RU2757928C1 - Multisensor method for detecting unmanned aerial vehicles - Google Patents
Multisensor method for detecting unmanned aerial vehicles Download PDFInfo
- Publication number
- RU2757928C1 RU2757928C1 RU2021105598A RU2021105598A RU2757928C1 RU 2757928 C1 RU2757928 C1 RU 2757928C1 RU 2021105598 A RU2021105598 A RU 2021105598A RU 2021105598 A RU2021105598 A RU 2021105598A RU 2757928 C1 RU2757928 C1 RU 2757928C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- acoustic
- unmanned aerial
- received
- waves
- spectrograms
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
- G01S13/04—Systems determining presence of a target
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S3/00—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
- G01S3/80—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- G01S3/802—Systems for determining direction or deviation from predetermined direction
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S3/00—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
- G01S3/80—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- G01S3/802—Systems for determining direction or deviation from predetermined direction
- G01S3/8022—Systems for determining direction or deviation from predetermined direction using the Doppler shift introduced by the relative motion between source and receiver
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
- G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/48—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use
- G10L25/51—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use for comparison or discrimination
Abstract
Description
Изобретение относится к области обнаружения объектов в воздушном пространстве, а более конкретно, к мультисенсорным способам обнаружения беспилотных летательных аппаратов (БЛА) посредством измерения акустической скорости частиц совместно с радиолокационными измерениями, и может быть использовано в системах безопасности для предотвращения несанкционированного доступа БЛА в контролируемую зону.The invention relates to the field of object detection in airspace, and more specifically, to multisensor methods for detecting unmanned aerial vehicles (UAVs) by measuring the acoustic velocity of particles together with radar measurements, and can be used in security systems to prevent unauthorized access of UAVs to a controlled area.
Основными требованиями к способам обнаружения БЛА являются низкая вероятность пропуска целей и низкая вероятность ложных срабатываний. Для удовлетворения указанным требованиям наиболее перспективными представляются мультисенсорные способы. Обнаружение БЛА мультисенсорными способами подразумевает использование различных физических признаков БЛА (сигнатур).The main requirements for UAV detection methods are a low probability of missing targets and a low probability of false alarms. To meet these requirements, multisensor methods seem to be the most promising. UAV detection by multisensory methods involves the use of various physical features of UAVs (signatures).
Известен радиолокационный способ обнаружения и классификации БЛА [1 - патент WO2019/091867A1. Radar based system and method for detection of an object and generation of plots holding radial velocity data, and system for detection and classification of unmanned aerial vehicles, UAVs / Wouter Keijer, Gerben Pakkert. - May 16, 2019]. Согласно способу [1], с использованием непрерывного частотно-модулированного электромагнитного зондирующего сигнала осуществляют сканирование воздушного пространства обзора и, измеряя эффект Доплера отраженного электромагнитного сигнала, обнаруживают БЛА.Known radar method for the detection and classification of UAVs [1 - patent WO2019 / 091867A1. Radar based system and method for detection of an object and generation of plots holding radial velocity data, and system for detection and classification of unmanned aerial vehicles, UAVs / Wouter Keijer, Gerben Pakkert. - May 16, 2019]. According to the method [1], using a continuous frequency-modulated electromagnetic sounding signal, the airspace of the view is scanned and, by measuring the Doppler effect of the reflected electromagnetic signal, the UAV is detected.
Недостатком приведенного способа [1] является высокая вероятность пропуска целей в городских условиях, когда БЛА пролетает на малой высоте с низкой скоростью вблизи зданий.The disadvantage of the above method [1] is the high probability of missing targets in urban conditions, when the UAV flies at low altitude with low speed near buildings.
Известен акустический способ обнаружения БЛА с использованием цифровых средств фильтрации фоновых звуковых помех [2 - патент US10032464B2. Drone detection and classification with compensation for background clutter sources / John Franklin, Brian Hearing. - July 24, 2018]. Способ [2] позволяет обнаруживать БЛА, пролетающих на малой высоте с низкой скоростью, в том числе вблизи зданий. Согласно способу [2], с помощью микрофона принимают звуковой сигнал, с помощью звуковой карты компьютера осуществляют цифровую запись сигнала и сохраняют в памяти компьютера различные образцы звуковых сигнатур как БЛА, так и источников фоновых звуков. Для разделения акустических сигнатур БЛА от сигнатур источников фоновых звуков применяют частотно-временной анализ оцифрованных звуковых сигналов.The known acoustic method for detecting UAVs using digital means of filtering background sound interference [2 - patent US10032464B2. Drone detection and classification with compensation for background clutter sources / John Franklin, Brian Hearing. - July 24, 2018]. Method [2] allows detecting UAVs flying at low altitude and low speed, including near buildings. According to the method [2], a sound signal is received with a microphone, a digital recording of the signal is carried out with the help of a computer sound card, and various samples of sound signatures of both UAVs and sources of background sounds are stored in the computer memory. To separate the acoustic signatures of the UAV from the signatures of the sources of background sounds, a time-frequency analysis of the digitized audio signals is used.
Недостатком способа [2] является то, что обнаружение тихо звучащих БЛА нарушается во время воздействия сильных подавляющих звуковых помех, что приводит к пропускам целей, например, в условиях типа стадион, рок-концерт, взлетно-посадочная полоса, поле боя. Указанный недостаток способа [2] обусловлен тем, что традиционные микрофоны имеют фундаментальное противоречие между чувствительностью и динамическим диапазоном. Чем выше чувствительность микрофона в рабочем диапазоне частот, тем уже его динамический диапазон, а значит ниже максимальный уровень принимаемых без существенных искажений акустических сигналов. Данное противоречие обусловлено тем, что чувствительный элемент традиционного микрофона всегда имеет подвижную часть, например мембрану, колеблющуюся вместе с изменением акустического давления.The disadvantage of method [2] is that the detection of quiet-sounding UAVs is disturbed when exposed to strong suppressing sound interference, which leads to missing targets, for example, in conditions such as a stadium, rock concert, runway, battlefield. This disadvantage of the method [2] is due to the fact that traditional microphones have a fundamental contradiction between sensitivity and dynamic range. The higher the sensitivity of the microphone in the operating frequency range, the narrower its dynamic range, and therefore the lower the maximum level of acoustic signals received without significant distortion. This contradiction is due to the fact that the sensing element of a traditional microphone always has a movable part, for example, a membrane that vibrates along with a change in acoustic pressure.
