Технологии объединения данных направлены на разработку систем со-
вместной обработки информации от всех источников, прежде всего, посту-
пающей от РЛС, ОЭС станций РТР, бортового комплекса радиоэлектронного
подавления, спутниковых и бортовых навигационных систем и т. д. Объедине-
ние данных от различных источников подразумевает и аппаратно-программ-
ную интеграцию всех бортовых информационных систем [33].
Усложнение условий функционирования АК РЛДН и использование разветв-
ленной сети информационных режимов обусловливают возрастание информаци-
онно-психологических нагрузок на экипаж и усиление ответственности за послед-
ствия принятых решений, что предопределяет усиление роли информационных
технологий на базе искусственного интеллекта. Системы искусственного интел-
лекта отличаются от обычных адаптивных систем прежде всего использованием
опыта наиболее подготовленных специалистов-профессионалов на базе рекомен-
даций, полученных в процессе экспертных оценок, способностью решать задачи, в
которых отсутствуют четко формализованные правила переработки информации,
и способностью обучаться в процессе функционирования.
В последнее время в США интенсивно развивается технология создания
глобальных сетецентрических информационно-управляющих систем (см.
рис. 6.2) [14], в рамках которой важное место отводится АК РЛДН не только
как многоканальному источнику разнообразной информации, но и как много-
функциональному управляющему звену.
Необходимо подчеркнуть, что из всех выше рассмотренных критических
технологий для АК РЛДН наиболее важны технологии АФАР и распределен-
ных вычислительных систем.
Кроме того, все возрастающее значение приобретают технологии управ-
ления информационными потоками внутри АК РЛДН, достоверного высо-
коточного режима многоцелевого сопровождения на базе программируемого
обзора.
В заключение следует отметить, что в основе большинства критических тех-
нологий лежат научно-технические достижения страны-разработчика. Среди важ-
нейших научных направлений, являющихся теоретической базой передовых тех-
нологий, необходимо прежде всего выделить теоретические основы пространст-
венно-временной обработки сигналов, системный анализ, статистическую теорию
оптимального управления, теорию распознавания образов, теорию оптимального
оценивания фазовых координат и параметров процессов и систем и теорию приня-
тия решений. До недавнего времени применение перспективных многомерных ал-
горитмов обработки сигналов и управления, полученных на основе указанных
теорий, сдерживалось ограниченными возможностями вычислителей. Следует
подчеркнуть, что бурный рост производительности бортовых вычислительных
систем во многом снял ограничения на внедрение в практику более совершенных
алгоритмов обработки информации и управления.