Formulation of the problem in general. In the conditions of the large-scale invasion of the russian federation into Ukraine at the level of repelling the armed aggression of the enemy, there was an urgent need to develop the arms to protect the warriors of the defense forces of the state. The problem of the accuracy of different weapon systems is a permanent. The purpose of the article is to set the methodology of additional data processing in locating system using datasets. It allows to keep well the stability of artillery reconnaissance efficiency. Analysis of recent researches and publications. The known recent researches and publications have a target to improve some specific features of the weapon or any combat system, but in case of sound artillery intelligence system or other acoustic sensors the potential quality of output recco data is limited by well-known physical principles of theory and practice of sound ranging. In these studies, the authors did not consider how to improve the specifications of Hostile Artillery Locating System, because the system is not tested in Ukraine just is operated in warfare. So, it means it is necessary to search alternative ways to improve the efficiency of HALO or similar sound ranging systems. But there are some kinds of redundancy while the sound ranging system operates, both functional, time and information types of reductance. The sound ranging system produces a great volume of datasets. Presenting the main material. The method of analysis of system and the structure and parameter design method are used in the article. The experience of Hostile Artillery Locating System functioning in warfare is compiled and explained in the article. The structure and parameter model for HALO that shows how the information flows from sensor post(s) to command post and then for the user of intelligence data is depicted. The main accent is made on the configuration of Hostile Artillery Locating System and datasets, that are the base for the additional processing. The dataset’s parameters from a sensor post (as a source of information reductance in a system) are shown. It is possible to get more than hundreds dataset per a day, it’s enough for data processing using for example machine learning. Elements of scientific novelty. The methodology allows the additional data processing either in Hostile Artillery Locating System, or in other separate decision-making system depending on tactical situation and time or other possibilities. The methodology includes the collection of datasets, the extraction and transformation of the part of already known data for surface distribution in specific coordinate base and next statistical analysing of the distribution. The methodology includes five consecutive blocks, which allows you to create a surface coordinate base similar to real projection of the terrain on a digital map in two dimensions (without height dimension) and to depict the configuration of the Hostile Artillery Locating System on this surface coordinate base as the locations of sound events which are extracted from the datasets, to get the surface distribution of the sound events for next statistical analyzing. Theoretical and practical significance of the article. The new terms in the sphere of consolidation data processing are presented. The methodology for additional data processing ensures the transformation the known data gathering in datasets into space-distributed data on artificial grid coordinate system for next statistical analysis. The methodology allows to improve the accuracy of the Hostile Artillery Locating System that allows to optimize some missions of the artillery reconnaissance system that includes several different types of weapon systems and in general the such system needs a lot part of information consolidation. So, the methodology being realized in decision-making system or in machine or deep learning system will support the information consolidation in other weapon system and will ensure the higher accuracy of coordinate information of enemy artillery and other aspects holding the the stability of artillery reconnaissance efficiency. Conclusion and the perspectives of future researches. The developed Methodology requires further development and testing in Hostile Artillery Locating System to get the results of additional processing and to compare with functional algorithm of the system to confirms the adequacy of the obtained results.

Вирішення проблеми точності застосування різних артилерійських систем в умовах відсічі збройної агресії російської федерації є вкрай значущою, що залежить від потенційної якості засобів артилерійської розвідки, можливості яких обмежені відомими фізичними (акустичними) принципами. Сьогодні чимало технічних систем військового призначення надійшли в Україну без тестувань, а одразу для бойового застосування, зокрема, і звукометричний комплекс HALO, що ускладнює пошук напрямів модернізації (удосконалення) шляхом експериментальних досліджень. Водночас ретельний аналіз функціонування засобів артилерійської розвідки свідчить про високу частку інформаційної, часової і структурної надлишковості у багатьох військових системах, зокрема і HALO, що потребує додаткової обробки отриманих даних для покращення тактико-технічних характеристик зразка озброєння. Метою статті є розроблення методики додаткової обробки надлишкової інформації звукометричного комплексу для реалізації в системі підтримки прийняття рішень стосовно підвищення ефективності артилерійської розвідки за рахунок використання датасетів. Під час написання статті застосовано методи аналізу та структурно-параметричного синтезу функціональних систем у частині додаткової обробки надлишкової інформації реальної системи HALO. Зазначений методологічний підхід дає змогу піддати аналізу інформаційну та структурну надлишковості HALO і на цій основі розкрити потенціал для підвищення окремих тактико-технічних характеристик комплексу за рахунок додаткової обробки інформації в цілях підтримування ефективності системи вищого порядку, якою є система артилерійської розвідки. У статті наведено структурно-параметричну модель звукометричного комплексу та параметри датасетів, які є інформаційною надлишковістю розвідувальної інформації, що отримується з акустичних сигналів і після деякої обробки передається у систему артилерійської розвідки. Крім того, складено і пояснено суть основних процесів і явищ, сформульовано визначення термінів і понять, необхідних для додаткової обробки інформації, розроблено методику обробки надлишкової інформації звукометричного комплексу HALO на основі датасетів з урахуванням просторового розміщення складових комплексу на місцевості. Водночас рекомендовано впровадити методику в системі підтримки прийняття рішень, в якій проводиться обробка консолідованої інформації для підтримування ефективності системи артилерійської розвідки. Розроблена методика передбачає збір датасетів, виділення та перетворення частини параметрів із датасетів, статистичний аналіз просторового розподілу подій, уточнення за результатами обробки якості розвідувальної інформації, зокрема, точності визначення місцеположення джерела події. Елементом наукової новизни є перетворення вже відомих даних, зібраних у датасети, в результаті додаткової обробки в інші дані, що просторово розподілені на умовній системі координат. Таке перетворення дасть змогу провести статистичний аналіз внаслідок поширення даних на нові системи, зокрема, системи машинного навчання та у поєднання із іншою консолідованою інформацією. Теоретичну значущість статті формують терміни і поняття, які доповнюють термінологічну область сфери консолідованої обробки інформації, а також опис параметрів датасетів, що накопичуючись, без реалізованої обробки в системі, й формують якісні навчальні дані для систем машинного навчання і систем глибинного навчання. Практична значущість досліджень полягає у доцільності впровадження методики або безпосередньо в звукометричному комплексі, або в окремій системі підтримки прийняття рішень залежно від тактичної ситуації та часу чи інших можливостей, що дає змогу підтримувати ефективність системи артилерійської розвідки