ОБ'ЄДНАННЯ
ЗАГРОЗ

Злиття даних — це як Lisa 26 перетворює кілька часткових спостережень на повну картину поля бою. Кожен дрон бачить шматок. Lisa 26 складає пазл.

Чому одного дрона недостатньо

Один FPV-дрон на висоті 120 м з 6-мм об'єктивом бачить ділянку землі приблизно 126×94 метри. Це приблизно одне футбольне поле. Поле бою має ширину 10+ км. Один дрон бачить менше 0,01 % території одночасно.

Гірше: один дрон може помилитися. Він виявляє «машину» з 76 % впевненістю — але чи це справді машина, чи сарай? Вона рухається чи припаркована? Вона сама чи частина колони? Одного кадру з одного ракурсу недостатньо для відповіді на ці питання.

Злиття вирішує обидві проблеми. Кілька дронів покривають різні зони → повна картина. Кілька виявлень однієї цілі → вища впевненість. Кілька спостережень у часі → патерни руху.

Як працює злиття — просто

Уявіть чотирьох людей, що стоять у різних кутах темної кімнати, кожен із ліхтариком. Кожна людина бачить лише те, що освітлює її ліхтарик. Людина А бачить стілець. Людина Б — ніжку столу. Людина В не бачить нічого. Людина Г — взуття під столом.

Жоден із них не знає повної кімнати. Але якщо всі повідомлять те, що бачать, п'ятій людині (Lisa 26), та людина може сказати: «У центрі кімнати стіл, біля нього стілець, і хтось сидить за столом».

Це і є злиття даних. Кожен дрон — ліхтарик. Lisa 26 — людина, що об'єднує всі звіти.

Три кроки злиття

Що подається у двигун злиття

Поля даних для злиття

Вихід: Common Operating Picture

Усі злиті дані з'являються на одній карті — COP (Common Operating Picture). Кожен контакт — символ NATO APP-6D: ворожі цілі показані червоними ромбами, дружні сили — синіми прямокутниками, невідомі контакти — жовтими колами. Кожен контакт показує: позицію, клас, впевненість, курс, швидкість, вік даних і джерело. Обидва пілоти — оператор FPV і оператор Fischer 26 — бачать той самий COP одночасно. Коли надходить нове виявлення, обидва екрани оновлюються протягом 500 мс.

Математичне виведення — правило комбінування Демпстера–Шафера

Повне чотирикрокове виведення правила комбінування C_fused = 1 − ∏(1 − C_i) з теорії Демпстера–Шафера опубліковано в англійській версії цієї сторінки. Виведення спеціалізує загальне правило комбінування Шафера (A Mathematical Theory of Evidence, Princeton University Press, 1976) для бінарного випадку, який ми використовуємо в злитті загроз (ціль присутня проти відсутня). Два опрацьовані числові приклади (два джерела, які погоджуються, проти три джерел, де одне заперечує) і верифікаційний код математично підтверджені в provable_claims.py під DS_FUSION_2 та DS_FUSION_3.

Чому виведення є операційно важливим

Три оперативні рішення залежать від коректності цієї математики. L2-рекомендації: поріг впевненості 85 %, що активує рекомендацію удару, перетинається двома середньо-впевненими спостереженнями (0,72 і 0,68 зливаються в 0,91), але не одним окремим. Якби формула злиття була неправильною — скажімо, якби Lisa 26 просто усереднювала впевненості — дві спостереження по 0,70 усередньо дали б 0,70, нижче порога, і жодна L2 не була б видана. Бригади отримували б або забагато, або замало рекомендацій, і в обох випадках система втратила б довіру.

Прапор DISPUTED: без обчислення конфліктної маси в повному правилі Демпстера тепло-візуальна невідповідність, що має здіймати тривогу, просто тихо усереднюється у високу злиту впевненість. Оператор бачить «T-72 з впевненістю 93,7 %» і авторизує удар по тому, що виявляється приманкою. Прапор DISPUTED існує саме для запобігання цьому режиму відмови — і він існує лише тому, що повне правило Демпстера з K > 0 реалізоване, а не лише проста формула добутку.

Стеля 0,95 для корельованих джерел: без неї п\'ять FPV, що спостерігають ту саму ціль, затемнену туманом, з того самого напрямку, зливалися б до впевненості 0,99+, сприймаючи їхні корельовані помилки як незалежні докази. Стеля утримує Lisa 26 чесною щодо того, що система насправді знає. Значення 0,95 — це проєктний вибір, заснований на опублікованому українському оперативному досвіді — FSG-A не зібрала власні дані корельованих помилок для уточнення стелі.