Наиболее близким аналогом (прототипом) предложенного изобретения является способ обнаружения малых БЛА, при котором принимают одновременно радиолокационные сигнатуры и акустические сигнатуры объектов, находящихся в воздушном пространстве обзора [3 - патент RU 2735070 C1. Способ обнаружения малых беспилотных летательных аппаратов / Деркачев П.Ю., Косогор АА., Тихов Ю.И. - Опубл. в Бюл. №30, 2020]. Согласно способу-прототипу [3], радиолокационные сигнатуры принимают посредством радиолокационных измерений спектрограмм отраженных электромагнитных волн с эффектами Доплера и микро-Доплера, а акустические сигнатуры в виде спектрограмм акустических волн принимают посредством измерений акустической скорости частиц. Акустическая скорость частиц (колебательная скорость частиц) - это скорость, с которой движутся по отношению к среде в целом частицы, колеблющиеся около положения равновесия при прохождении акустической волны. Акустическую скорость частиц следует отличать от скорости движения самой среды и от скорости распространения волны. Акустическая скорость частиц является векторной величиной. Известен измерительный преобразователь акустической скорости частиц [4 - патент RU 2697518 C1. Измерительный преобразователь акустической скорости частиц / Деркачев П.Ю., Косогор А.А., Тихов Ю.И. - Опубл. в Бюл. №23, 2019]. Благодаря отсутствию подвижных чувствительных элементов, измерительный преобразователь обладает расширенным динамическим диапазоном на слышимых звуковых частотах.The closest analogue (prototype) of the proposed invention is a method for detecting small UAVs, in which they simultaneously receive radar signatures and acoustic signatures of objects in the airspace of the survey [3 - patent RU 2735070 C1. Method for detecting small unmanned aerial vehicles / Derkachev P.Yu., Kosogor AA., Tikhov Yu.I. - Publ. in Bul. No. 30, 2020]. According to the prototype method [3], radar signatures are received by means of radar measurements of spectrograms of reflected electromagnetic waves with Doppler and micro-Doppler effects, and acoustic signatures in the form of spectrograms of acoustic waves are received by measuring the acoustic velocity of particles. The acoustic speed of particles (vibrational speed of particles) is the speed with which particles move relative to the medium as a whole, vibrating about the equilibrium position when an acoustic wave passes. The acoustic speed of particles should be distinguished from the speed of movement of the medium itself and from the speed of wave propagation. The acoustic velocity of particles is a vector quantity. Known measuring transducer of the acoustic velocity of particles [4 - patent RU 2697518 C1. Measuring transducer of acoustic velocity of particles / Derkachev P.Yu., Kosogor A.A., Tikhov Yu.I. - Publ. in Bul. No. 23, 2019]. Due to the absence of moving sensing elements, the measuring transducer has an extended dynamic range at audible audio frequencies.
Недостатком способа-прототипа [3] является то, что прием слабых звуковых сигналов, исходящих от БЛА при наличии фоновых маскирующих и имитирующих звуковых помех, приводит к увеличению вероятности пропуска целей и увеличению вероятности ложных срабатываний. Примерами фоновых маскирующих и имитирующих звуковых помех являются сравнительно слабые звуки газонокосилки, вентиляционного оборудования, некоторых строительных инструментов и оборудования, близлежащих автотрасс. Частотный спектр фоновых маскирующих и имитирующих звуковых помех частично совпадает с частотами акустических волн, испускаемых БЛА, что приводит к перекрытию акустических спектрограмм БЛА и источников фоновых маскирующих и имитирующих звуковых помех.The disadvantage of the prototype method [3] is that the reception of weak sound signals emanating from the UAV in the presence of background masking and imitating sound interference, leads to an increase in the probability of missing targets and an increase in the likelihood of false alarms. Examples of background noise masking and simulating noise are the relatively low sounds of a lawn mower, ventilation equipment, some construction tools and equipment, and nearby highways. The frequency spectrum of the background masking and imitating sound interference partially coincides with the frequencies of the acoustic waves emitted by the UAV, which leads to the overlap of the acoustic spectrograms of the UAV and the sources of background masking and imitating sound interference.
Технической проблемой, на решение которой направлено настоящее изобретение, является уменьшение вероятности пропуска целей и уменьшение вероятности ложных срабатываний при обнаружении БЛА, способных к полетам на малой высоте с низкой скоростью, в том числе в условиях города, вблизи зданий, в условиях сильных подавляющих звуковых помех, например, типа стадион, рок-концерт, взлетно-посадочная полоса, поле боя, а также при наличии источников фоновых маскирующих и имитирующих звуковых помех, таких как газонокосилка, вентиляционное оборудование, строительные инструменты и оборудование, близлежащая автотрасса и иные источники звуков.The technical problem to be solved by the present invention is to reduce the likelihood of missing targets and reduce the likelihood of false alarms when detecting UAVs capable of flying at low altitude and low speed, including in urban conditions, near buildings, in conditions of strong suppressing sound interference such as a stadium, rock concert, airstrip, battlefield, or where there are sources of background noise masking and simulating noise such as a lawn mower, ventilation equipment, construction tools and equipment, a nearby highway, and other sound sources.
