Акустична система моніторингу повітряного простору: новий рівень виявлення безпілотних літальних апаратів
DOI:
https://doi.org/10.18664/ikszt.v30i2.335304Ключові слова:
акустична система, моніторинг повітряного простору, безпілотні літальні апарати, кутова локалізація (AoA), часова локалізація (TDoA),Анотація
У роботі подано комплексний проєкт пристрою на базі акустичної системи моніторингу повітряного простору, розроблений для розв’язання актуальної проблеми своєчасного виявлення безпілотних літальних апаратів (БПЛА). В умовах швидкого розвитку технологій БПЛА стають усе більш поширеною загрозою для приватності, комерційної безпеки та громадського порядку. Особливу увагу в роботі приділено захисту комерційних і громадських об'єктів, що обумовлює специфічні вимоги до системи виявлення.
У рамках дослідження проаналізовано сучасні методи виявлення БПЛА, включаючи їхні сильні та слабкі сторони. Вибираючи систему виявлення, особливу увагу приділяли можливості виявлення малогабаритних БПЛА на невеликих відстанях, що є критично важливим для гарантування безпеки в умовах міської забудови та обмеженого простору. Акустичні системи завдяки своїй відносно низькій вартості, простоті інтеграції та можливості ефективного виявлення звукових сигнатур є перспективним рішенням для таких завдань.
Спроєктована система виявлення використовує обертові направлені мікрофони для підвищення точності визначення джерела звуку. Описано принцип роботи системи, що базована на виявленні та аналізі акустичних сигналів, які видають БПЛА під час польоту.
Проведені детальні розрахунки точності та похибок позиціонування БПЛА з використанням кутових (AoA) і часових (TDoA) методів локації. Проаналізовано вплив різних факторів, таких як атмосферні умови (температура, вітер), на точність акустичного виявлення та запропоновані способи компенсації їхнього негативного впливу.
Крім того, розглянуто застосування сучасних методів машинного навчання, зокрема згорткових і рекурентних нейронних мереж, для виявлення та класифікації БПЛА за їхніми акустичними сигнатурами. Це дає змогу не тільки виявляти присутність БПЛА, але й ідентифікувати їхні тип і модель, що є важливим для реагування на потенційні загрози.
Результати дослідження демонструють можливість створення ефективної та надійної системи акустичного моніторингу повітряного простору, орієнтованої на захист комерційних і громадських об'єктів шляхом своєчасного виявлення малогабаритних БПЛА на невеликих відстанях.
Посилання
Yang S., Luo Y., Miao W., Ge C., Sun W., Luo C. RF Signal-Based UAV Detection and Mode Classification: A Joint Feature Engineering Generator and Multi-Channel Deep Neural Network Approach. Entropy. 2021. 23. 1678. https://doi.org/10.3390/e23121678.
Yang X., Huo K., Jiang W., Zhao J., Qiu Z. A passive radar system for detecting UAV based on the OFDM communication signal. In Proceedings of the 2016 Progress in Electromagnetic Research Symposium (PIERS), Shanghai, China, 8–11 August 2016. Р. 2757–2762. DOI: 10.1109/PIERS.2016.7735118.
Dadrass Javan F., Samadzadegan F., Gholamshahi M., Ashatari Mahini F. A Modified YOLOv4 Deep Learning Network for Vision-Based UAV Recognition. Drones. 2022. 6. 160. https://doi.org/10.3390/drones6070160.
Kim B. H., Khan D., Bohak C., Choi W., Lee H. J., Kim M. Y. V-RBNN Based Small Drone Detection in Augmented Datasets for 3D LADAR System. Sensors. 2018. 18. 3825. https://doi.org/10.3390/s18113825.
Sedunov A., Salloum H., Sutin A., Sedunov N., Tsyuryupa S. UAV Passive Acoustic Detection. In Proceedings of the 2018 IEEE International Symposium on Technologies for Homeland Security (HST), Woburn, MA, USA, 23–24 October 2018. Р. 1–6. https://doi.org/10.1109/THS.2018.8574129.
