Широкополосная антенна
По просьбе друзей сделали антенну для РЭР задач.
Вивальди, 2 этажа. Полоса 800-8000МГц, максимальное усиление в районе 6.5ГГц - 13.8дБи
Мы для своих изделий разрабатываем много различных антенных решений, поэтому если интересует что-то подобное - задавайте вопросы
🔹 Внешний вид
🔹 КСВ
🔹 3D ДН на частоте 1ГГц
🔹 3D ДН на частоте 2.5ГГц
🔹 3D ДН на частоте 6.5ГГц
🔹 Азимутальная ДН на частоте 6.5ГГц
КСВ - измеренное, ДН - расчетные
Команда Квадро код 🪁
https://t.iss.one/quadro_code
По просьбе друзей сделали антенну для РЭР задач.
Вивальди, 2 этажа. Полоса 800-8000МГц, максимальное усиление в районе 6.5ГГц - 13.8дБи
Мы для своих изделий разрабатываем много различных антенных решений, поэтому если интересует что-то подобное - задавайте вопросы
🔹 Внешний вид
🔹 КСВ
🔹 3D ДН на частоте 1ГГц
🔹 3D ДН на частоте 2.5ГГц
🔹 3D ДН на частоте 6.5ГГц
🔹 Азимутальная ДН на частоте 6.5ГГц
КСВ - измеренное, ДН - расчетные
Команда Квадро код 🪁
https://t.iss.one/quadro_code
❤3⚡3👍2
Forwarded from 📢Фронтовая рупорная станция📢
📣📣📣📣📣📣
УГРОЗА НАШИМ МОГам‼️‼️‼️
Результат проведенного анализа трофейного FPV-дрона.
Дрон выполнен на основе 10-ти дюймовой карбоновой рамы с бесколлекторными моторами и 3-х лопастными пропеллерами на них.
Особенностью данного дрона является его оснащение прицепным кронштейном, что свидетельствует о том, что этот дрон был пристегнут к так называемой «матке». Для чего этот способ противник применяет, мы писали ранее тут и тут.
Крепление и горизонтальное положение дискоконусной антенны видеопередатчика напрямую свидетельствует о том, что приём сигнала осуществляется сверху, вероятнее всего тем же БпЛА носителем (маткой).
Кроме того, передатчик видеосигнала 7-12 ГГц позволяет «чисто» принимать сигнал сверху, так как средств РЭБ, работающих в этом диапазоне нет.
При этом антенны средств приема аналогового видео (видеоперехвата) постов РЭР и РЭБ наших подразделений зачастую направлены в горизонт, что исключает обнаружение дрона в верхней полусфере.
Также важно отметить, укропы догадались о том, что помехи по шине 12В и 5В оказывают влияние на видео и дают рябь. Для этого копеечный по стоимости полетный контроллер оснащен конденсатором, что в результате даёт чистую картинку (представители подразделений БпС ВС РФ берите на вооружение).
По приёмным антеннам, видим две линейных поляризации, два приёмника верхнего диапазона 2.4 ГГц, по схеме «дивёрсити», которые обрабатываются одним микроконтроллером, но два радиотракта, где каждый держит собственную синхронизацию по сигналам. Соответственно для максимального выигрыша по дальности при радиоподавлении необходимо создавать также две линейные поляризации.
Боевая часть – осколочно-фугасная.
Инициатор Icarus ІКАР PWM - плата контактной инициации для БпЛА с ШИМ‑входом, ориентированная на безопасный подрыв при столкновении и жёсткий контроль условий срабатывания через акселерометр ±16G по любой оси. Предусмотрены интерфейсы: один UART, один ШИМ и отдельный вход "усы" с логическими уровнями 3.3-5В. Версия PWM предоставляет ШИМ‑интерфейс для внешнего управления, сохраняя автономное принятие решения по акселерометру.
Оптическая система с двумя отдельными каналами, установленными в единый 3D-печатный кронштейн.
Верхняя - широкоугольная камера в защитном кронштейне («звёздная решётка»). Предположительно Runcam Nano / Foxeer Razer класс.
Нижняя камера – тепловизионная камера LWIR (германиевая линза).
Аккумулятор: SHRIKE 6S (22.2 В) 15 000 мАч.
