. В свою очередь, точность полета, с точки зрения прохождения маршрута и стабилизации МБЛА в пространстве, определяется приборами, входящими в состав навигационной системы (НС) ЦСАУ и измеряющими координаты и углы ориентации МБЛА в пространстве.

В большинстве случаев структура штатной НС включает [1-6, 36, 37]: вычислитель (микроконтроллер), приемник спутниковой навигационной системы (СНС), датчики угловых скоростей (ДУСы), акселерометры, магнитометры, высотомеры.

При решении целевых задач используемые в НС МБЛА малогабаритные датчики, например ДУСы ADXRS150 или ADXRS300, выпускаемые фирмой «Analog Devices», акселерометры ADXL213 и другие, не обладают достаточной точностью для стабилизации углов ориентации МБЛА, что приводит к снижению эффективности применения МБЛА.

Использование датчиков с более высокими точностными характеристиками ухудшает массогабаритные показатели ЦСАУ и, следовательно, также уменьшает ' эффективность применения МБЛА.

Таким образом, повышение точности работы НС без ухудшения массогабаритных показателей ЦСАУ становится актуальной и практически важной задачей.

Одним из перспективных подходов, связанных с решением данной задачи, является использование в НС дополнительной информации о положении и ориентации МБЛА, получаемой при обработке и анализе изображений подстилающей поверхности от СН.

Такой подход основан на применении обзорно-сравнительных методов навигации по изображениям подстилающей поверхности [7-16].

Обзорно-сравнительные методы основаны на опознании и сравнении комбинации линий, точек поверхностей положения и целых ландшафтов или обозреваемых участков местности для определения местоположения объекта [17,18].

Решению навигационных задач для оценки собственных координат летательных аппаратов на основе измерений параметров различных геофизических навигационных полей посвящено большое количество работ

A. А Красовского, В.П. Тарасенко, И.Н. Белоглазова, Г.И. Джангджавы,

B.К. Баклицкого и др. авторов.

Построение СН и соответствующих алгоритмов для решения задачи навигации по наземным ориентирам и исследование их точностей для различных летательных аппаратов и условий применения проводилось в диссертационных работах С.А. Семенченко, Ян Хэ Квана, М.В. Якобсона, Хюн Ен Мока, И.А. Белоусова [19-21], выполненных на кафедре 704 МАИ.

Сложность реализации обзорно-сравнительных методов в НС МБЛА состоит в том, что необходимо разработать алгоритмы обработки и анализа изображений, обеспечивающие измерение не только координат (как это делается в известных корреляционно-экстремальных навигационных системах (КЭНС) [17]), но и углов ориентации МБЛА. При этом обработка и анализ изображений должны быть ^ реализованы в реальном масштабе времени.

Как показано в ряде работ [17, 18], измерения координат нескольких ориентиров относительно СН позволяют рассчитывать координаты МБЛА. Если географические координаты найденных наземных ориентиров заранее известны, то использование видеокамеры позволяет организовать автономный полет МБЛА по маршруту.

Однако данных по использованию обзорно-сравнительных методов для оценки ориентации МБЛА в литературе не имеется. В то же время известно, что в рамках теории фотограмметрии и теории компьютерного зрения [22, 23] возможно решение задачи внешнего ориентирования камеры, позволяющее определять углы ориентации МБЛА относительно подстилающей поверхности.

Таким образом, если на борту МБЛА установлена система наблюдения, направленная перпендикулярно вниз или под углом (например, 45 град) на подстилающую поверхность, то с помощью заложенного заранее в бортовой процессор алгоритма обработки и анализа изображений подстилающей поверхности можно получить дополнительную информацию о положении и ориентации МБЛА в пространстве.

Дополнительная информация может быть использована для повышения точности работы ЦСАУ. В частности, получаемая информация может использоваться как автономно, так и комплексироваться с аналогичной информацией, получаемой традиционно при обработке данных от акселерометров и ДУСов.

Необходимо отметить, что подобная навигационная система, основанная на обработке изображений подстилающей поверхности, будет работоспособной только при наличии достаточно информативного навигационного поля и при условии обеспечения требуемых точностей измерений СН в соответствии с решаемыми задачами [разд. 1.2].

Сложность применения обзорно-сравнительных методов навигации для оценки положения, углов ориентации МБЛА и решения целевых задач связана с необходимостью реализации на борту трудоемких процессов обработки видеоинформации. При этом обработка видеоинформации для решения целевых и навигационных задач должна реализовываться в реальном времени, что накладывает чрезмерно высокие требования на вычислители ЦСАУ.

Одним из вариантов решения данной задачи является формирование комплексного алгоритма обработки изображений (КАОИ), обеспечивающего согласованную работу отдельных частных алгоритмов для одновременного решения целевых и навигационных задач. Использование подобного КАОИ может в значительной степени сократить объемы требуемых вычислений.

