RU2801201C1 - Method for detecting propeller unmanned aerial vehicles - Google Patents
Method for detecting propeller unmanned aerial vehicles Download PDFInfo
- Publication number
- RU2801201C1 RU2801201C1 RU2023104760A RU2023104760A RU2801201C1 RU 2801201 C1 RU2801201 C1 RU 2801201C1 RU 2023104760 A RU2023104760 A RU 2023104760A RU 2023104760 A RU2023104760 A RU 2023104760A RU 2801201 C1 RU2801201 C1 RU 2801201C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- spectrograms
- electromagnetic waves
- unmanned aerial
- waves
- acoustic
- Prior art date
Links
Images
Abstract
Description
Изобретение относится к области обнаружения объектов в воздушном пространстве, а более конкретно, к радиолокационным и акустическим способам обнаружения пропеллерных беспилотных летательных аппаратов (БЛА), и может быть использовано в системах безопасности для предотвращения несанкционированного доступа БЛА в контролируемую зону. Основными требованиями к способам обнаружения БЛА являются низкая вероятность пропуска целей и низкая вероятность ложных срабатываний.The invention relates to the field of detecting objects in airspace, and more specifically, to radar and acoustic methods for detecting propeller unmanned aerial vehicles (UAVs), and can be used in security systems to prevent unauthorized access of UAVs to a controlled area. The main requirements for UAV detection methods are a low probability of missing targets and a low probability of false positives.
Известен радиолокационный способ обнаружения и классификации БЛА [1 - патент WO 2019/091867 A1. 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-модулированногоKnown radar method for detecting and classifying UAVs [1 - patent WO 2019/091867 A1. 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
электромагнитного зондирующего сигнала осуществляют сканирование воздушного пространства обзора и, измеряя эффект Доплера отраженного электромагнитного сигнала, обнаруживают БЛА.electromagnetic probing signal, scanning of the air space of the review is carried out and, by measuring the Doppler effect of the reflected electromagnetic signal, the UAV is detected.
Недостатком способа [1] является высокая вероятность пропуска целей в городских условиях, когда БЛА пролетает на малой высоте с низкой скоростью или зависает в воздухе вблизи зданий.The disadvantage of this method [1] is the high probability of missing targets in urban environments, when the UAV flies at low altitude at low speed or hangs in the air near buildings.
Известен акустический способ обнаружения БЛА [2 - патент RU 2749651 С1. Акустический способ обнаружения беспилотных летательных аппаратов / Деркачев П.Ю., Косогор А.А., Тихов Ю.И. - Опубл. в Бюл. №17, 2021]. Способ [2] позволяет обнаруживать БЛА пролетающие на малой высоте с различной скоростью, а также неподвижно зависающие в воздухе, в том числе вблизи зданий, в условиях сильных подавляющих звуковых помех (например, типа стадион, рок-концерт, взлетно-посадочная полоса, поле боя). Согласно способу [2], принимают акустические волны, испускаемые пропеллерами БЛА и, измеряя акустическую скорость частиц акустических волн, обнаруживают БЛА.Known acoustic method for detecting UAVs [2 - patent RU 2749651 C1. Acoustic method for detecting unmanned aerial vehicles / Derkachev P.Yu., Kosogor A.A., Tikhov Yu.I. - Published. in Bull. No. 17, 2021]. The method [2] makes it possible to detect UAVs flying at low altitude at different speeds, as well as hovering motionless in the air, including near buildings, in conditions of strong suppressive sound interference (for example, such as a stadium, rock concert, runway, field battle). According to the method [2], the acoustic waves emitted by the propellers of the UAV are received and, by measuring the acoustic velocity of the acoustic wave particles, the UAV is detected.
Недостатком способа [2] является высокая вероятность пропуска целей в условиях, когда тихо звучащий БЛА пролетает на больших дальностях, сопоставимых с дальностью обнаружения БЛА радиолокационными способами.The disadvantage of the method [2] is the high probability of missing targets in conditions where a soft-sounding UAV flies at long ranges comparable to the detection range of UAVs by radar methods.