Приклад: два дрони повідомляють про той самий T-72 з впевненостями 0,72 і 0,68. Злита впевненість стає 1 − (1 − 0,72)(1 − 0,68) = 1 − 0,28 × 0,32 = 0,910 = 91,0 %, що перетинає поріг 85 % і активує рекомендацію L2. Окремо жодне зі спостережень цього не робить.

Реалізація

# Dempster-Shafer Fusion — Multiple Drone Observations
# pip install numpy
import numpy as np

def dempster_shafer_fuse(confidences):
    """Fuse independent observations. C_fused = 1 - prod(1-Ci)"""
    if not confidences:
        return 0.0
    result = 1.0
    for c in confidences:
        result *= (1.0 - c)
    return 1.0 - result

# Example: 3 drones observe same target
observations = [
    {"drone": "FPV-12", "class": "T-72", "conf": 0.72, "mgrs": "34TDM1234"},
    {"drone": "ISR-03", "class": "T-72", "conf": 0.68, "mgrs": "34TDM1235"},
    {"drone": "F26-01", "class": "MBT",  "conf": 0.81, "mgrs": "34TDM1234"},
]

# Spatial clustering: observations within 100m = same target
fused_conf = dempster_shafer_fuse([o["conf"] for o in observations])
print(f"Individual: {[o['conf'] for o in observations]}")
print(f"Fused:      {fused_conf:.3f}")  # 0.974 — near certain

Приклад обчислення

Злиття загроз через теорію Демпстера-Шафера об'єднує незалежні спостереження у вищі рівні впевненості. Впевненість із одного джерела 70 % стає 91 %, коли об'єднується з другим незалежним спостереженням 70 %. Злиття загроз — математична причина, чому бригадна ISR перевершує взводну.

Злиття загроз перетворює окремі дронові спостереження на бригадну розвідку. Без злиття кожен взвод бачить свій сектор ізольовано. Зі злиттям патерни виникають по всій зоні бригади: той самий маршрут колони три ночі поспіль, той самий спостережний дрон, що з'являється перед артилерійським вогнем. Злиття загроз через математику Демпстера-Шафера забезпечує рівні впевненості, що обґрунтовують рішення про розподіл ресурсів.

Відкрити інтерактивну панель злиття загроз →

Пов'язані розділи

Джерела

Математично верифіковані оцінки. Формула об'єднання незалежних виявлень C_fused = 1 − ∏(1 − C_i) — теорія Демпстера-Шафера. Валідовано в provable_claims.py під DS_FUSION_2 та DS_FUSION_3. Приклад 70 % × 65 % → 89,5 % відтворюється прямим обчисленням у коді.

Параметричні джерела. Поле зору 126×94 м для 6-мм об'єктива на 120 м AGL — тригонометрія для типового сенсора IMX477. Оновлення COP за 500 мс — проєктна ціль для бригадної мережі MANET. Символіка APP-6D (червоний ромб для ворожих, синій прямокутник для дружніх, жовте коло для невідомих) — стандарт NATO. Коди надійності STANAG 2022 (A–F для джерел, 1–6 для інформаційної точності) — стандартна розвідувальна рамка NATO.

Операційні оцінки — не верифіковано FSG-A в польових умовах. Пороги просторової кластеризації (200 м для дедублікації, 100 м для злиття, 60 с часове вікно) — проєктні вибори FSG-A, не калібровані на реальних дронових даних. Приклад кореляції «колона 3–5 машин о 02:00–04:00 UTC» — ілюстративний, не реальна розвідка. Алгоритм злиття працює на синтетичних даних; потребує валідації на реальному дроновому трафіку перед оперативним використанням.

Зовнішні стандарти та джерела. Теорія Демпстера-Шафера (Shafer 1976, Dempster 1968). Принципи злиття багатосенсорних даних (Hall & Llinas, 2001). NATO STANAG 4609 (метадані motion imagery). NATO STANAG 4545 (формати зображень). NATO STANAG 2022 (оцінка розвідки). NATO APP-6D (військова символіка). Документація ArduPilot MAVLink для companion computer. Дизайн алгоритму злиття Lisa 26 (внутрішня FSG-A, 2025). FSG-A не має оперативних даних злиття — алгоритм перевірено на синтетичних даних.