В заключении отметим, что данный дрон шлёпнулся вблизи позиции наших товарищей. Именно в тот момент, когда противник осуществлял налёт ударными БпЛА.
Вероятно, что целью данного дрона являлись мобильные огневые группы, которые своими действиями, а именно стрельбой по летящим ударным БпЛА, демаскировали своё место нахождения.
УГРОЗА НАШИМ МОГам‼️‼️‼️
Результат проведенного анализа трофейного FPV-дрона.
Дрон выполнен на основе 10-ти дюймовой карбоновой рамы с бесколлекторными моторами и 3-х лопастными пропеллерами на них.
Особенностью данного дрона является его оснащение прицепным кронштейном, что свидетельствует о том, что этот дрон был пристегнут к так называемой «матке». Для чего этот способ противник применяет, мы писали ранее тут и тут.
Крепление и горизонтальное положение дискоконусной антенны видеопередатчика напрямую свидетельствует о том, что приём сигнала осуществляется сверху, вероятнее всего тем же БпЛА носителем (маткой).
Кроме того, передатчик видеосигнала 7-12 ГГц позволяет «чисто» принимать сигнал сверху, так как средств РЭБ, работающих в этом диапазоне нет.
При этом антенны средств приема аналогового видео (видеоперехвата) постов РЭР и РЭБ наших подразделений зачастую направлены в горизонт, что исключает обнаружение дрона в верхней полусфере.
Также важно отметить, укропы догадались о том, что помехи по шине 12В и 5В оказывают влияние на видео и дают рябь. Для этого копеечный по стоимости полетный контроллер оснащен конденсатором, что в результате даёт чистую картинку (представители подразделений БпС ВС РФ берите на вооружение).
По приёмным антеннам, видим две линейных поляризации, два приёмника верхнего диапазона 2.4 ГГц, по схеме «дивёрсити», которые обрабатываются одним микроконтроллером, но два радиотракта, где каждый держит собственную синхронизацию по сигналам. Соответственно для максимального выигрыша по дальности при радиоподавлении необходимо создавать также две линейные поляризации.
Боевая часть – осколочно-фугасная.
Инициатор Icarus ІКАР PWM - плата контактной инициации для БпЛА с ШИМ‑входом, ориентированная на безопасный подрыв при столкновении и жёсткий контроль условий срабатывания через акселерометр ±16G по любой оси. Предусмотрены интерфейсы: один UART, один ШИМ и отдельный вход "усы" с логическими уровнями 3.3-5В. Версия PWM предоставляет ШИМ‑интерфейс для внешнего управления, сохраняя автономное принятие решения по акселерометру.
Оптическая система с двумя отдельными каналами, установленными в единый 3D-печатный кронштейн.
Верхняя - широкоугольная камера в защитном кронштейне («звёздная решётка»). Предположительно Runcam Nano / Foxeer Razer класс.
Нижняя камера – тепловизионная камера LWIR (германиевая линза).
Аккумулятор: SHRIKE 6S (22.2 В) 15 000 мАч.
В заключении отметим, что данный дрон шлёпнулся вблизи позиции наших товарищей. Именно в тот момент, когда противник осуществлял налёт ударными БпЛА.
Вероятно, что целью данного дрона являлись мобильные огневые группы, которые своими действиями, а именно стрельбой по летящим ударным БпЛА, демаскировали своё место нахождения.
❤7
📢Фронтовая рупорная станция📢
📣📣📣📣📣📣 УГРОЗА НАШИМ МОГам‼️‼️‼️ Результат проведенного анализа трофейного FPV-дрона. Дрон выполнен на основе 10-ти дюймовой карбоновой рамы с бесколлекторными моторами и 3-х лопастными пропеллерами на них. Особенностью данного дрона является его оснащение…
Такое расположение антенны на 12ГГц работу во всех направлениях на верхнюю полусферу тоже не обеспечит.
Для обнаружения более важно то, что направленные антенны приемников РЭР не годятся, так как направление появления угрозы может быть любым. Забросить можно и из тыла откуда вы не ждёте. Поэтому в высоких диапазонах актуально иметь круг по азимуту, а усиление по углу места, и не очень большое чтобы высотные цели не потерять.