Настоящее изобретение развивает способ-прототип [3], являющийся также изобретением данных авторов и патентообладателя, содержание которого частично включено в настоящее описание в качестве ссылки.The present invention develops the prototype method [3], which is also the invention of these authors and patentee, the contents of which are partially incorporated into the present description by reference.
Для решения указанной технической проблемы предлагается мультисенсорный способ обнаружения БЛА, при котором принимают электромагнитные волны, отраженные от БЛА, выявляя радиолокационные сигнатуры БЛА, и принимают акустические волны, испускаемые пропеллерами БЛА, выявляя акустические сигнатуры БЛА.To solve this technical problem, a multisensor method for detecting UAVs is proposed, in which electromagnetic waves are received, reflected from the UAV, revealing the UAV's radar signatures, and the acoustic waves emitted by the UAV propellers are received, revealing the acoustic signatures of the UAV.
Согласно изобретению, способ характеризуется следующими признаками, в том числе частными случаями осуществления мультисенсорного способа обнаружения БЛА:According to the invention, the method is characterized by the following features, including particular cases of implementing a multisensor method for detecting UAVs:
- радиолокационные сигнатуры БЛА принимают посредством измерений спектрограмм отраженных электромагнитных волн с эффектом Доплера, и одновременно принимают акустические сигнатуры БЛА в виде спектрограмм акустических волн посредством измерений акустической скорости частиц акустических волн с эффектом Доплера, осуществляют цифровую запись указанных спектрограмм, затем сравнивают записанные спектрограммы электромагнитных волн и акустических волн в пределах регулируемого интервала времени, начиная с заданного начального момента обзора, и в случае корреляции эффекта Доплера принимаемых электромагнитных волн и акустических волн, выносят решение об обнаружении БЛА, категорированном с низкой вероятностью ложных срабатываний;- UAV radar signatures are received by measuring spectrograms of reflected electromagnetic waves with the Doppler effect, and at the same time they receive acoustic signatures of UAVs in the form of spectrograms of acoustic waves by measuring the acoustic velocity of particles of acoustic waves with the Doppler effect, digital recording of these spectrograms is carried out, then the recorded spectrograms of electromagnetic waves are compared and acoustic waves within an adjustable time interval, starting from a given initial moment of the survey, and in the case of a correlation between the Doppler effect of the received electromagnetic waves and acoustic waves, a decision is made on the UAV detection, categorized with a low probability of false alarms;
- в случае если принята, по крайней мере, одна радиолокационная сигнатура БЛА или, по крайней мере, одна акустическая сигнатура БЛА, а указанная корреляция эффекта Доплера принимаемых электромагнитных волн и акустических волн не проявляется, выносят решение об обнаружении БЛА, категорированном с низкой вероятностью пропуска цели.- if at least one UAV radar signature or at least one UAV acoustic signature is accepted, and the specified correlation of the Doppler effect of the received electromagnetic waves and acoustic waves does not appear, a decision is made on the UAV detection, categorized with a low probability of missing goals.
Техническим результатом изобретения является одновременное измерение спектрограмм электромагнитных волн и акустических волн, с выявлением корреляции эффекта Доплера, вызываемого движением БЛА в полете, относительно радиолокационных средств измерений электромагнитных волн и средств измерений акустической скорости частиц акустических волн.The technical result of the invention is the simultaneous measurement of spectrograms of electromagnetic waves and acoustic waves, with the identification of the correlation of the Doppler effect caused by the movement of the UAV in flight, relative to radar instruments for measuring electromagnetic waves and instruments for measuring the acoustic velocity of particles of acoustic waves.
Сравнение с известными техническими решениями показывает, что сочетание отличительных признаков и свойств предлагаемого способа из доступной литературы не известно, и предлагаемый способ соответствует критериям новизны и изобретательского уровня.Comparison with known technical solutions shows that the combination of distinctive features and properties of the proposed method is not known from the available literature, and the proposed method meets the criteria of novelty and inventive step.
Изобретение поясняется чертежом, где изображена общая конфигурация примера осуществления предлагаемого способа (не в масштабе).The invention is illustrated by the drawing, which shows the general configuration of an example of the implementation of the proposed method (not to scale).
При осуществлении предлагаемого способа выполняется следующая последовательность операций.When implementing the proposed method, the following sequence of operations is performed.
1. Принимают электромагнитные волны, отраженные от беспилотных летательных аппаратов и принимают акустические волны, испускаемые пропеллерами беспилотных летательных аппаратов.1. Receive the electromagnetic waves reflected from the drones and receive the acoustic waves emitted by the propellers of the drones.
2. Одновременно принимают радиолокационные сигнатуры и акустические сигнатуры беспилотных летательных аппаратов. Радиолокационные сигнатуры беспилотных летательных аппаратов принимают посредством измерений спектрограмм отраженных электромагнитных волн с эффектом Доплера, а акустические сигнатуры беспилотных летательных аппаратов в виде спектрограмм акустических волн принимают посредством измерений акустической скорости частиц акустических волн с эффектом Доплера.2. Simultaneously receive radar signatures and acoustic signatures of unmanned aerial vehicles. Radar signatures of unmanned aerial vehicles are received by measuring spectrograms of reflected electromagnetic waves with the Doppler effect, and acoustic signatures of unmanned aerial vehicles in the form of spectrograms of acoustic waves are received by measuring the acoustic velocity of particles of acoustic waves with the Doppler effect.
3. Осуществляют цифровую запись указанных спектрограмм.3. Carry out digital recording of the indicated spectrograms.
4. Сравнивают записанные спектрограммы электромагнитных волн и акустических волн в пределах регулируемого интервала времени, начиная с заданного начального момента обзора.4. Compare the recorded spectrograms of electromagnetic waves and acoustic waves within an adjustable time interval, starting from a given initial moment of the survey.
