Обнаружение БПЛА нового уровня способно усилить защиту воздушного пространства

Новая разработка исследователей инженерного факультета Тель-Авивского университета поможет идентифицировать малые беспилотники в сложных условиях. Технология повышает защиту воздушного пространства с помощью "умных меток" в городской среде, при полетах на низкой высоте и в экстремальных погодных условиях.

Исследовательская группа отмечает, что для идентификации беспилотников обычно используются радары, камеры и передатчики. В гражданских ситуациях передатчики обеспечивают обновление информации о местоположении в режиме реального времени. Однако эти методы могут оказаться неэффективными в сложных условиях — при ограниченной зоне прямой видимости, большом количестве участников воздушного движения, наличии высоких зданий, блокирующих сигналы спутников, и других проблемах.

Исследователи подчеркивают, что новая технология позволяет преодолеть эти трудности и обеспечить более высокий уровень надежности. Это достигается за счет использования "умных меток" и радара, поддерживаемого алгоритмом искусственного интеллекта. Данный алгоритм классифицирует дроны на основе рассеиваемого ими электромагнитного излучения.

Разработкой руководили аспиранты лаборатории инженернго факультета им. Иби и Аладара Флейшман Омер Цидки и Дмитрий Вовчук под руководством проф. Павла Гинзбурга. Лаборатория специализируется на создании инновационных технологий радиолокации и беспроводной связи для решения ряда акутальных задач.

Обнаружение беспилотников вне зоны видимости

Омер Цидки подчеркивает, что идентификация дронов становится особенно сложной при отсутствии прямой видимости — когда беспилотник скрыт облаками, туманом или плохо различим из-за неблагоприятных погодных условий. В таких ситуациях одних камер недостаточно, и необходимо прибегать к помощи радаров.

В новой разработке для идентификации дронов используется электромагнитное “удостоверение личности”. Эта технология позволяет радарам различать беспилотники по уникальным электромагнитным меткам, размещённым на их крыльях. С помощью алгоритма искусственного интеллекта на основе нейронных сетей система классифицирует дрон как дружественный или враждебный. Такая система эффективно работает даже в сложных условиях, существенно снижая риск аварий. Исследования начали с лабораторных экспериментов, после чего были проведены испытания в реальных условиях, имитирующих практические сценарии.

Проф. Павел Гинзбург отметил: “Иногда самые простые решения оказываются наиболее эффективными. В нашем проекте мы применяем базисные физические принципы для надежной и точной классификации дронов. Идентификация любого беспилотника с помощью радара представляет собой сложную задачу, поэтому способность точно определять конкретные дроны — это значительное достижение, которым мы очень гордимся.”

Омер Цидки отметил, что синергия электромагнитных методов, алгоритмов искусственного интеллекта и передовой радарной технологии обеспечивает оптимальные результаты. "Картирование воздушного пространства критически важно для защиты жизни как солдат, так и гражданских лиц. Этот проект особенно актуален в наши дни, когда безопасность имеет первостепенное значение," — подчеркнул он.