Kartashov V. M., Oleynikov V. N., Sheyko S. A., Babkin S. I., Koryttsev I. V., Zubkov O. V., Anokhin M. A. Information characteristics of sound radiation of small unmanned aerial vehicles. Telecommunications and Radio Engineering (English translation of Elektrosvyaz and Radiotekhika). 2018. V. 77(10). Р. 915-924. DOI:10.30837/rt.2018.4.195.21.
Bernardini A., Mangiatordi F., Pallotti E., Capodiferro L., Ugo Bordoni F. Drone detection by acoustic signature identification. Electronic Imaging, Imaging and Multimedia Analytics in a Web and Mobile World. 2017. Р. 60-64. DOI:10.2352/ISSN.2470-1173.2017.10. IMAWM 168.
Al-Emadi S., Al-Ali A., Mohammad A., Al-Ali A. Audio based drone detection and identification using deep learning. In Proceedings of the 2019 15th International Wireless Communications & Mobile Computing Conference (IWCMC), Tangier, Morocco, 24–28 June 2019. Р. 459–464. DOI:10.1109/IWCMC.2019.8766732.
Dumitrescu C., Minea M., Costea I. M., Cosmin Chiva I., Semenescu A. Development of an acoustic system for UAV detection. Sensors. 2020. 20, 4870. https://doi.org/10.3390/s20174870.
Rawlinson A. The defence of London, 1915-1918. London : Andrew M., 1924. P. 267.
Douglas S. Acoustic Location and Sound Mirrors. 2011. URL: https: //web.archive.org/web/20110112224410/http://www.aqpl43.dsl.pipex.com/MUSEUM/COMMS/ear/ear.htm (дата звернення: 11.05.2023).
Bateman H. Mathematical theory of sound ranging. Monthly Weather Review. 1918. Vol. 46, no. 1. P. 4–11.
Sound Ranging. Nature. 1919. Vol. 104, no. 2611. P. 278–280.
Cheung K. W., So H. C., Ma W. K., Chan Y. T. A Constrained Least Squares Approach to Mobile Positioning: Algorithms and Optimality. Eurasip J. Adv. Signal Process. 2006. 2006. 20858. DOI:10.1155/ASP/2006/20858.
Wu L., Liu Z. M., Huang Z. T. Deep Convolution Network for Direction of Arrival Estimation With Sparse Prior. IEEE Signal Process. Lett. 2019. 26. 1688–1692. DOI:10.1109/LSP.2019.2945115.
Yang K., An J., Bu X., Sun G. Constrained Total Least-Squares Location Algorithm Using Time Difference-of-Arrival Measurements. IEEE Trans. Veh. Technol. 2010. 59. 1558–1562. DOI:10.1109/TVT.2009.2037509.
Гісцев А. Ю. Алгоритми розпізнавання акустичних сигналів БПЛА. URL: https://openarchive.nure.ua/server/api/core/bitstrea ms/10d2f4e5-d28a-45c3-8443e557c9c2f650/content.
Бугайов М. Алгоритм виявлення акустичних сигналів безпілотних літальних апаратів. Вісник ЖДТУ. 2015. № 3 (74). С. 46–53.
Даник Ю. Г., Пулеко І. В., Бугайов М. В. Виявлення безпілотник літальних апаратів на основі аналізу акустичних та радіолокаційних сигналів. Вісник ЖДТУ. 2014. № 4 (71). С. 71-80.
Усенко В. Шум повітряних гвинтів. Наукова думка сучасності і майбутнього. 2019. Зб. 26. Ч. 1. С. 3–5.
Al-Emadi S. A., Al-Ali A. K., Al-Ali A., Mohamed A. Audio Based Drone Detection and Identification using Deep Learning. In Proceedings of the IWCMC 2019 Vehicular Symposium (IWCMC-VehicularCom 2019), Tangier, Morocco, 24–28 June 2019. DOI: 10.18372/2310-5461.41.13542.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