5. В случае корреляции эффекта Доплера принимаемых электромагнитных волн и акустических волн, выносят решение об обнаружении беспилотного летательного аппарата, категорированном с низкой вероятностью ложных срабатываний.5. In case of correlation of the Doppler effect of the received electromagnetic waves and acoustic waves, a decision is made on the detection of an unmanned aerial vehicle, categorized with a low probability of false alarms.
6. В случае если принята, по крайней мере, одна радиолокационная сигнатура беспилотного летательного аппарата или, по крайней мере, одна акустическая сигнатура беспилотного летательного аппарата, а указанная корреляция эффекта Доплера принимаемых электромагнитных волн и акустических волн не проявляется, выносят решение об обнаружении беспилотного летательного аппарата, категорированном с низкой вероятностью пропуска цели.6. If at least one radar signature of an unmanned aerial vehicle or at least one acoustic signature of an unmanned aerial vehicle is accepted, and the indicated correlation of the Doppler effect of the received electromagnetic waves and acoustic waves does not appear, a decision is made on the detection of the unmanned aerial vehicle. apparatus categorized with a low probability of missing a target.
При осуществлении предлагаемого способа (чертеж) одновременно выявляют радиолокационные сигнатуры объектов в воздушном пространстве обзора, принимаемые с помощью радиолокационного измерителя (1), и акустические сигнатуры объектов в воздушном пространстве обзора, принимаемые с помощью измерителя акустической скорости частиц (2). Объектом полагают БЛА (3), источник сильных подавляющих звуковых помех (4), источник фоновых маскирующих и имитирующих звуковых помех (5). Под сильными подавляющими звуковыми помехами здесь понимаются звуковые волны высокой интенсивности на частотах, отличных от частот акустических волн, испускаемых БЛА. А под фоновыми маскирующими и имитирующими звуковыми помехами здесь понимаются звуковые волны сравнительно низкой интенсивности, но с частотами, которые могут перекрывать частоты акустических волн, испускаемых БЛА.When implementing the proposed method (drawing), the radar signatures of objects in the airspace of the survey are simultaneously detected, received using a radar meter (1), and the acoustic signatures of objects in the airspace of the survey, received using a meter of the acoustic velocity of particles (2). The object is considered to be a UAV (3), a source of strong suppressing sound interference (4), a source of background masking and imitating sound interference (5). Strong suppressing sound interference here refers to high-intensity sound waves at frequencies different from the frequencies of the acoustic waves emitted by the UAV. And under the background masking and imitating sound interference here we mean sound waves of relatively low intensity, but with frequencies that can overlap the frequencies of acoustic waves emitted by the UAV.
Сигнатуры, принимаемые радиолокационным измерителем (1), соответствующие физике электромагнитных волн, и сигнатуры, принимаемые измерителем акустической скорости частиц (2), соответствующие физике акустических волн, поступают на вход устройства обработки данных (УОД) (6).The signatures received by the radar meter (1), corresponding to the physics of electromagnetic waves, and the signatures received by the acoustic particle velocity meter (2), corresponding to the physics of acoustic waves, are fed to the input of the data processing device (PDD) (6).
В УОД (6) осуществляют запись указанных сигнатур в цифровом виде спектрограмм. Затем, с помощью УОД (6) сравнивают записанные спектрограммы электромагнитных волн и акустических волн в частотно-временной области в пределах регулируемого интервала времени, начиная с заданного начального момента обзора воздушного пространства. Регулировку указанного интервала времени и задавание соответствующего начального момента обзора воздушного пространства осуществляют с помощью системы управления (СУ) (7). Уточняемые в процессе обнаружения БЛА данные о начальном моменте и интервале времени обзора поступают от СУ (7) в УОД (6). По результатам сравнения спектрограмм, в случае корреляции эффекта Доплера принимаемых электромагнитных волн и акустических волн, выносят решение об обнаружении БЛА. Сигнал об обнаружении БЛА поступает от УОД (6) в СУ (7). При этом в СУ (7) данное обнаружение БЛА категорируется как обнаружение с низкой вероятностью ложных срабатываний.In UOD (6), these signatures are recorded in digital form of spectrograms. Then, using the UOD (6), the recorded spectrograms of electromagnetic waves and acoustic waves in the time-frequency domain are compared within an adjustable time interval, starting from a given initial moment of airspace survey. The adjustment of the specified time interval and the setting of the corresponding initial moment of the airspace survey is carried out using the control system (CS) (7). The data on the initial moment and the time interval of the survey, refined in the process of UAV detection, are received from the control system (7) to the UOD (6). Based on the results of comparing the spectrograms, in the case of the correlation of the Doppler effect of the received electromagnetic waves and acoustic waves, a decision is made on the detection of the UAV. The UAV detection signal is sent from the UOD (6) to the control system (7). At the same time, in the control system (7), this UAV detection is categorized as detection with a low probability of false alarms.
В случае если принята, по крайней мере, одна радиолокационная сигнатура БЛА или, по крайней мере, одна акустическая сигнатура БЛА, а указанная корреляция эффекта Доплера принимаемых электромагнитных волн и акустических волн не проявляется, также выносят решение об обнаружении БЛА. В СУ (7) такое обнаружение БЛА категорируется как обнаружение с низкой вероятностью пропуска цели.If at least one UAV radar signature or at least one UAV acoustic signature is accepted, and the specified correlation of the Doppler effect of the received electromagnetic waves and acoustic waves does not appear, a decision is also made on the UAV detection. In CS (7), such UAV detection is categorized as detection with a low probability of missing a target.
