Последние модификации беспилотники-камикадзе «Герань-2» сменили способ наведения на цель и стали неуязвимыми для средств радиоэлектронной борьбы. Об этом заявил военный эксперт Евгений Даманцев.
По его словам, «Герани-2» управляются модулями на базе искусственного интеллекта, сихронизированными с ТВ/ИК-датчиками наведения.
Они больше не зависят от GPS и подключаются к мобильным сетям с 4G-каналами, что делает их практически неуязвимыми для средств РЭБ.
Также дроны «Герань-2» стали мощнее почти в два раза. На них начали устанавливать боевую часть, увеличенную с 50 до 90 кг. Комбинированная боевая часть объединяет четыре типа поражения — кумулятивное, воспламеняющее, осколочное и фугасное.
Кроме того, беспилотники летают на высоте до 4900 м, став неуязвимыми для мобильный зенитных ракетных комплексов.
Ранее www1.ru сообщал, что новые ЗРК «Тор-М2» адаптируют под уничтожение дронов-камикадзе.
Читайте еще материалы:
Легендарный советский броневик БРДМ-2 проплыл по Неве и удивил туристов
Россия передаст партию новейших истребителей Су-30СМ2 Белоруссии на следующей неделе
Новый похожий на «Ланцет» ударный дрон с наведением по камере появился у России
Сейчас на главной
Возможности электросетей и генерации энергии в Якутии планируют развивать
Путин заявил, что эти самолёты нужны стране
Отношения двух стран назвали фактором стабильности в мире
Около 400 компаний представили свои решения — лучшие из них уже работают в боевых условиях
Российский президент назвал принятую меру временной
Президент объяснил, какую роль в этом сыграл мессенджер Max
Глава государства охарактеризовал лайнер как «очень хорошую машину»
Путин заявил, что строительство самолётов — острый вопрос для РФ
Минпромторг определил три стратегических приоритета: масштабировать, улучшать и снижать стоимость
Танкист Ионин заявил, что боевые машины ещё вернут себе лидерство на поле боя
Президент обозначил стратегию двойного применения дронов: от армии к гражданским нуждам и обратно
Путин назвал прямую линию и социологические опросы — лучшими инструментами для получения данных