Суть КАОИ заключается в том, чтобы выделить наиболее трудоемкие, с точки зрения вычислительных ресурсов, частные алгоритмы обработки изображений подстилающей поверхности и выбрать из существующих алгоритмов те, структура которых не будет меняться в зависимости от решаемой на борту задачи.

Практическая важность рассмотренных выше вопросов и недостаточная проработка перечисленных задач определили выбор темы диссертации и направление исследований.

Целью представленной диссертационной работы является повышение точности и надежности системы навигации малоразмерного беспилотного летательного аппарата за счет использования комплексного алгоритма обработки изображений (КАОИ), обеспечивающего одновременное решение целевых (поиск наземных объектов, сжатие и/или передача видеоинформации) и навигационных задач (измерение координат и углов ориентации МБЛА) за счет обработки и анализа изображений подстилающей поверхности (видеопоследовательностей), принимаемых бортовой системой наблюдения на борту МБЛА, без увеличения массогабаритных показателей НС.

Постановка задачи

Для решения задачи повышения точности и надежности системы навигации малоразмерного беспилотного летательного аппарата без увеличения массогабаритных показателей НС необходимо:

1. Определить требования к цифровой системе автоматического управления, выполнение которых обеспечит решения целевых задач, основанных на обработке и анализе изображений подстилающей поверхности, на борту малоразмерного МБЛА.

2. Провести анализ известных алгоритмов решения целевых и навигационных задач, основанных на обработке и анализе изображений подстилающей поверхности, с целью выделения тех алгоритмов, структура которых не зависит от решаемой задачи.

3. Сформировать КАОИ с учетом выбранных частных алгоритмов обработки и анализа подстилающей поверхности.

4. Провести исследования и разработать методику оценки работоспособности КАОИ в зависимости от шумового воздействия внешней среды.

5. Провести исследования КАОИ с точки зрения оценки положения и ориентации МБЛА в пространстве в зависимости от ошибки совмещения эталонного и текущего изображений.

6. Разработать алгоритм оценки углов ориентации МБЛА в пространстве, основанный на обработке и анализе изображений подстилающей поверхности.

7. Провести исследования точности алгоритма определения углов ориентации в зависимости от высоты полета и рельефа подстилающей поверхности.

Необходимо отметить, что в рамках указанной постановки задачи исследуется вопросы оценки углов ориентации МБЛА на основе обзорно-сравнительных методов, не зависимо от аэродинамических характеристик конкретного носителя и ошибок управления.

В первой главе диссертации рассматриваются особенности полета МБЛА и основные целевые задачи, решаемые на борту МБЛА с использованием системы наблюдения. Анализируется функциональная схема ЦСАУ и состав "навигационных датчиков. Предложена методика и определены требования к точности работы ЦСАУ, обеспечивающие возможность решения целевых задач на основе обработки и анализа изображений подстилающей поверхности на борту МБЛА.

Вторая глава посвящена анализу известных алгоритмов решения целевых и навигационных задач. Рассматриваются структуры алгоритмов, реализующих решения отдельных целевых и навигационных задач; обсуждаются особенности, достоинства и недостатки их работы. Рассмотрен алгоритм формирования «поля движения» с использованием двух последовательных кадров. Описан алгоритм оценки углов ориентации на основе обработки изображений подстилающей поверхности на борту МБЛА.

В третьей главе проведены исследования влияния шумового воздействия на вероятность правильного поиска объектов на изображениях, использующих в основе корреляционные алгоритмы. Рассмотрено влияние степени сжатия видеопоследовательности на качество полученных изображений. На основе проведенного в главе 2 анализа алгоритмов решения целевых и навигационных задач обосновывается выбор структуры КАОИ, который позволит одновременно решать целевые и навигационные задачи, а также, за счет сокращения вычислительных ресурсов, при определенных условиях работать в реальном времени.

В четвертой главе представлены результаты исследования влияния ошибки совмещения эталонного и текущего изображения на оценку положения и ориентации МБЛА. Проведено описание программно-математического обеспечения, имитирующего полет МБЛА и позволяющего исследовать работоспособность предложенного КАОИ. Показаны результаты и подтверждена работоспособность алгоритма оценки углов ориентации МБЛА на основе обработки и анализа изображений подстилающей поверхности Земли в зависимости от высоты полета МБЛА и характеристик подстилающей поверхности.

Актуальность представленной диссертационной работы: реализация ц предлагаемого подхода позволит повысить точность работы ЦСАУ МБЛА без увеличения массогабаритных характеристик НС.

Научная новизна диссертационной работы:

1. Разработана методика определения требований к ЦСАУ, обеспечивающих возможность решения целевых задач на борту МБЛА.