Категорирование обнаружений БЛА используют при выборе вариантов реагирования на обнаружение БЛА. А именно, категорированную оценку вероятности пропуска целей и вероятности ложных срабатываний используют при выборе вариантов реагирования на обнаружение БЛА в зависимости от оперативно-тактической ситуации. Существо и особенности вариантов реагирования на обнаружение БЛА не входят в объем настоящего изобретения. Данные об обнаруженном БЛА, которые могут включать данные о локации обнаруженного БЛА в воздушном пространстве обзора (например, азимут, угол места, дальность), определенные радиолокационным измерителем (1) или измерителем акустической скорости частиц (2), посредством УОД (6) передают в СУ (7).The categorization of UAV detections is used when choosing options for responding to UAV detection. Namely, a categorized assessment of the probability of missing targets and the probability of false alarms is used when choosing options for responding to UAV detection, depending on the operational-tactical situation. The essence and features of the options for responding to UAV detection are not included in the scope of the present invention. The data on the detected UAV, which may include data on the location of the detected UAV in the airspace of the survey (for example, azimuth, elevation, range), determined by the radar meter (1) or the particle acoustic velocity meter (2), is transmitted to SU (7).
При полете в воздушном пространстве обзора, движение БЛА относительно радиолокационного измерителя (1) вызывает эффект Доплера электромагнитных волн. При приближении БЛА к радиолокационному измерителю (1) частота принимаемых электромагнитных волн, отраженных от БЛА, возрастает. А при удалении БЛА от радиолокационного измерителя (1) частота принимаемых электромагнитных волн, отраженных от БЛА, уменьшается. Чем быстрее движется БЛА, тем значительнее изменяется частота электромагнитных волн, регистрируемая приемником радиолокационного измерителя (1). В случае, если БЛА неподвижен относительно радиолокационного измерителя (1), эффект Доплера не проявляется. Соответственно, измерение эффекта Доплера, вызванного полетом БЛА с низкой относительной скоростью, затрудняется. Радиолокационные измерения затрудняются также при полете БЛА на малой высоте из-за приема отражений зондирующих электромагнитных волн от поверхности земли. При пролете БЛА вблизи зданий радиолокационные измерения затрудняются из-за отражений зондирующих электромагнитных волн от зданий. В то же время, наличие в воздушном пространстве обзора источников сильных подавляющих звуковых помех (4) и источников фоновых маскирующих и имитирующих звуковых помех (5) практически не влияет на радиолокационные измерения.When flying in the airspace of the survey, the movement of the UAV relative to the radar meter (1) causes the Doppler effect of electromagnetic waves. When the UAV approaches the radar meter (1), the frequency of the received electromagnetic waves reflected from the UAV increases. And when the UAV moves away from the radar meter (1), the frequency of the received electromagnetic waves reflected from the UAV decreases. The faster the UAV moves, the more significantly the frequency of electromagnetic waves changes, recorded by the receiver of the radar meter (1). If the UAV is stationary relative to the radar meter (1), the Doppler effect does not appear. Accordingly, the measurement of the Doppler effect caused by a UAV flight at a low relative speed is difficult. Radar measurements are also hampered when a UAV is flying at low altitude due to the reception of reflections of sounding electromagnetic waves from the earth's surface. When UAVs fly near buildings, radar measurements are hampered by reflections of sounding electromagnetic waves from buildings. At the same time, the presence in the airspace of the survey of sources of strong suppressing sound interference (4) and sources of background masking and imitating sound interference (5) practically does not affect radar measurements.
Движение БЛА относительно измерителя акустической скорости частиц (2) вызывает эффект Доплера акустических волн. При приближении БЛА к измерителю акустической скорости частиц (2) частота принимаемых акустических волн, испускаемых БЛА, возрастает. А при удалении БЛА от измерителя акустической скорости частиц (2) частота принимаемых акустических волн, испускаемых БЛА, уменьшается. Измерение эффекта Доплера акустических волн, вызванного полетом БЛА с низкой относительной скоростью, затрудняется подобно измерению эффекта Доплера электромагнитных волн. В отличие от радиолокационных измерений, ввиду отсутствия зондирующих акустических волн и благодаря иной физике акустических волн, влияние отражений от земной поверхности и зданий акустических волн, испускаемых БЛА, не является критическим и может быть учтено аппаратными и программными средствами УОД (6). При этом наличие в воздушном пространстве обзора источников сильных подавляющих звуковых помех (4) и источников фоновых маскирующих и имитирующих звуковых помех (5) влияет на акустические измерения.The UAV movement relative to the particle acoustic velocity meter (2) causes the Doppler effect of acoustic waves. As the UAV approaches the particle acoustic velocity meter (2), the frequency of the received acoustic waves emitted by the UAV increases. And when the UAV moves away from the particle acoustic velocity meter (2), the frequency of the received acoustic waves emitted by the UAV decreases. Measuring the Doppler effect of acoustic waves caused by a UAV flying at low relative speeds is as difficult as measuring the Doppler effect of electromagnetic waves. Unlike radar measurements, due to the absence of sounding acoustic waves and due to a different physics of acoustic waves, the influence of reflections from the earth's surface and buildings of acoustic waves emitted by UAVs is not critical and can be taken into account by the hardware and software of the UOD (6). In this case, the presence in the airspace of the survey of sources of strong suppressing sound interference (4) and sources of background masking and imitating sound interference (5) affects acoustic measurements.