Команда Квадро код 🪁
https://t.iss.one/quadro_code
Для обнаружения более важно то, что направленные антенны приемников РЭР не годятся, так как направление появления угрозы может быть любым. Забросить можно и из тыла откуда вы не ждёте. Поэтому в высоких диапазонах актуально иметь круг по азимуту, а усиление по углу места, и не очень большое чтобы высотные цели не потерять.
Команда Квадро код 🪁
https://t.iss.one/quadro_code
❓Что такое режим спектра 📊 на детекторах Алиссум 🪁
❓Какая информация есть на спектрах
❓Чем может быть полезен этот режим
Режим спектра даёт непрерывную спектральную картину в диапазоне 300-10000 МГц — на экране прибора или в подробном виде на смартфоне. Рассмотрим на примере Алиссум-8🪁
Все детекторы Алиссум🪁 анализируют обнаруженные сигналы и раскрашивают на спектрах по типам:
🔴 КРАСНЫЙ - FPV с аналоговой передачей видео
🟡 ЖЕЛТЫЙ - цифовая передача видео (DJI, AUTEL и другие)
🟢 ЗЕЛЕНЫЙ - WiFi
🟣 ФИОЛЕТОВЫЙ - WiFi MOD (Hornet, Silvus, Марсианин)
🔵 ГОЛУБЫЙ - помехи, системы подвижной связи, РЭБ
На приведённых снимках экрана Алиссум-8🪁 и смартфона видны все типичные для большого города системы радиосвязи:
🍉 GSM 900 и GSM 1800
🍉 LTE 2100 и LTE 2600
🍉 Wi-Fi 2400 и Wi-Fi 5200
Все сигналы корректно показаны либо голубым цветом, либо зеленым, ложных сигналов нет.
Сигналы у исправного детектора в условиях города должны быть примерно такими, как на приведенных фото.
Если картина соответствует описанию — детектор исправен и не подведёт при обнаружении БПЛА.
Если у вас другой детектор - сравните, так ли все хорошо у него на спектрах🪁
#детектордронов #алиссум #квадрокод #4code #рэр
❓Какая информация есть на спектрах
❓Чем может быть полезен этот режим
Режим спектра даёт непрерывную спектральную картину в диапазоне 300-10000 МГц — на экране прибора или в подробном виде на смартфоне. Рассмотрим на примере Алиссум-8
Все детекторы Алиссум
🔴 КРАСНЫЙ - FPV с аналоговой передачей видео
🟡 ЖЕЛТЫЙ - цифовая передача видео (DJI, AUTEL и другие)
🟢 ЗЕЛЕНЫЙ - WiFi
🟣 ФИОЛЕТОВЫЙ - WiFi MOD (Hornet, Silvus, Марсианин)
🔵 ГОЛУБЫЙ - помехи, системы подвижной связи, РЭБ
Чем полезен этот режим❓🏆 Вы видите сразу все источники сигнала во всем диапазоне - мощность, частоту и даже тип сигнала🏆 По постоянно присутствующим сигналам можно убедиться в исправности вашего детектора
На приведённых снимках экрана Алиссум-8
Все сигналы корректно показаны либо голубым цветом, либо зеленым, ложных сигналов нет.
Сигналы у исправного детектора в условиях города должны быть примерно такими, как на приведенных фото.
Признаки исправного детектора:🏆 Спектральные компоненты на указанных частотах чёткие и достаточно мощные🏆 Полки между ними низкие, без лишних шумов
Если картина соответствует описанию — детектор исправен и не подведёт при обнаружении БПЛА.
Если у вас другой детектор - сравните, так ли все хорошо у него на спектрах
#детектордронов #алиссум #квадрокод #4code #рэр
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5⚡4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Автоматизация
Залог высокого качества изделий — максимальная технологичность и автоматизация процессов.
При правильном подходе к проектированию и изготовлению основных узлов электроники, печатных плат - с этими вопросами все в порядке, а вот изготовление кабельной продукции предполагает множество ручных операций, поэтому оказывается настоящим клондайком для оптимизации технологических процессов.
Несмотря на то, что мы стараемся минимизировать применение кабельной продукции в изделиях, обойтись без нее не получается, поэтому мы автоматизировали участок нарезки и разделки кабелей, увеличили производительность, повторяемость и качество изделий.
Команда Квадро код 🪁
https://t.iss.one/quadro_code
Залог высокого качества изделий — максимальная технологичность и автоматизация процессов.
При правильном подходе к проектированию и изготовлению основных узлов электроники, печатных плат - с этими вопросами все в порядке, а вот изготовление кабельной продукции предполагает множество ручных операций, поэтому оказывается настоящим клондайком для оптимизации технологических процессов.
Несмотря на то, что мы стараемся минимизировать применение кабельной продукции в изделиях, обойтись без нее не получается, поэтому мы автоматизировали участок нарезки и разделки кабелей, увеличили производительность, повторяемость и качество изделий.
Команда Квадро код 🪁
https://t.iss.one/quadro_code
⚡8❤4👍2
Детекторы БПЛА Алиссум — режим «МАСКА»
Что такое режим «маска»?
Маска — это простейшая амплитудная обработка, которая текущий уровень сигналов в эфире делает «условно нулем» — маскирует.
В детекторах Алиссум очень хорошие алгоритмы селекции сигналов БПЛА, поэтому мы никому НЕ РЕКОМЕНДУЕМ пользоваться "маской" без особой необходимости.
Когда режим «маска» может быть полезен?
Единственный практический смысл применения режима «маска» — если ваш детектор используется стационарно и есть постоянные помеховые сигналы и их много. Например, детектор находится в зоне действия РЭБ.
Сигналов в эфире при работе РЭБ становится слишком много, и детектор тратит на их обработку дополнительное время. Режим «маска» позволяет как бы убрать эти сигналы и получить максимальную скорость обнаружения.
В большинстве случаев алгоритмы справляются и без маски. Присутствие стандартных сигналов связи и вещания, спуфинга сигналов навигации без работы широкополосных РЭБ для детектора совершенно нормальная ситуация, и он прекрасно справляется с такими сигналами без использования режима «маска», обеспечивая скорость сканирования диапазона 300 - 10000 МГЦ около 5 секунд.
На картинке — пример маскирования сигналов сотовых систем связи
Верхнее изображение — типичный спектр сигналов в городе: видим GSM900, GSM1800, LTE2100, LTE2600, а также сигналы WIFI2400.
Нижнее изображение — спектры после применения режима «МАСКА».
Команда Квадро код 🪁
https://t.iss.one/quadro_code
Что такое режим «маска»?
Маска — это простейшая амплитудная обработка, которая текущий уровень сигналов в эфире делает «условно нулем» — маскирует.
В детекторах Алиссум очень хорошие алгоритмы селекции сигналов БПЛА, поэтому мы никому НЕ РЕКОМЕНДУЕМ пользоваться "маской" без особой необходимости.
Когда режим «маска» может быть полезен?
Единственный практический смысл применения режима «маска» — если ваш детектор используется стационарно и есть постоянные помеховые сигналы и их много. Например, детектор находится в зоне действия РЭБ.
Сигналов в эфире при работе РЭБ становится слишком много, и детектор тратит на их обработку дополнительное время. Режим «маска» позволяет как бы убрать эти сигналы и получить максимальную скорость обнаружения.
В большинстве случаев алгоритмы справляются и без маски. Присутствие стандартных сигналов связи и вещания, спуфинга сигналов навигации без работы широкополосных РЭБ для детектора совершенно нормальная ситуация, и он прекрасно справляется с такими сигналами без использования режима «маска», обеспечивая скорость сканирования диапазона 300 - 10000 МГЦ около 5 секунд.
На картинке — пример маскирования сигналов сотовых систем связи
Верхнее изображение — типичный спектр сигналов в городе: видим GSM900, GSM1800, LTE2100, LTE2600, а также сигналы WIFI2400.
Нижнее изображение — спектры после применения режима «МАСКА».
Команда Квадро код 🪁
https://t.iss.one/quadro_code
👍4✍2🔥2🥱1🥴1🤣1
AlissNet-4 🇷🇺 vs WUSTCA 🇨🇳
WUSTCA 🇨🇳
Китайская группа учёных представила новый алгоритм классификации радиосигналов БПЛА, который позволяет не только обнаруживать, но и определять модель БПЛА и тип пульта управления даже в условиях сильных радиопомех.
https://www.nature.com/articles/s41598-026-54780-x#citeas
В основе технологии лежит комбинация нескольких методов обработки сигналов: адаптивной фильтрации шумов, вейвлет-преобразования и новой архитектуры нейронной сети с механизмом внимания Split-Time Cross Attention (STCA). Такой подход позволяет выделять характерные особенности радиосигналов беспилотников и анализировать их, сохраняя высокую точность даже при наличии помех от Wi-Fi, Bluetooth и других беспроводных устройств.
