BTC$29880

ETH$3666

Шукати

Досягнення та виклики в техніці виявлення та класифікації безпілотників

Досягнення в галузі виробництва безпілотних літальних апаратів (БПЛА) і дронів значно розширили сферу їхнього застосування і технічні можливості. Їх універсальність, мобільність і доступність роблять їх корисними в різних секторах — від військових операцій до цивільних завдань, таких як ліквідація наслідків стихійних лих і надання послуг доставлення. Однак широке використання безпілотників викликає серйозні занепокоєння щодо безпеки, приватності та захисту, що спонукає зосередитися на розробці ефективних систем виявлення і класифікації безпілотників з використанням таких технологій, як радар, радіолокаційний аналіз і об’єднання сенсорів. В усьому світі докладаються зусилля для створення узгоджених правил використання безпілотників для вирішення цих нових викликів.

Основні категорії загроз від безпілотників: атаки безпілотників, нелегальна контрабанда, шпигунство за допомогою дронів і зіткнення з безпілотниками. Джерело

Супутникові й авіаційні методи дистанційного зондування мають різні переваги та недоліки щодо зони покриття, спектральної, просторової та часової роздільної здатності. Супутники стикаються з такими обмеженнями, як хмарний покрив, що перешкоджає збору даних, тоді як літаки стикаються з проблемами, пов’язаними з підтриманням постійної швидкості й здатністю до зависання. БПЛА заповнюють прогалини, залишені цими традиційними методами, пропонуючи можливості перебування в повітрі, гнучке керування швидкістю та вищу просторову і часову роздільну здатність. БПЛА забезпечують високу роздільну здатність при помірній доступності та операційних витратах, долаючи обмеження супутникових і авіаційних систем.

Наростальне використання безпілотників у різних галузях посилює занепокоєння щодо конфіденційності, безпеки та захисту, що вимагає ефективних систем виявлення. Дрони, оснащені вибухівкою або обладнанням для спостереження, становлять значну загрозу, включаючи атаки, нелегальну контрабанду, шпигунство і навіть зіткнення з літаками. Нещодавні інциденти підкреслюють нагальну потребу в ефективних заходах протидії безпілотникам, особливо в чутливих зонах, таких як аеропорти та кордони. З огляду на те, що з січня 2023 року було зафіксовано понад 150 інцидентів, надійні системи виявлення БПЛА є вкрай необхідними. Однак виявлення безпілотників, особливо з огляду на постійний розвиток технологій і здатність проникати в заборонені для польотів зони, є складним завданням як для бізнесу, так і для академічних кіл.

Виявлення та класифікація БПЛА становлять значні труднощі через їхні різні розміри, швидкості, динамічну поведінку та схожість з іншими летючими об’єктами, такими як птахи або літаки. БПЛА працюють на різних висотах і в різних діапазонах виявлення, що додає складності системам виявлення. Умови навколишнього середовища, такі як погода, міські перешкоди, рельєф місцевості та освітлення, ще більше знижують ефективність алгоритмів виявлення і датчиків, що призводить до помилкових спрацьовувань або несправжніх результатів. Крім того, обмежений час автономної роботи акумуляторів зменшує тривалість польоту БПЛА, що вимагає ефективного енергоспоживання і стратегій заряджання для розширення операційних можливостей.

Розв’язування цих проблем вимагає постійних досліджень нових методів виявлення і класифікації, а також вдосконалення сенсорних технологій. Співпраця між фахівцями зі штучного інтелекту, комп’ютерного зору та обробки сигналів має важливе значення для розробки ефективних рішень. Подолання цих перешкод гарантує безпеку, недоторканність приватного життя і безпеку людей та об’єктів критичної інфраструктури, підкреслюючи міждисциплінарний характер досліджень у сфері виявлення безпілотних літальних апаратів.

Радіолокаційне виявлення використовує електромагнітні хвилі для виявлення і визначення розташування об’єктів, надаючи такі атрибути, як відстань, швидкість, азимут і висота. Активний радар передає і приймає сигнали, тоді як пасивний радар покладається на зовнішні джерела сигналу. Найпоширеніші типи включають оглядовий радар для виявлення на великій відстані, радар міліметрового діапазону для різних погодних умов, імпульсно-доплерівський радар для виявлення частотних зсувів, радар безперервної хвилі для безперервної передачі сигналу і частотно-модульований радар безперервної хвилі для визначення дальності та швидкості.

Виявлення на основі радіочастот фіксує радіочастотні сигнали, випромінювані бортовою електронікою дронів, часто виявляючи дрони в заборонених для польотів зонах шляхом перехоплення сигналів зв’язку між дронами й наземними станціями. Зазвичай ці сигнали працюють у діапазоні частот 2,4 ГГц ISM. Акустичне виявлення ґрунтується на чітких акустичних сигнатурах, що генеруються лопатями пропелерів безпілотників, з використанням спеціалізованих аудіосенсорів, які вловлюють і аналізують шуми безпілотників для виявлення.

Виявлення за допомогою зору передбачає збір візуальних даних з безпілотників за допомогою датчиків камер і алгоритмів виявлення об’єктів на основі комп’ютерного зору. Цей метод обробляє зображення або відео для виявлення безпілотників, використовуючи методи отримання зображень і розпізнавання об’єктів. Об’єднання сенсорів та інші методи об’єднують різні модальності, такі як аудіо- і візуальні характеристики, радар і візуальні зображення, радіочастотні й графічні датчики, щоб покращити виявлення, відстеження і класифікацію безпілотників. Методи злиття сенсорів, такі як раннє і пізнє злиття, об’єднують дані з різних сенсорів, підвищуючи надійність і точність системи виявлення.

На завершення слід зазначити, що сфера виявлення і класифікації безпілотників динамічно розвивається, розв’язуючи найважливіші проблеми приватності, безпеки та захисту в умовах стрімкого поширення БПЛА. Досліджуються різні методології виявлення, такі як радіолокаційні, акустичні, радіочастотні та візуальні підходи, а також невідіймані проблеми, такі як різноманітні характеристики безпілотників і перешкоди в реальному світі. Інтеграція декількох сенсорів стає ключовим фактором для надійних систем виявлення, що використовують методи злиття, такі як ранній і пізній синтез. Крім того, з появою 5G і IoT все більшого значення набуває радіочастотне виявлення з використанням відбитків Wi-Fi.