Сравнение спектрограмм электромагнитных волн и акустических волн с помощью УОД (6), благодаря выявлению корреляции эффекта Доплера, вызываемого движением БЛА в воздушном пространстве обзора относительно радиолокационного измерителя (1) и относительно измерителя акустической скорости частиц (2), позволяет разделить акустические сигнатуры БЛА от акустических сигнатур источников фоновых маскирующих и имитирующих звуковых помех (5). В свою очередь, разделение акустических сигнатур БЛА от акустических сигнатур источников фоновых маскирующих и имитирующих звуковых помех (5) снижает вероятность ложных срабатываний и вероятность пропуска целей.Comparison of spectrograms of electromagnetic waves and acoustic waves using the UOD (6), due to the identification of the correlation of the Doppler effect caused by the movement of the UAV in the airspace of the survey relative to the radar meter (1) and relative to the acoustic particle velocity meter (2), makes it possible to separate the acoustic signatures of the UAV from the acoustic ones. signatures of sources of background masking and simulating sound interference (5). In turn, the separation of the acoustic signatures of UAVs from the acoustic signatures of the sources of background masking and imitating sound interference (5) reduces the probability of false alarms and the probability of missing targets.
В примере осуществления предлагаемого способа сравнение спектрограмм электромагнитных волн и акустических волн в частотно-временной области осуществляют математическими методами корреляционного анализа. Существо и особенности указанных математических методов не входят в объем настоящего изобретения.In an example of implementation of the proposed method, the comparison of spectrograms of electromagnetic waves and acoustic waves in the time-frequency domain is carried out by mathematical methods of correlation analysis. The essence and features of these mathematical methods are not included in the scope of the present invention.
В целом, благодаря тому, что наличие в воздушном пространстве обзора источников сильных подавляющих звуковых помех (4) и источников фоновых маскирующих и имитирующих звуковых помех (5) не мешает радиолокационным измерениям, а влияние отражений от земной поверхности и зданий акустических волн, испускаемых БЛА, при отсутствии зондирующих акустических волн не является критическим для акустических измерений, мультисенсорное сочетание радиолокационных и акустических измерений обеспечивает уменьшение вероятности пропуска целей и уменьшение вероятности ложных срабатываний при обнаружении БЛА, способных к полетам на малой высоте с низкой скоростью, в том числе в условиях города, вблизи зданий, в условиях сильных подавляющих звуковых помех, например, типа стадион, рок-концерт, взлетно-посадочная полоса, поле боя, а также при наличии источников фоновых маскирующих и имитирующих звуковых помех, таких как газонокосилка, вентиляционное оборудование, строительные инструменты и оборудование, близлежащая автотрасса и иные источники звуков.In general, due to the fact that the presence in the airspace of the survey of sources of strong suppressing sound interference (4) and sources of background masking and imitating sound interference (5) does not interfere with radar measurements, and the influence of reflections from the earth's surface and buildings of acoustic waves emitted by UAVs, in the absence of sounding acoustic waves, it is not critical for acoustic measurements, the multisensor combination of radar and acoustic measurements provides a decrease in the probability of missing targets and a decrease in the likelihood of false alarms when detecting UAVs capable of flying at low altitude with low speed, including in urban conditions, near buildings, in an environment of strong suppressing sound interference, such as a stadium, rock concert, runway, battlefield, or in the presence of background noise masking and simulating sources such as a lawn mower, ventilation equipment, construction tools and equipment, nearby the same highway and other sources of sounds.
В процессе обнаружения БЛА радиолокационным измерителем (1) предпочтительно осуществляют механическое сканирование воздушного пространства обзора по азимуту от 0° до 360° в фиксированном секторе углов места. Сектор углов места задают высотой луча и регулировкой ориентации антенн в вертикальной плоскости. При этом с помощью радиолокационного измерителя (1), содержащего не менее двух антенн: приемной антенны (11) и передающей антенны (12), излучают в пространство обзора непрерывную частотно-модулированную зондирующую волну, предпочтительно в наиболее высокочастотной технически доступной части СВЧ диапазона частот, принимают отраженную от БЛА волну, и формируют спектрограмму с эффектом Доплера, вызванным относительным движением БЛА. С помощью разделительного экрана (13) обеспечивают высокую развязку приемной (11) и передающей (12) антенн. Передатчик и приемник предпочтительно объединяют в СВЧ приемопередатчик (14). Радиопрозрачный защитный кожух (15) обеспечивает удобство развертывания радиолокационного измерителя (1), например, на крышах зданий или на шасси автомобиля типа пикап. Благодаря использованию высокочастотной части СВЧ диапазона частот, применяют большую абсолютную девиацию частоты модуляции, что обеспечивает высокое пространственное разрешение по дальности. Благодаря высокому пространственному разрешению, радиолокационный измеритель (1) обеспечивает дополнительное снижение вероятности пропуска целей при обнаружении мини- и микро-БЛА с эффективной площадью рассеяния от 0,01 м2 до 0,1 м2, способных к полетам на малой высоте с низкой скоростью, в том числе в условиях города, вблизи зданий.In the process of detecting a UAV by a radar meter (1), it is preferable to mechanically scan the airspace of the survey in azimuth from 0 ° to 360 ° in a fixed sector of elevation angles. The sector of elevation angles is set by the beam height and by adjusting the orientation of the antennas in the vertical plane. At the same time, using a radar meter (1) containing at least two antennas: a receiving antenna (11) and a transmitting antenna (12), a continuous frequency-modulated sounding wave is emitted into the viewing space, preferably in the most technically accessible high-frequency part of the microwave frequency range, take the wave reflected from the UAV, and form a spectrogram with the Doppler effect caused by the relative motion of the UAV. The separating screen (13) provides high isolation of the receiving (11) and transmitting (12) antennas. The transmitter and receiver are preferably combined into a microwave transceiver (14). The radio-transparent protective cover (15) makes it easy to deploy the radar meter (1), for example, on the roofs of buildings or on the chassis of a pickup truck. Due to the use of the high-frequency part of the microwave frequency range, a large absolute deviation of the modulation frequency is used, which provides a high spatial resolution in terms of range. Due to its high spatial resolution, the radar meter (1) provides an additional reduction in the probability of missing targets when detecting mini- and micro-UAVs with an effective scattering area of 0.01 m 2 to 0.1 m 2 , capable of flying at low altitudes at low speeds , including in urban conditions, near buildings.
