• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Статистическая модель прогнозного профиля рельефа местности в задаче выполнения маловысотного полета воздушного судна по цифровой карте высот
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2028
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
21 сентября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ показали, что врожденные нарушения моторики влияют на развитие мозга
Исследователи из Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ обобщили результаты своих предыдущих исследований, посвященных особенностям развития мозга у детей с акушерским параличом плечевого сплетения и артрогрипозом. Анализ показал, что нарушение моторики в раннем возрасте не только ведет к недостатку двигательного опыта, но и влияет на память, категориальное мышление и обработку информации. Работа опубликована в журнале Frontiers in Psychology.
22 сентября 2026 г.
Как россияне взаимодействуют с ИИ при поиске информации в интернете
Школа коммуникаций НИУ ВШЭ и Online Market Intelligence провели исследование пользовательского поискового опыта в российском сегменте интернета. Как показали результаты, пользователи в России уже воспринимают ИИ-ответ в выдаче как естественную часть поиска и используют его наравне с привычным списком ссылок. При этом на рынке самостоятельных нейросетей (отдельных чат‑ботов) уверенно лидирует Алиса AI от Яндекса  —  ее регулярно используют 40 % опрошенных.
18 сентября 2026 г.
«Время на содержательные вопросы у нас не лимитировалось»
Международная лаборатория атомистического суперкомпьютерного моделирования и многомасштабного анализа НИУ ВШЭ провела масштабную конференцию «Молекулярная динамика». Участники могли услышать всех докладчиков, а сами докладчики — ответить на любое количество содержательных вопросов. О подготовке конференции и дискуссиях «Вышка.Главное» поговорила с заведующим лабораторией Григорием Смирновым и ее главным научным сотрудником Генри Норманом.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Статистическая модель прогнозного профиля рельефа местности в задаче выполнения маловысотного полета воздушного судна по цифровой карте высот

Труды МАИ. 2014. № 76. С. 14–29.
Ямпольский С. М., Наумов А. И., Кичигин Е. К., Рубинов В. И., Мох А. М.

Предметом исследования являются разработанные таблично-аналитическая и таблично-аппроксимирующая методики вычисления статистических характеристик оценки высоты по цифровой карте высот рельефа местности. Темой работы является проведение сравнительной оценки разработанных методик вычисления статистических характеристик высоты рельефа местности. Анализ методических погрешностей вычисления математического ожидания и дисперсии высоты таблично-аппроксимирующей методикой. Целью работы является повышение точности определения высоты полета по цифровой карте высот рельефа местности при формировании прогнозной траектории полета в инерциальном режиме работы бортового навигационного комплекса для обеспечения безопасности полета. Методология проведения работы заключается в применении статистического подхода для расчета высоты рельефа местности H_pi,i=1,…,N во впереди лежащих точках по траектории полета воздушного судна, которые следует рассматривать как случайные величины. Знание законов распределения случайных величин H_pi позволяет формировать в каждый момент времени t такой профиль «картографических высот», огибание которого с принятым на борту воздушного судна законом управления обеспечит заданные вероятностные показатели безопасности маловысотного полета воздушного судна над реальным рельефом местности. В результате применения таблично-аппроксимирующей методики в ходе проведения численного эксперимента определены следующие граничные величины методических погрешностей: максимальные погрешности расчета математического ожидания не превышают 0,3 м для оценки математического ожидания и 0,25 м для оценки с.к.о. высоты рельефа местности. Областью применения результатов работы является формирование информационного обеспечениямаловысотного полета по цифровой карте высот рельефа местности путем создания массива высот рельефа местности заданной размерности H_pi,i=1,…,N во впереди лежащих точках по траектории полета воздушного судна для каждого момента времени t расчета управляющего сигнала. Полученные результаты позволяют рекомендовать таблично-аппроксимирующую методику для практического использования при формировании эшелона маловысотного полета самолета. При этом следует отметить независимость для данной методики потребных вычислительных ресурсов от величины погрешностей плановых координат в течение заданного времени полета.