Испытания проводились на наборе данных, содержащем радиосигналы 5 популярных беспилотников, а также соответствующих пультов управления. Данные записывались на частоте 2,45 ГГц с полосой 56 МГц. Отдельно следует отметить, что авторы попытались учесть влияние реального канала (многолучевость) при подготовке датасетов.
По метрике F1 WUSTCA также оказался лучшим из рассмотренных алгоритмов — 0,953 для распознавания дронов и 0,950 для классификации контроллеров.
Авторы заявляют, что проверили устойчивость алгоритмов к внешним помехам, однако сигналы WiFi и Bluetooth в матрице ошибок нет, скорее всего данные помехи рассматривались как внеполосные. В тестах с интенсивным Wi-Fi-трафиком уровень ложных срабатываний составил 4,5% против 6,2% у ближайшего конкурента, а при смешанных помехах Wi-Fi и Bluetooth — 4,9% против 6,8%.
Еще немного важных цифр для оценки технологии:
▪️ длина тестового сигнала (точно не указана, состоит из пакетов по 1024 отсчета, но из графиков следует, что около 1 секунды)
▪️ требуемые ресурсы 1,82 GFLOPs, 345 МБ
▪️ платформа NVIDIA RTX 3090 GPU, Intel Core i7-12700H CPU
▪️ время обработки 4,1 мс
Несмотря на высокие результаты, исследователи отмечают, что технология пока проходила испытания только на тестовых наборах данных, проверка в реальных условиях еще не проводилась.
AlissNet-4 🇷🇺
Ссылки на предыдущие публикации по алгоритмам детекторов Алиссум🪁
https://t.iss.one/quadro_code/619
https://t.iss.one/quadro_code/599
https://t.iss.one/quadro_code/516
https://t.iss.one/quadro_code/399
https://t.iss.one/quadro_code/345
🔹 набор типов БПЛА существенно шире, правда разделены они иначе - на укрупненные классы
🔹 помеховые сигналы у нас не только WiFi и Bluetooth, но и все типовые системы связи, вещания, РЭБ, все сигналы в полосе анализа и имеют свой класс
🔹 точность классификации по метрике F1 — 0,98 против 0,95–0,96 у китайцев
🔹 за 5–7 секунд мы делаем классификацию всех сигналов в полосе 300–10 000 МГц, а не одного на одной частоте
🔹 требуемые ресурсы 0,1 GFLOPs — почти в 20 раз меньше, чем у китайцев
🔹 память 256 кБ — почти в 1000 раз меньше
Сравнивать эти два алгоритма напрямую некорректно.
Китайцы решали академическую задачу более детального анализа сигналов. Нет никаких сомнений, что используя такие мощные и передовые инструменты нейросеть научится эффективно справляться с поставленными задачами. В условиях отсутствия ограничений на аппаратные ресурсы (мощные SDR, высокопроизводительный GPU) реализовать подобное сможет любой грамотный ML специалист.
На практике же, в условиях жесткого ограничения доступных ресурсов и существенно большего набора неизвестных, задача требует совершенно других подходов к оптимизации и мы ее успешно решили.
Квадро код не просто имеет передовые алгоритмы обнаружения радиосигналов БПЛА мирового уровня эффективности, но и реализовал на их основе линейку детекторов, некоторые из которые работают с 2024 года. Компактность детекторов существенно отличается от связки CPU+GPU неслабой производительности.
Помимо указанных преимуществ, нами доказана эффективность использования AlissNet-4 при обнаружении ранее неизвестных дронов.
Главное — не останавливаться на достигнутом, а очень оперативно двигаться дальше, как в разработке железа, так и в совершенствовании алгоритмов.