В процессе обнаружения БЛА измерителем акустической скорости частиц (2) сканирования воздушного пространства обзора не требуется. При этом принимают акустические волны, исходящие из любого источника в пространстве обзора, с помощью измерителя акустической скорости частиц (2), содержащего не менее трех расположенных непараллельно друг другу измерительных преобразователей акустической скорости частиц (21, 22, 23), и одного опорного датчика давления (24). Принимаемые акустические сигнатуры БЛА представляют собой спектрограммы акустических волн, возникающих от вращающихся пропеллеров БЛА в полете. Диапазоны частот акустических спектрограмм известных БЛА преимущественно находятся в пределах от 30 Гц до 5000 Гц.In the process of detecting a UAV with a particle acoustic velocity meter (2), scanning the airspace of the view is not required. In this case, acoustic waves are received from any source in the viewing space using a particle acoustic velocity meter (2) containing at least three measuring transducers of the particle acoustic velocity (21, 22, 23) located not parallel to each other, and one reference pressure sensor (24). The received acoustic signatures of the UAV are spectrograms of acoustic waves arising from the rotating propellers of the UAV in flight. The frequency ranges of acoustic spectrograms of known UAVs are predominantly in the range from 30 Hz to 5000 Hz.
В примере реализации измерителя акустической скорости частиц (2), содержащего три измерительных преобразователя акустической скорости частиц (21, 22, 23), каждый из них располагают предпочтительно ортогонально друг к другу, и все три измерительных преобразователя акустической скорости частиц (21, 22, 23) могут быть размещены практически в непосредственном контакте друг с другом и с опорным датчиком давления (24). Увеличение количества используемых измерительных преобразователей акустической скорости частиц обеспечивает увеличение точности определения направления на источник звуков. При этом очень компактные измерители акустической скорости частиц формируются и при использовании более трех непараллельных измерительных преобразователей акустической скорости частиц. Прозрачный для акустических волн защитный кожух (25) обеспечивает удобство развертывания измерителя акустической скорости частиц (2).In an example implementation of a particle acoustic velocity meter (2) containing three measuring transducers of the acoustic velocity of particles (21, 22, 23), each of them is preferably arranged orthogonal to each other, and all three measuring transducers of the acoustic velocity of particles (21, 22, 23 ) can be placed in almost direct contact with each other and with the reference pressure transducer (24). An increase in the number of used measuring transducers of the acoustic velocity of particles provides an increase in the accuracy of determining the direction to the sound source. At the same time, very compact meters of the acoustic velocity of particles are formed when more than three non-parallel measuring transducers of the acoustic velocity of particles are used. The protective cover (25), transparent for acoustic waves, provides convenient deployment of the particle acoustic velocity meter (2).
Благодаря расширенному динамическому диапазону и механической прочности используемых измерительных преобразователей акустической скорости частиц, измеритель акустической скорости частиц (2) обеспечивает дополнительное снижение вероятности пропуска целей при наличии источников сильных подавляющих звуковых помех (4), например, типа стадион, рок-концерт, взлетно-посадочная полоса, поле боя.Due to the extended dynamic range and mechanical strength of the used acoustic particle velocity measuring transducers, the particle acoustic velocity meter (2) provides an additional reduction in the probability of missing targets in the presence of sources of strong suppressing sound interference (4), for example, such as a stadium, rock concert, takeoff and landing strip, battlefield.
Иные примеры осуществления заявляемого мультисенсорного способа обнаружения БЛА могут содержать иные варианты реализации радиолокационного измерителя (1) и измерителя акустической скорости частиц (2), что не выходит за пределы существа и объема настоящего изобретения.Other examples of the implementation of the claimed multisensor method for detecting UAVs may contain other embodiments of a radar meter (1) and a particle acoustic velocity meter (2), which does not go beyond the essence and scope of the present invention.
Claims (2)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2021105598A RU2757928C1 (en) | 2021-03-03 | 2021-03-03 | Multisensor method for detecting unmanned aerial vehicles |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2021105598A RU2757928C1 (en) | 2021-03-03 | 2021-03-03 | Multisensor method for detecting unmanned aerial vehicles |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2757928C1 true RU2757928C1 (en) | 2021-10-25 |
Family
ID=78289637
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2021105598A RU2757928C1 (en) | 2021-03-03 | 2021-03-03 | Multisensor method for detecting unmanned aerial vehicles |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2757928C1 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115047448A (en) * | 2022-04-13 | 2022-09-13 | 厦门大学 | Indoor target rapid detection method and system based on acoustic-electromagnetic intermodulation |
| RU2801201C1 (en) * | 2023-02-27 | 2023-08-03 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Ростовский-на-Дону научно-исследовательский институт радиосвязи" (ФГУП "РНИИРС") | Method for detecting propeller unmanned aerial vehicles |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2559332C1 (en) * | 2014-02-25 | 2015-08-10 | Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военная академия материально технического обеспечения имени генерала армии А.В. Хрулева" Министерства обороны Российской Федерации | Method of detecting small unmanned aerial vehicles |
| US20150302858A1 (en) * | 2014-04-22 | 2015-10-22 | Brian Hearing | Drone detection and classification methods and apparatus |
| RU2571950C1 (en) * | 2014-12-03 | 2015-12-27 | Российская Федерация, от имени которой выступает Федеральная служба охраны Российской Федерации (ФСО РФ) | Method for radio monitoring of radio-silent objects |