2. Разработан алгоритм оценки углов ориентации МБЛА на основе обработки изображений подстилающей поверхности.

3. Предложена и разработана структура КАОИ.

4. Показано, что при определенных условиях полета МБЛА и параметрах оптической системы рассматриваемый вариант КАОИ удовлетворяет требованиям, предъявляемым к ЦСАУ (с точки зрения решения целевых задач), и является работоспособным.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Степанова, Наталия Владимировна

ЗАКЛЮЧЕНИЕ л

1. Разработана основанная на ограничении величины взаимного перекрытия двух последующих кадров видеопоследовательности методика определения требований к цифровой системе автоматического управления (ЦСАУ), выполнение которых обеспечивает возможность решения целевых задач на борту малоразмерного беспилотного летательного аппарата. Представлены результаты расчетов в зависимости от оптических параметров системы наблюдения и условий полета МБЛА.

2. Показано, что для решения целевых и навигационных задач (на основе обзорно-сравнительных методов навигации) необходимо реализовать в бортовом процессоре одновременную работу нескольких трудоемких алгоритмов обработки изображений.

3. Анализ решаемых задач и соответствующих алгоритмов обработки изображений показал, что основные целевые и навигационные задачи могут быть решены с использованием единого алгоритма MAD и блочной обработки изображений.

4. Предложен и разработан комплексный алгоритм обработки изображений (КАОИ), обеспечивающий одновременное решение целевых и навигационных задач и существенно повышающий производительность обработки изображений по сравнению с раздельным использованием частных алгоритмов.

5. Разработана методика исследования влияния шума на идентификацию соответствующих фрагментов изображения алгоритма MAD на основе градиентного способа. Показано, что при отношении сигнал/шум больше 15 вероятность правильной идентификации соответствующих фрагментов изображения больше 0,95. 6. Проведены исследования и представлены результаты оценки точности работы системы наблюдения, обусловленные дискретностью совмещения соответствующих фрагментов эталонного и текущего изображений.

7. Разработан алгоритм оценки углов ориентации МБ Л А на основе анализа «поля движения» с использованием двух последовательных кадров.

8. Разработано имитирующее работу СН с точки зрения решения целевых и навигационных задач программно-математическое обеспечение (ПМО), основанное на математическом моделировании полета МБЛА.

9. Представлены результаты исследований алгоритма оценки углов ориентации МБЛА в зависимости от разных условий полета, на базе разработанного ПМО;

10. Показано, что при определенных условиях полета и характеристиках подстилающей поверхности предложенный алгоритм оценки углов ориентации МБЛА позволяет повысить точность по сравнению с штатной НС.

11. Подтверждена возможность реализации КАОИ в реальном времени на базе существующих сигнальных процессорах.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Степанова, Наталия Владимировна, 2007 год

1. Управление и наведение беспилотных маневренных летательных аппаратов на основе современных информационных технологий / Под ред. М.Н. Красилыцикова и Г.Г. Себрякова. М.: физматлит, 2003.

2. Беспилотные летательные аппараты: Учеб. пособие для вузов / Под ред. Л.С. Чернобровкина. -М.: Машиностроение, 1967.

3. Ростопчин В.В., Румянцев С.С. ООО "Техкомтех" // Вестник воздушного флота. №2. 2001.4. http://www.dpla.ru.5. http://www.avia.ru.

4. Михалев И. А., Окоемов E.H., Чикулаев М.С. Системы автоматического управления самолетом. -М.: Машиностроение, 1987.

5. Красовский A.A., Поспелов Г.С. Основы автоматики и технической кибернетики. -М.: Госэнергоиздат, 1962.

6. Белоглазое И.Н., Тарасенко В.П. Корреляционно-экстремальные системы. ' -М.: Советское радио, 1974.

7. Тарасенко В.П., Раводин О.М. Корреляционно-экстремальный координатор для речных и морских судов // Поиск экстремума. -Томск: Томский государственный университет, 1969.

8. Эндрюс Г. Применение вычислительных машин для обработки изображений. М.: Энергия, 1977.

9. Белоглазое И.Н., Тарасенко В.П. Корреляционно-экстремальные системы. -М.: Советское радио, 1974.

10. Красовский A.A. Оптимальная фильтрация в теории корреляционно-экстремальных систем // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1976. №3.

11. Белоглазое H.H. Оптимальная фильтрация в корреляционно-экстремальных системах, использующих изображения местности // Изв. АН !СССР. Техническая кибернетика. 1977. №2.

12. Баклицкий B.K. Применение метода нелинейной фильтрации для синтеза корреляционно-экстремальных систем навигации // Корреляционно-экстремальные системы управления. -Томск: Томский государственный университет, 1979.

13. Баклицкий В.К. Корреляционно-экстремальные системы навигации. -М: Радио и связь, 1982.

