РОЗРОБКА МОДЕЛІ ВИЯВЛЕННЯ МАЛОПОМІТНИХ ЦІЛЕЙ
DOI:
https://doi.org/10.18372/2310-5461.67.20349Ключові слова:
радіочастотний моніторинг, малопомітні цілі, спектральний аналіз, цифрова обробка, адаптивністьАнотація
У статтi представлено результати комплексного дослiдження методiв виявлення малопомiтних безпiлотних лiтальних апаратiв (БПЛА) з використанням SDR (Software Defined Radio) технологiй. Враховуючи зростаючi загрози, пов'язанi з використанням малогабаритних i малопотужних БПЛА у розвiдувальних та диверсiйних цiлях, особливу увагу зосереджено на методах пасивного радiочастотного монiторингу та детектування слабких сигналiв у складному спектральному середовищi. У роботi проведено детальний аналiз сучасних пiдходiв до виявлення БПЛА з використанням класичних систем РЧ-монiторингу та їхнi обмеження, зокрема чутливiсть до короткочасних i малопотужних сигналiв, а також затримки в обробцi та низька адаптивнiсть.
Запропоновано застосування SDR як гнучкої платформи для побудови адаптивних систем виявлення БПЛА, що поєднують алгоритми спектрального аналiзу, машинного навчання та цифрової обробки сигналiв. Стаття мiстить математичну модель виявлення, яка враховує фактори енергетичного розподiлу сигналiв, шумiв, ширини спектра та багатошляховостi. Представлено результати практичних експериментiв з моделями SDR-детекторiв у рiзних умовах середовища, якi пiдтверджують ефективнiсть запропонованого пiдходу з точки зору достовiрностi, затримки виявлення та ресурсомiсткостi.
Отриманi висновки засвiдчують доцiльнiсть подальшого впровадження SDR-орiєнтованих методик у системи охорони критичної iнфраструктури, а також створення мобiльних комплексiв для автономного монiторингу повiтряного простору в умовах обмежених обчислювальних ресурсiв. Результати роботи мають прикладне значення для сил оборони, цивiльної безпеки та технiчного забезпечення об'єктiв з пiдвищеними вимогами до раннього виявлення повiтряних загроз.
Посилання
Richards, M. A. (2014). Fundamentals of Radar Signal Processing. McGraw-Hill Education. ISBN-978-0071798327
Griffiths, H., & Cohen, L. (2017). Cognitive Radar Systems: Emerging Techniques. IET Radar Series. DOI: 10.1109/ICOSP.2014.7015351
Skolnik, M. I. (2008). Radar Handbook. 3rd Edition. McGraw-Hill. ISBN-978-0071485470
Schleher, D. C. (2010). Electronic Warfare in the Information Age. Artech House. ISBN: 9780890065266
Haykin, S. (2006). Cognitive radar: A way of the future. IEEE Signal Processing Magazine, 23(1), 30–40. DOI: 10.1109/MSP.2006.1593335
Capmany, J., & Novak, D. (2007). Microwave photonics combines two worlds. Nature Photonics, 1(6), 319–330. DOI:10.1038/nphoton.2007.89
Codău, C., Buta, R.-C., Păstrăv, A., Dolea, P., Palade, T., & Puschita, E. (2024). Experimental Evaluation of an SDR-Based UAV Localization System. Sensors, 24(9), 2789. https://doi.org/10.3390/s24092789
Stoica, P., & Moses, R. (2005). Spectral analysis of signals. Prentice Hall, New Jersey.
Rondeau, T. W., & Bostian, C. W. (2009). Artificial intelligence in wireless communications. Artech House., ISBN-978-1607832348
Kay, S. M. (1998). Fundamentals of statistical signal processing: Detection theory. Prentice Hall., ISBN-978-0135041352
Poor, H. V. (1994). An introduction to signal detection and estimation. Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-2341-0
Middleton, D. (1998). Statistical-physical models of electromagnetic interference. IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility. DOI/10.1109/TEMC.1977.303527
Proakis, J. G. (2001). Digital communications (4th ed.). McGraw-Hill.. ISBN- 978-0072321111
Sun, Hongbo & Oh, Beom-Seok & Guo, Xin & Lin, Zhiping. (2019). Improving the Doppler Resolution of Ground-Based Surveillance Radar for Drone Detection. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. PP. 1-1. 10.1109/TAES.2019.2895585.