| RU2589290C1 (en) * | 2015-02-24 | 2016-07-10 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации (ФГКВОУВПО ВА ВКО) | Method and apparatus for acoustic detection and identification of aircraft |
| US10032464B2 (en) * | 2015-11-24 | 2018-07-24 | Droneshield, Llc | Drone detection and classification with compensation for background clutter sources |
| WO2019091867A1 (en) * | 2017-11-13 | 2019-05-16 | Robin Radar Facilities Bv | Radar based system and method for detection of an object and generation of plots holding radial velocity data, and system for detection and classification of unmanned aerial vehicles, uavs |
| RU2695015C1 (en) * | 2018-11-08 | 2019-07-18 | Акционерное общество "Научно-производственное предприятие "Дельта" | Method of detecting and hitting unobtrusive combat mini- and micro-drones |
| WO2020144245A1 (en) * | 2019-01-09 | 2020-07-16 | Signify Holding B.V. | Systems, methods, and devices for drone detection using an outdoor lighting network |
| RU2735070C1 (en) * | 2020-03-06 | 2020-10-27 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Ростовский-на-Дону научно-исследовательский институт радиосвязи" (ФГУП "РНИИРС") | Method of detecting small unmanned aerial vehicles |
-
2021
- 2021-03-03 RU RU2021105598A patent/RU2757928C1/en active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2559332C1 (en) * | 2014-02-25 | 2015-08-10 | Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военная академия материально технического обеспечения имени генерала армии А.В. Хрулева" Министерства обороны Российской Федерации | Method of detecting small unmanned aerial vehicles |
| US20150302858A1 (en) * | 2014-04-22 | 2015-10-22 | Brian Hearing | Drone detection and classification methods and apparatus |
| RU2571950C1 (en) * | 2014-12-03 | 2015-12-27 | Российская Федерация, от имени которой выступает Федеральная служба охраны Российской Федерации (ФСО РФ) | Method for radio monitoring of radio-silent objects |
| RU2589290C1 (en) * | 2015-02-24 | 2016-07-10 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации (ФГКВОУВПО ВА ВКО) | Method and apparatus for acoustic detection and identification of aircraft |
| US10032464B2 (en) * | 2015-11-24 | 2018-07-24 | Droneshield, Llc | Drone detection and classification with compensation for background clutter sources |
| WO2019091867A1 (en) * | 2017-11-13 | 2019-05-16 | Robin Radar Facilities Bv | Radar based system and method for detection of an object and generation of plots holding radial velocity data, and system for detection and classification of unmanned aerial vehicles, uavs |
| RU2695015C1 (en) * | 2018-11-08 | 2019-07-18 | Акционерное общество "Научно-производственное предприятие "Дельта" | Method of detecting and hitting unobtrusive combat mini- and micro-drones |
| WO2020144245A1 (en) * | 2019-01-09 | 2020-07-16 | Signify Holding B.V. | Systems, methods, and devices for drone detection using an outdoor lighting network |
| RU2735070C1 (en) * | 2020-03-06 | 2020-10-27 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Ростовский-на-Дону научно-исследовательский институт радиосвязи" (ФГУП "РНИИРС") | Method of detecting small unmanned aerial vehicles |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115047448A (en) * | 2022-04-13 | 2022-09-13 | 厦门大学 | Indoor target rapid detection method and system based on acoustic-electromagnetic intermodulation |
| RU2801201C1 (en) * | 2023-02-27 | 2023-08-03 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Ростовский-на-Дону научно-исследовательский институт радиосвязи" (ФГУП "РНИИРС") | Method for detecting propeller unmanned aerial vehicles |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20220413121A1 (en) | Radar based system and method for detection of an object and generation of plots holding radial velocity data, and system for detection and classification of unmanned aerial vehicles, uavs | |
| Sedunov et al. | UAV passive acoustic detection | |
| Musa et al. | A review of copter drone detection using radar systems | |
| RU2757928C1 (en) | Multisensor method for detecting unmanned aerial vehicles | |
| US6070461A (en) | System for detection and measurement of atmospheric movement | |
| Guerrero et al. | Microwave microphone using a general purpose 24-GHz FMCW radar | |
| Sutin et al. | Acoustic detection, tracking and classification of low flying aircraft | |
| KR19990014672A (en) | Airfield Indicator Detection Radar | |
| RU2735070C1 (en) | Method of detecting small unmanned aerial vehicles | |
| Akhter et al. | Development of RF-photonic system for automatic targets’ nonlinear rotational/flapping/gliding signatures imaging applications | |
| US8958269B2 (en) | Transducer for phased array acoustic systems | |
| RU2622908C1 (en) | Radar location method for detecting aircrafts | |
| Hafizovic et al. | Acoustic tracking of aircraft using a circular microphone array sensor | |
| DK179788B1 (en) | Frequency modulated continuous wave radar based system for detection of an object and generation of plots holding radial velocity data | |
| RU2801201C1 (en) | Method for detecting propeller unmanned aerial vehicles | |
| RU2749651C1 (en) | Acoustic method for detection of unmanned aerial vehicles | |
| Ben-yu et al. | A micro-motion feature deception jamming method to ISAR | |
| DK179783B1 (en) | Frequency modulated continuous wave radar based system for detection of an object and generation of plots holding radial velocity data | |
| RU2201602C2 (en) | Method detecting low flying targets against background of reflections from local objects | |
| RU2431864C1 (en) | Detection and direction finding method of air objects | |
| DK179784B1 (en) | Frequency modulated continuous wave radar based system and method detection of an object and generation of plots holding radial velocity data | |
| RU2691387C1 (en) | Method of helicopters detection by onboard radar station | |
| Wang et al. | A method for forecasting low-altitude flying targets based on time-frequency characteristics of precursor seismic waves | |
| UA127007C2 (en) | RADIO-ACOUSTIC METHOD OF DETECTING LOW-VISIBLE UAVS | |
| RU2095824C1 (en) | Radar recognizing device |