Команда Квадро код 🪁
https://t.iss.one/quadro_code
WUSTCA 🇨🇳
Китайская группа учёных представила новый алгоритм классификации радиосигналов БПЛА, который позволяет не только обнаруживать, но и определять модель БПЛА и тип пульта управления даже в условиях сильных радиопомех.
https://www.nature.com/articles/s41598-026-54780-x#citeas
В основе технологии лежит комбинация нескольких методов обработки сигналов: адаптивной фильтрации шумов, вейвлет-преобразования и новой архитектуры нейронной сети с механизмом внимания Split-Time Cross Attention (STCA). Такой подход позволяет выделять характерные особенности радиосигналов беспилотников и анализировать их, сохраняя высокую точность даже при наличии помех от Wi-Fi, Bluetooth и других беспроводных устройств.
Испытания проводились на наборе данных, содержащем радиосигналы 5 популярных беспилотников, а также соответствующих пультов управления. Данные записывались на частоте 2,45 ГГц с полосой 56 МГц. Отдельно следует отметить, что авторы попытались учесть влияние реального канала (многолучевость) при подготовке датасетов.
По метрике F1 WUSTCA также оказался лучшим из рассмотренных алгоритмов — 0,953 для распознавания дронов и 0,950 для классификации контроллеров.
Авторы заявляют, что проверили устойчивость алгоритмов к внешним помехам, однако сигналы WiFi и Bluetooth в матрице ошибок нет, скорее всего данные помехи рассматривались как внеполосные. В тестах с интенсивным Wi-Fi-трафиком уровень ложных срабатываний составил 4,5% против 6,2% у ближайшего конкурента, а при смешанных помехах Wi-Fi и Bluetooth — 4,9% против 6,8%.
Еще немного важных цифр для оценки технологии:
▪️ длина тестового сигнала (точно не указана, состоит из пакетов по 1024 отсчета, но из графиков следует, что около 1 секунды)
▪️ требуемые ресурсы 1,82 GFLOPs, 345 МБ
▪️ платформа NVIDIA RTX 3090 GPU, Intel Core i7-12700H CPU
▪️ время обработки 4,1 мс
Несмотря на высокие результаты, исследователи отмечают, что технология пока проходила испытания только на тестовых наборах данных, проверка в реальных условиях еще не проводилась.
AlissNet-4 🇷🇺
Ссылки на предыдущие публикации по алгоритмам детекторов Алиссум
https://t.iss.one/quadro_code/619
https://t.iss.one/quadro_code/599
https://t.iss.one/quadro_code/516
https://t.iss.one/quadro_code/399
https://t.iss.one/quadro_code/345
🔹 набор типов БПЛА существенно шире, правда разделены они иначе - на укрупненные классы
🔹 помеховые сигналы у нас не только WiFi и Bluetooth, но и все типовые системы связи, вещания, РЭБ, все сигналы в полосе анализа и имеют свой класс
🔹 точность классификации по метрике F1 — 0,98 против 0,95–0,96 у китайцев
🔹 за 5–7 секунд мы делаем классификацию всех сигналов в полосе 300–10 000 МГц, а не одного на одной частоте
🔹 требуемые ресурсы 0,1 GFLOPs — почти в 20 раз меньше, чем у китайцев
🔹 память 256 кБ — почти в 1000 раз меньше
Сравнивать эти два алгоритма напрямую некорректно.
Китайцы решали академическую задачу более детального анализа сигналов. Нет никаких сомнений, что используя такие мощные и передовые инструменты нейросеть научится эффективно справляться с поставленными задачами. В условиях отсутствия ограничений на аппаратные ресурсы (мощные SDR, высокопроизводительный GPU) реализовать подобное сможет любой грамотный ML специалист.
На практике же, в условиях жесткого ограничения доступных ресурсов и существенно большего набора неизвестных, задача требует совершенно других подходов к оптимизации и мы ее успешно решили.
Квадро код не просто имеет передовые алгоритмы обнаружения радиосигналов БПЛА мирового уровня эффективности, но и реализовал на их основе линейку детекторов, некоторые из которые работают с 2024 года. Компактность детекторов существенно отличается от связки CPU+GPU неслабой производительности.
Помимо указанных преимуществ, нами доказана эффективность использования AlissNet-4 при обнаружении ранее неизвестных дронов.
Главное — не останавливаться на достигнутом, а очень оперативно двигаться дальше, как в разработке железа, так и в совершенствовании алгоритмов.
Команда Квадро код 🪁
https://t.iss.one/quadro_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9⚡3🔥2
Forwarded from Милитарист
Статистика примененных барражирующих боеприпасов ВСУ и ВС РФ в 2024-2026 гг.
🔥1