Известен способ обнаружения и классификации БЛА на основе приема радиолокационных, инфракрасных, акустических и оптических сигналов [3 - патент US 2020/0103499 A1. System and method for drone and object classification / David Preece, Mikko Valimaki, Mitchell Kay Oldroyd, Adam Eugene Robertson, Bryan Alan Davis, Matthew Elliott Argyle, David Thimm, James David Mackie - April 2, 2020]. Способ [3] позволяет на значительных дальностях обнаруживать БЛА. Согласно способу [3], принимают радиолокационные сигналы, используемые для выявления сигнатур Доплера, вызванных вращательным движением пропеллеров БЛА (эффект микро-Доплера), а также принимают инфракрасные, акустические и оптические сигналы, исходящие от БЛА. Существенно, согласно способу [3], для обнаружения и классификации БЛА необходимым является использование алгоритма машинного обучения.A known method for detecting and classifying UAVs based on the reception of radar, infrared, acoustic and optical signals [3 - patent US 2020/0103499 A1. System and method for drone and object classification / David Preece, Mikko Valimaki, Mitchell Kay Oldroyd, Adam Eugene Robertson, Bryan Alan Davis, Matthew Elliott Argyle, David Thimm, James David Mackie - April 2, 2020]. The method [3] makes it possible to detect UAVs at considerable distances. According to the method [3], they receive radar signals used to detect Doppler signatures caused by the rotational movement of the UAV propellers (micro-Doppler effect), and also receive infrared, acoustic and optical signals emanating from the UAV. Essentially, according to the method [3], for the detection and classification of UAVs, it is necessary to use a machine learning algorithm.
Первым недостатком способа [3] является то, что прием инфракрасных сигналов затруднен из-за слабого тепловыделения современных БЛА, оснащаемых эффективными двигателями и полезной нагрузкой. Вторым недостатком способа [3] является то, что прием оптических сигналов ограничен необходимостью достаточной освещенности БЛА, обычно имеющейся лишь в дневное время суток, и требованием достаточной прозрачности атмосферы, зависящей от атмосферных осадков, туманов, пылевых и дымовых помех. Третьим недостатком способа [3] является то, что ввиду использования традиционных микрофонов прием акустических сигналов затруднен в условиях сильных подавляющих звуковых помех, например, типа стадион, рок-концерт, взлетно-посадочная полоса, поле боя. Первый, второй и третий недостатки способа [3] приводят к увеличению вероятности пропуска целей. Четвертым недостатком способа [3] является необходимость использования значительных ресурсов компьютерной системы искусственного интеллекта для реализации алгоритма машинного обучения. Кроме того, серьезной проблемой всех известных алгоритмов машинного обучения являются ложные корреляции и необходимость обработки больших объемов данных. Ложная корреляция -это когда независимые эффекты проявляются похожим образом, а искусственный интеллект при этом фиксирует связь эффектов, что повышает вероятность ложных срабатываний.The first disadvantage of the method [3] is that the reception of infrared signals is difficult due to the low heat emission of modern UAVs equipped with efficient engines and payloads. The second disadvantage of the method [3] is that the reception of optical signals is limited by the need for sufficient illumination of the UAV, which is usually available only in the daytime, and the requirement for sufficient transparency of the atmosphere, depending on precipitation, fog, dust and smoke interference. The third disadvantage of the method [3] is that, due to the use of traditional microphones, the reception of acoustic signals is difficult in conditions of strong overwhelming sound interference, for example, such as a stadium, a rock concert, a runway, a battlefield. The first, second and third disadvantages of the method [3] lead to an increase in the probability of missing targets. The fourth disadvantage of the method [3] is the need to use significant resources of the artificial intelligence computer system to implement the machine learning algorithm. In addition, a serious problem of all known machine learning algorithms is spurious correlations and the need to process large amounts of data. A spurious correlation is when independent effects appear in a similar way, while artificial intelligence captures the relationship of effects, which increases the likelihood of false positives.