Научное направление: Компьютерные науки
Приоритетные направления: инженерные науки
Язык: русский
Полный текст
Ключевые слова: tabular-analytical methodrelief height evaluation statisticslow-altitude flightdigital height mapon-board navigation systemmethod errorsтаблично-аппроксимирующая методикастатистические характеристики оценки высоты рельефа местностималовысотный полетцифровая карта высоты рельефа местноститраектория полетабортовой навигационный комплексметодические погрешности
Похожие публикации
Risk Assessment Models for Heated Tobacco Products
Maddalena L., Yildiz B., Del Vecchio Blanco F. и др., Risk Analysis 2026 Vol. 46 No. 4 P. 1–26
Добавлено: 22 сентября 2026 г.
Segmentation of the Iris and Pupil of the Human Eye in Images from an Infrared Camera
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 855–862
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
A Model Based on Universal Filters for Image Color Correction
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 844–854
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Streptococci Recognition in Microscope Images Using Taxonomy-based Visual Features
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2024 Vol. 33 P. 424–434
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Specialized Image Descriptors Adaptation for Polyp Recognition over Endoscopic Images
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 4 P. 1053–1060
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Lightweight Image Preprocessing Model for Improving Microorganism Detection in Microscopic Scenes
Самарин А. В., Торопов А. Г., Савельев А. Г. и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 4 P. 1044–1052
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Advancements in Signal, Image and Video Processing
Singapore: Springer Singapore, 2025.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Interpretable Lazy Classification with Interval Pattern Structures and Local Interval Explanations
Томат А., Sergei O. Kuznetsov, International Journal of Approximate Reasoning 2026 Vol. 197 Article 109754
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
IDAP++: Advancing Divergence-Based Pruning via Filter-Level and Layer-Level Optimization
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Kotenko E. и др., / Series arXiv "math". 2025. No. 2511.20141.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Modernized Nonlocal Blocks for Infrared Camera Image Segmentation of the Human Eye
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2025 Vol. 35 No. 2 P. 169–178
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Non-Contrast Brain CT Images Segmentation Enhancement: Lightweight Pre-Processing Model for Ultra-Early Ischemic Lesion Recognition and Segmentation
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Journal of Imaging 2025 Vol. 11 No. 10 Article 359
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Pattern Recognition. ICPR 2024 International Workshops and Challenges
Springer, Cham, 2025.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Automation of Multi-Class Microscopy Image Classification Based on the Microorganisms Taxonomic Features Extraction
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Journal of Imaging 2025 Vol. 11 No. 6 P. 1–20
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Lecture Notes in Artificial Intelligence
Springer, 2026.
Добавлено: 20 сентября 2026 г.
Improving the Accuracy of Automatic Wildlife Detection in Nature Reserves Using Infrared Imaging
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2026 Vol. 36 No. 2 P. 323–334
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
IDAP++: Advancing Divergence-Aware Pruning with Joint Filter and Layer Optimization
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Kotenko E. и др., Proceedings of the ACM on Management of Data, USA 2026 Vol. 4 No. 1 P. 1–28
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Automated Feature Engineering-Based Approach for Micrococci Microscopic Image Classification and Taxonomic Characteristics Determination
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2025 Vol. 35 No. 2 P. 148–158
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Improvement in Microbial Classification Quality Using Synthetic Microscopic Images Generated by Large Visual-Language Models
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2026 Vol. 36 No. 2 P. 302–312
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research IX
Springer, Cham, 2026.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Perovskite nanoparticles Cs4PbBr6 and CsPbBr3: synthesis, analysis and peculiar optical properties
Гущина В. А., / Series chemrxiv-2023-vpzhz-v2 "ChemRxiv". 2023.
Наночастицы полностью неорганических перовскитов CsPbBr3 и Cs4PbBr6 интенсивно изучаются благодаря их уникальным свойствам и широкому спектру применений; однако природа их оптических свойств до сих пор полностью не изучена из-за сложности синтеза однофазных наночастиц. В данной статье мы описываем особенности синтеза однофазных частиц и результаты их химического и фазового анализа. Используя данные о концентрациях наночастиц, мы ...
Добавлено: 14 мая 2026 г.
Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena
Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Алгоритм коррекции навигационного комплекса на основе дифференциального игрового подхода
Афанасьев В. Н., Куприянов А. О., Неусыпин К. А., Авиакосмическое приборостроение 2025 № 9 С. 37–45
Рассматривается задача дифференциальной игры стабилизации с нулевой суммой и квадратичным функционалом качества. Исследован навигационный комплекс летательного аппарата, включающий платформенную инерциальную навигационную систему с коррекцией в структуре с помощью алгоритма управления. Погрешности навигационной системы, подвергающийся воздействию неконтролируемых возмущений, описывается нелинейным обыкновенным дифференциальным уравнением. Известно, что синтез оптимальных управлений с обратной связью приводит к необходимости решать в темпе ...
Добавлено: 1 ноября 2025 г.
Doping dependence of low-energy charge collective excitations in high-Tc cuprates
Каган М. Ю., Silkin V. M., Efremov D. V., / Series arXiv "math". 2024. No. 2411.12836.
Добавлено: 27 ноября 2024 г.
Influence of anisotropy on the study of critical behavior of spin models by machine learning methods
Суховерхова Д. Д., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2024. No. 2410.14523.
...
Добавлено: 21 октября 2024 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору