Дешево и незаметно: в США разработали магнитную технологию обнаружения дронов
/https%3A%2F%2Fs3.eu-central-1.amazonaws.com%2Fmedia.my.ua%2Ffeed%2F137%2F85c52190fabd9cab1df936af90aa53da.jpg)
Инженеры из Международного университета Флориды разработали новый способ обнаружения приближающихся дронов с помощью уникальных магнитных сигнатур, создаваемые их двигателями. Этот метод обнаружения менее заметный, более безопасный и дешевле традиционного радара.
Поскольку небольшие дроны становятся всё более распространёнными на поле боя, растёт потребность в доступных и эффективных технологиях противодействия беспилотникам. Министерство обороны США заложило в свой бюджет на 2027 финансовый год 74 млрд долларов на технологии беспилотников и меры по противодействию им.
Метод магнитных сигнатур
Результаты исследования, опубликованные в журнале IEEE Sensors Journal, показывают, что дроны можно идентифицировать по неизбежному побочному эффекту полета — сверхнизкочастотными магнитными полями, которые генерируют вращающиеся электродвигатели. Поскольку в различных моделях дронов используются разные конфигурации двигателей, каждая модель оставляет свой собственный низкочастотный магнитный след.
«Записывая эти сигнатуры с помощью специализированной антенны и обрабатывая данные с помощью модели машинного обучения, команда FIU идентифицировала дроны под открытым небом с точностью до 98,52 % на расстоянии до 15 метров, определяя не только наличие дрона, но и его конкретного производителя и модель», — пишет TechXplore.
В отличие от стандартных систем, технология FIU не требует активной передачи сигналов. Она может стать шагом вперёд в разработке малозаметных средств обнаружения дронов, отметил Арджуна Маданаяке, профессор Инженерно-вычислительного колледжа FIU.
«Каждый из используемых в настоящее время методов обнаружения раскрывает определенную информацию о себе. Радар передает сигнал. Акустические системы перегружаются фоновым шумом. Мы выбрали совершенно иное направление», — — сказал Маданаяке. — «Хотя в настоящее время дальность действия нашего метода ограничена, его разработка обходится всего в несколько сотен долларов, а сама система может работать непрерывно без какой-либо специализированной поддержки, в отличие от радиолокационных систем».
Исследование было посвящено именно микробеспилотным авиационным системам (micro-UAS) — небольших дронах, пригодных для массового производства, которые могут доставлять взрывчатку или вести слежку за противником, оставаясь практически незаметными для обычных радаров.
Поскольку устройство FIU пассивно принимает низкочастотное излучение, не излучая ответного сигнала, оно не оставляет следов, по которым противник мог бы его выследить. В настоящее время исследовательская группа сотрудничает с американскими компаниями, чтобы продолжить разработку этой технологии.
«Важно знать, какой именно тип дрона приближается», — сказал Маданаяке. «Различные дроны могут нести разную полезную нагрузку и представлять разные виды угроз. Чем больше информации о приближающемся объекте получит защищающийся, тем лучше он сможет отреагировать».
В ходе испытаний исследователи использовали три платформы: самодельный дрон, DJI Phantom 4 Pro и DJI Mini 3 Pro. Для анализа сигналов они применили метод оценки спектральной корреляционной функции, который помогает выявлять повторяющиеся закономерности в электромагнитном излучении двигателей. Полученные данные обрабатывались сверточной нейронной сетью VGG16. При этом точность распознавания зависела от задачи: в четырёхклассовой классификации, которая различала три типа дронов и отсутствие беспилотника, общая точность составила 83,5%.
Источник: TechXplore