Наиболее близким аналогом (прототипом) предложенного изобретения является способ обнаружения БЛА посредством измерения акустической скорости частиц совместно с радиолокационными измерениями [4 - патент RU 2757928 C1. Мультисенсорный способ обнаружения беспилотных летательных аппаратов / Деркачев П.Ю., Косогор А.А., Тихов Ю.И. - Опубл. в Бюл. №30, 2021]. Способ-прототип [4] позволяет обнаруживать БЛА со слабым тепловыделением, способные к полетам на малой высоте с низкой скоростью, в том числе в условиях города, вблизи зданий, в темное время суток, при наличии атмосферных осадков, туманов, пылевых и дымовых помех, при наличии сильных подавляющих звуковых помех, например, типа стадион, рок-концерт, взлетно-посадочная полоса, поле боя, и при этом не требует использования значительных ресурсов компьютерной системы искусственного интеллекта для реализации алгоритма машинного обучения. Согласно способу-прототипу [4], одновременно измеряют спектрограммы 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 closest analogue (prototype) of the proposed invention is a method for detecting UAVs by measuring the acoustic velocity of particles together with radar measurements [4 - patent RU 2757928 C1. Multisensor method for detecting unmanned aerial vehicles / Derkachev P.Yu., Kosogor A.A., Tikhov Yu.I. - Published. in Bull. No. 30, 2021]. The prototype method [4] allows you to detect UAVs with low heat generation, capable of flying at low altitude at low speed, including in the city, near buildings, at night, in the presence of precipitation, fog, dust and smoke interference, in the presence of strong suppressive sound interference, such as a stadium, a rock concert, a runway, a battlefield, and does not require the use of significant resources of an artificial intelligence computer system to implement a machine learning algorithm. According to the prototype method [4], the spectrograms of electromagnetic waves and acoustic waves are simultaneously measured, with the correlation of the Doppler effect caused by the movement of the UAV in flight relative to radar measuring instruments of electromagnetic waves and measuring instruments of the acoustic velocity of particles of acoustic waves.
Недостатком способа-прототипа [4] является увеличение вероятности пропуска цели в случае, когда БЛА неподвижно зависает в воздухе относительно применяемых радиолокационных и акустических средств измерений.The disadvantage of the prototype method [4] is the increase in the probability of missing the target in the case when the UAV is still hovering in the air relative to the applied radar and acoustic measuring instruments.
Технической проблемой, на решение которой направлено настоящее изобретение, является уменьшение вероятности пропуска целей и уменьшение вероятности ложных срабатываний при обнаружении на значительных дальностях пропеллерных БЛА способных к полетам на малой высоте с низкой скоростью, а также неподвижно зависающих в воздухе, в том числе в условиях города, вблизи зданий, в условиях темного времени суток, при наличии атмосферных осадков, туманов, пылевых и дымовых помех, а также при наличии сильных подавляющих звуковых помех, например, типа стадион, рок-концерт, взлетно-посадочная полоса, поле боя. При этом решение указанной технической проблемы не должно требовать использования значительных ресурсов компьютерной системы искусственного интеллекта.The technical problem to be solved by the present invention is to reduce the probability of missing targets and reducing the probability of false alarms when propeller-driven UAVs capable of flying at low altitude at low speed, as well as hovering motionless in the air, including in urban conditions, are detected at considerable distances. , near buildings, at night, in the presence of precipitation, fog, dust and smoke interference, as well as in the presence of strong suppressive sound interference, such as a stadium, rock concert, runway, battlefield. At the same time, the solution of this technical problem should not require the use of significant resources of an artificial intelligence computer system.
Настоящее изобретение развивает способ-прототип [4] и способ [2], являющиеся также изобретениями данных авторов и патентообладателя, содержание которых частично включено в настоящее описание в качестве ссылки.The present invention develops the prototype method [4] and the method [2], which are also inventions of these authors and the patent holder, the contents of which are partially included in the present description by reference.
Для решения указанной технической проблемы предлагается способ обнаружения пропеллерных БЛА, при котором радиолокационным средством принимают электромагнитные волны, отраженные от беспилотных летательных аппаратов, измеряя спектрограммы принятых электромагнитных волн, и средством измерений акустической скорости частиц принимают акустические волны, испускаемые беспилотными летательными аппаратами, измеряя спектрограммы принятых акустических волн, осуществляют цифровую запись указанных спектрограмм электромагнитных волн и акустических волн, затем сравнивают записанные спектрограммы электромагнитных волн и акустических волн в пределах регулируемого интервала времени, начиная с заданного начального момента обзора.To solve this technical problem, a method is proposed for detecting propeller UAVs, in which the radar means receives electromagnetic waves reflected from unmanned aerial vehicles, measuring the spectrograms of the received electromagnetic waves, and the acoustic particle velocity measuring means receives acoustic waves emitted by unmanned aerial vehicles, measuring the spectrograms of the received acoustic waves. waves, carry out digital recording of the specified spectrograms of electromagnetic waves and acoustic waves, then compare the recorded spectrograms of electromagnetic waves and acoustic waves within an adjustable time interval, starting from a given initial moment of review.