14. Красовский A.A., Белоглазое КН., Чигин Г.П. Теория корреляционно-экстремальных систем. М: Наука, 1979.

15. Белоглазое И.Н., Дэ/санджгава Г.И., Чигин Г.П. Основы навигации по геофизическим полям. -М.: Наука, 1985.

16. Баклицкий В.К., Бочкарев А.М., Мусьяков М.П. Методы фильтрации сигналов в корреляционно-экстремальных системах навигации. Под ред. В.К. Баклицкого. -М.: Радио и связь, 1986.

17. Семеиченко С.А. Синтез алгоритмов поиска наземных объектов с помощью контурных эталонных изображений. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Московский авиационный институт (технический университет), 1997.

18. Хори Б.К.П. Зрение роботов: Пер. с англ. -М.: Мир, 1989.

19. Форсайт, Дэвид А., Понс, Жан. Компьютерное зрение. Современный подход: Пер. с англ. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2004.

20. Ким Н.В. Обработка и анализ изображений в системах технического зрения: Учеб. Пособие. М.: Изд-во МАИ, 2001

21. Архангельский А.Я. Программирование в С++ Builder 5. -М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 2000.

22. Уэлстид С. Фракталы и вейвлеты для сжатия изображений в действии: Учеб. пособие. -М.: Триумф, 2003

23. Ким Н.В. Алгоритмы сжатия изображения: Учеб. пособие. -М.: Изд-во МАИ, 2005.

24. Яншин В.В., Калинин Г.А. Обработка изображений на языке Си для IBM PC: Алгоритмы и программы. М.: Мир, 1994.

25. Солонина A.M., Улахович Д.А., Яковлев JI.A. Алгоритмы и процессоры для цифровой обработки сигналов. СПб.: БХВ-Петербург, 2001.

26. Мубаракшин Р.В., Ким Н.В., Красильщиков М.Н., Саблин Ю.А., Шингирий И.П. Бортовые информационно-управляющие средства оснащения летательных аппаратов. Под редакцией Красилыцикова М.Н. М.: Изд-во МАИ, 2003.I31. http://www.teknol.ru.

27. Ким Н.В., Степанова Н.В. Слежение за несколькими подвижными целями на основе информационного подхода // Сб. мат. 3-й научно-практ. конф. «Современные проблемы фотограмметрии и дистанционного зондирования». -М., 2002.

28. Ким Н.В., Степанова Н.В. Ситуационно-информационный подход к обработке и анализу видеоинформации // Сб. докладов VI Всероссийской конференции. -М., МАИ, 2002.

29. Ким Н.В., Степанова Н.В. Однолучевое слежение за подвижными целями на основе информационного подхода // «Труды» XII Международного научно-технического семинара, г. Алушта, Украина. 2003.

30. Ким Н.В., Степанова Н.В. Решение целевых и навигационных задач на основе обработки изображений на борту беспилотного летательного аппарата // Вестник компьютерных и информационных технологий, № 6, 2006 г.

31. Ким Н.В., Степанова Н.В. Определение углов крена и тангажа беспилотного летательного аппарата на основе обработки и анализа последовательности изображений подстилающей поверхности // Авиакосмическое приборостроение, 2006 № 8.

32. Ким Н.В., Степанова Н.В. Решение навигационных задач на основе обработки изображений на борту самолета // Сб. докладов российско-корейского семинара по науке и технологии (АНТОК СНГ). -М., 2006.

33. Красильщиков М.Н., Ким Н.В., Степанова Н.В., Носов В.И. (МАИ) Интегрированная система автономного управления и навигации беспилотного летательного аппарата // Научно-техническая конференция «Авиационные системы в XXI веке». 2006.

34. Отчет о НИР «Исследование проблем сжатия видеоинформации воздушно-космической системы дистанционного зондирования земли». Шифр «Четрис». № 98170-00180. -М„ МАИ, 2003.

35. Отчет о НИР «Разработка экспериментального образца многоканальной цифровой системы автоматического управления полетом для малоразмерных беспилотных летательных аппаратов различного назначения». Шифр «Мушкатель-2». № 5141. Этап 1. -М, МАИ, 2004.

36. Отчет о НИР «Разработка экспериментального образца многоканальной цифровой системы автоматического управления полетом для малоразмерныхбеспилотных летательных аппаратов различного назначения». Шифр «Мушкатель-2». № 5141. Этап 2. -М., МАИ, 2005.

37. Отчет о НИР «Разработка экспериментального образца многоканальной цифровой системы автоматического управления полетом для малоразмерных беспилотных летательных аппаратов различного назначения». Шифр «Мушкатель-2». № 5141. Этап 3. -М., МАИ, 2006.

38. Отчет о НИР «Исследование возможности создания систем управления проходческими установками». Шифр «Таран». № 31320. Этап 2. -М., МАИ, 2006.