MSDF — объединение данных с несколькими датчиками. Как было продемонстрировано на иллюстрации с пароходом и двумя наблюдателями на берегу озера, оба, наблюдая (то есть измеряя) положение лодки, создавали неопределённость — используя философское, а не чисто математическое определение (чтобы не слишком усложнять дело) — имеют некоторые проблемы с надёжностью и / или доверием к своим датчикам, к своим ушам. Аналогичным образом, устройства на основе прослушивания, или большие акустические датчики, или микрофоны, использовались артиллерией для определения дальности звука и ПВО для обнаружения приближающейся авиации противника ещё во время Первой мировой войны. По сути, сам примитивный гидролокатор представляет собой не что иное, как большую коллекцию микрофонов, также известных как гидрофоны, которые позволяют довольно точно определять направление и дальность до цели.
Тем не менее, независимо от того, насколько точен чей–либо датчик, все они без исключения сопряжены с инструментальными и другими типами неопределённостей, которые лучше всего устраняются (то есть значительно сокращаются) путем объединения в сеть и объединения полученных от них данных. И опять же, даже неточное положение парохода в нашем примере получается путем однородного слияния датчиков, ушей наших наблюдателей, или, скорее, слияния их двух измерений направления (азимута) на судно. Это примитивный пример объединения датчиков; более сложным примером объединения данных могла бы быть траектория крупного судна, танкера или авианосца, которую можно было бы, как это часто делалось, создать на главном дисплее командного пункта на суше посредством объединения треков с загоризонтного наземного радара, радара корабля, затеняющего судно, и акустического трека из системы, подобной американской SOSUS (Sound Surveillance System) или любой другой системы наблюдения за океаном, для создания гораздо лучшего трека для такой цели. Сегодня к этому можно добавить беспилотники и спутники большой дальности. Все эти средства задействованы с простой целью — устранить неопределённость в точном определении местоположения вражеских целей.
Давайте рассмотрим ещё более сложный пример, российскую С-400 "Триумф" (НАТО SA‑21 Growler), одну из самых мощных систем вооружения в мире, которая объединяет не только другие комплексы противовоздушной обороны, такие как С-1 "Панцирь" (НАТО SA‑22 Greyhound), но также способна интегрировать свои собственные органические системы обнаружения с таким низкочастотным радаром, как Небо-СВУ, что позволяет ей посредством объединения данных устранять неопределённости, связанные с обнаружением, отслеживанием и разработкой решения для ведения огня по самолетам–невидимкам. Фактически, большинство современных российских комплексов ПВО, включая С-300 ПМУ, могли бы служить примером сетецентрической войны и объединения сенсорных данных.17
Современное поле боя, которое включает в себя множество информационных взаимодействий, становится чрезвычайно насыщенным информацией. Чтобы иметь возможность разобраться в этом гигантском потоке информации и не быть перегруженным, используется ряд инструментов, которые позволяют как анализировать события, так и поддерживать систему в рабочем состоянии. Один из них заключается в инкапсуляции или подчинении некоторых сетей. Очевидно, что для главы стратегического командования и его штаба не обязательно быть вовлечённым в тактическую сеть какой–то конкретной роты, не говоря уже о взводе, хотя современные технологии позволяют им получать информацию, при необходимости, от одного пехотинца, которая передается непосредственно высшему командованию. Но сетевое взаимодействие на тактическом уровне называется тактическим не просто так, поскольку оно ограничено уровнем тактического командования, которым в большинстве вооружённых сил является уровень бригады или дивизии, а следующий уровень — уровень армейского корпуса — является тактическо–оперативным уровнем и, таким образом, управляет более высокой (или более низкой — в зависимости от точки зрения) сетью.
Другим способом обработки огромного потока данных при их объединении является использование так называемого фильтра Калмана, который позволяет делать уточненные предположения (предсказания) будущих наблюдаемых параметров с использованием существующих данных на основе так называемой “статистической значимости”. Проще говоря, фильтр Калмана позволяет надёжно оценить следующий параметр.18 Такой фильтр широко используется при объединении данных и имеет решающее значение в таких областях, как электронное противодействие (ECCM). Как уже говорилось, простейшим примером объединения данных является фиксация положения парохода с помощью двух отдельных пеленгов (направлений). Но одним из наиболее практичных и наиболее понятных случаев слияния датчиков является идентификация анонимных сообщений на основе наборов данных CDR (Call Detail Record) сетей мобильной связи и гео–локализованных сообщений в социальных сетях, таких как Facebook или Instagram.19 Фактически, аналогичные методы используются полицейскими детективами, которые воссоздают местоположение подозреваемого или жертвы на основе сигналов вышек сотовой связи и общения с очевидцами.
Сценарий, скажем, отражения атаки залпом противокорабельных ракет по надводным кораблям будет использовать точно такую же сеть и объединение данных, что позволяет всем кораблям в группе распознавать, обмениваться данными отслеживания и разрабатывать решения для стрельбы по атакующим ракетам. В Соединенных Штатах этот потенциал называется Cooperative Engagement Capability (CEC), и вот как его определяет военно–морской флот США:
CEC (Cooperative Engagement Capability) — это система подключения датчиков в режиме реального времени, которая обеспечивает высококачественную ситуационную осведомлённость и интегрированные возможности управления огнём. Он предназначен для усиления возможностей противовоздушной обороны кораблей ВМС США, авиации ВМС США и Корпуса морской пехоты США (USMC). Составная сеть слежения (CTN) создается за счет объединения географически распределенных датчиков для получения единой интегрированной картины воздушного пространства, что позволяет осуществлять комплексное управление огнём для уничтожения крылатых ракет и самолетов, представляющих все большую угрозу.20
Это разумное решение, и корабли атакуемой группы будут обнаруживать и отслеживать приближающиеся ракеты, используя как свои радары, так и оптико–электронные датчики. Затем каждый корабль, объединяя свои собственные данные, также будет выполнять объединение с данными других кораблей в группе, таким образом получая гораздо лучшие следы ракет, если бы этот процесс был ограничен одним кораблём и его датчиками. CEC обеспечивает большую осведомлённость о ситуации, представляя единую составную картину поля боя. Это также повышает боевую устойчивость, которая заключается в способности сохранять способность продолжать бой под натиском сил противника за счет более эффективного использования оборонительного оружия. Это, конечно, в теории, и если все работает по плану, чего никогда не бывает в реальной жизни, поскольку огромное количество факторов начинает влиять на операции.
Для начала, эпоха дозвуковых противокорабельных ракет закончилась — основным типом, с которым столкнутся военно–морские силы НАТО, являются высокозвуковые и интенсивно маневрирующие на предельном заходе на посадку ЗРК российской разновидности P-800 Onyx (Оникс) или, к настоящему времени, всемирно известные ЗРК класса "Калибр" 3M54. Более того, среда, в которой эти ракеты будут использоваться в случае войны, будет характеризоваться как крайне враждебная среда радиоэлектронной борьбы. Это если не учитывать такие чрезвычайно важные факторы, как погода и подготовка персонала на кораблях, подвергающихся атаке. Это, конечно, поднимает вопрос о том,