Согласно изобретению, способ характеризуется следующими признаками, в том числе частными случаями осуществления способа обнаружения пропеллерных БЛА:According to the invention, the method is characterized by the following features, including particular cases of the implementation of the method for detecting propeller UAVs:
- во временной и частотной областях спектрограмм принятых электромагнитных волн выявляют аномалии вызванные эффектом микро-Доплера из-за отражения электромагнитных волн от вращающихся пропеллеров беспилотных летательных аппаратов, и, спустя время запаздывания приема акустических волн по сравнению с моментом приема электромагнитных волн, во временной и частотной областях спектрограмм принятых акустических волн выявляют аномалии вызванные тем же вращением пропеллеров беспилотных летательных аппаратов, и в случае корреляции выявленных аномалий спектрограмм электромагнитных волн и аномалий спектрограмм акустических волн, с учетом запаздывания приема акустических волн по сравнению с приемом электромагнитных волн, выносят решение об обнаружении беспилотного летательного аппарата, категорированном с низкой вероятностью ложных срабатываний;- in the time and frequency domains of the spectrograms of the received electromagnetic waves, anomalies are detected caused by the micro-Doppler effect due to the reflection of electromagnetic waves from the rotating propellers of unmanned aerial vehicles, and, after the delay time of receiving acoustic waves compared to the moment of receiving electromagnetic waves, in time and frequency areas of the spectrograms of received acoustic waves, anomalies are detected caused by the same rotation of the propellers of unmanned aerial vehicles, and in the case of a correlation between the detected anomalies of the spectrograms of electromagnetic waves and anomalies of the spectrograms of acoustic waves, taking into account the delay in the reception of acoustic waves compared to the reception of electromagnetic waves, a decision is made to detect an unmanned aerial vehicle a device categorized with a low probability of false positives;
- в случае если в спектрограмме электромагнитных волн выявлена аномалия вызванная эффектом микро-Доплера из-за отражения электромагнитных волн от вращающихся пропеллеров беспилотных летательных аппаратов, но, с учетом запаздывания приема акустических волн по сравнению с приемом электромагнитных волн, отсутствует корреляция аномалий спектрограмм электромагнитных волн и аномалий спектрограмм акустических волн, выносят решение об обнаружении беспилотного летательного аппарата, категорированном с низкой вероятностью пропуска цели.- if an anomaly is detected in the spectrogram of electromagnetic waves caused by the micro-Doppler effect due to the reflection of electromagnetic waves from the rotating propellers of unmanned aerial vehicles, but, taking into account the delay in the reception of acoustic waves compared to the reception of electromagnetic waves, there is no correlation of anomalies in the spectrograms of electromagnetic waves and anomalies of the acoustic wave spectrograms, decide on the detection of an unmanned aerial vehicle categorized with a low probability of missing a target.
Техническим результатом изобретения является измерение радиолокационным средством спектрограмм электромагнитных волн, отраженных от вращающихся пропеллеров БЛА, обуславливающих эффект микро-Доплера, и измерение средством измерений акустической скорости частиц спектрограмм акустических волн, испускаемых теми же вращающимися пропеллерами БЛА, с выявлением корреляции воздействия вращения пропеллеров БЛА на отраженные электромагнитные волны и на испускаемые акустические волны, по аномалиям во временной и частотной областях спектрограмм электромагнитных волн и акустических волн.The technical result of the invention is the measurement by a radar tool of the spectrograms of electromagnetic waves reflected from the rotating propellers of the UAV, causing the micro-Doppler effect, and the measurement by the means of measuring the acoustic velocity of particles of the spectrograms of acoustic waves emitted by the same rotating propellers of the UAV, with the identification of a correlation between the impact of the rotation of the UAV propellers on the reflected electromagnetic waves and emitted acoustic waves, by anomalies in the time and frequency domains of spectrograms of electromagnetic waves and 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 from the available literature is not known, and the proposed method meets the criteria of novelty and inventive step.
При осуществлении предлагаемого способа выполняется следующая последовательность операций.When implementing the proposed method, the following sequence of operations is performed.
1. Радиолокационным средством принимают электромагнитные волны, отраженные от беспилотных летательных аппаратов, и средством измерений акустической скорости частиц принимают акустические волны, испускаемые беспилотными летательными аппаратами.1. A radar means receives electromagnetic waves reflected from unmanned aerial vehicles, and a means for measuring the acoustic velocity of particles receives acoustic waves emitted by unmanned aerial vehicles.
2. Измеряют спектрограммы принятых электромагнитных волн, отраженных от беспилотных летательных аппаратов, и измеряют спектрограммы принятых акустических волн, испущенных беспилотными летательными аппаратами.2. Spectrograms of received electromagnetic waves reflected from unmanned aerial vehicles are measured, and spectrograms of received acoustic waves emitted by unmanned aerial vehicles are measured.
3. Осуществляют цифровую запись указанных спектрограмм.3. Digital recording of the indicated spectrograms is carried out.
4. В пределах регулируемого интервала времени, начиная с заданного начального момента обзора, сравнивают записанные спектрограммы электромагнитных волн и акустических волн.4. Within an adjustable time interval, starting from a given initial moment of review, the recorded spectrograms of electromagnetic waves and acoustic waves are compared.
5. Во временной и частотной областях спектрограмм принятых электромагнитных волн выявляют аномалии, вызванные эффектом микро-Доплера из-за отражения электромагнитных волн от вращающихся пропеллеров беспилотных летательных аппаратов, и, спустя время запаздывания приема акустических волн по сравнению с моментом приема электромагнитных волн, выявляют аномалии во временной и частотной областях спектрограмм принятых акустических волн, вызванные тем же вращением пропеллеров беспилотных летательных аппаратов.5. In the time and frequency domains of the spectrograms of the received electromagnetic waves, anomalies are detected caused by the micro-Doppler effect due to the reflection of electromagnetic waves from the rotating propellers of unmanned aerial vehicles, and, after the delay time of receiving acoustic waves compared to the moment of receiving electromagnetic waves, anomalies are detected in the time and frequency domains of the spectrograms of the received acoustic waves, caused by the same rotation of the propellers of unmanned aerial vehicles.
6. В случае корреляции выявленных аномалий спектрограмм электромагнитных волн и аномалий спектрограмм акустических волн, с учетом запаздывания приема акустических волн по сравнению с приемом электромагнитных волн, выносят решение об обнаружении беспилотного летательного аппарата, категорированном с низкой вероятностью ложных срабатываний.6. In the case of a correlation between the detected anomalies in the spectrograms of electromagnetic waves and anomalies in the spectrograms of acoustic waves, taking into account the delay in the reception of acoustic waves compared to the reception of electromagnetic waves, a decision is made to detect an unmanned aerial vehicle categorized with a low probability of false positives.
7. В случае если в спектрограмме электромагнитных волн выявлена аномалия, вызванная эффектом микро-Доплера из-за отражения электромагнитных волн от вращающихся пропеллеров беспилотных летательных аппаратов, но, с учетом запаздывания приема акустических волн по сравнению с приемом электромагнитных волн, отсутствует корреляция аномалий спектрограмм электромагнитных волн и аномалий спектрограмм акустических волн, выносят решение об обнаружении беспилотного летательного аппарата, категорированном с низкой вероятностью пропуска цели.7. If an anomaly is detected in the spectrogram of electromagnetic waves caused by the micro-Doppler effect due to the reflection of electromagnetic waves from the rotating propellers of unmanned aerial vehicles, but, taking into account the delay in the reception of acoustic waves compared to the reception of electromagnetic waves, there is no correlation of anomalies in the spectrograms of electromagnetic waves and anomalies of the spectrograms of acoustic waves, decide on the detection of an unmanned aerial vehicle categorized with a low probability of missing a target.
Изобретение поясняется на фигуре, где изображена общая конфигурация примера осуществления предлагаемого способа (не в масштабе). В примере осуществления предлагаемого способа (фиг.) с помощью радиолокационного измерителя (1) принимают электромагнитные волны, отраженные от вращающихся пропеллеров, и с помощью измерителя акустической скорости частиц (2) принимают акустические волны, испускаемые вращающимися пропеллерами. Объектом обнаружения полагают БЛА (3) обладающий, по крайней мере, одним вращающимся пропеллером. Объектом обнаружения также может быть группа (рой) БЛА (3), что не выходит за пределы существа и объема настоящего изобретения. В условиях примера осуществления предлагаемого способа имеется источник сильных подавляющих звуковых помех (4).The invention is illustrated in the figure, which shows the general configuration of an exemplary implementation of the proposed method (not to scale). In an exemplary implementation of the proposed method (Fig.), using a radar meter (1) receive electromagnetic waves reflected from rotating propellers, and using the particle acoustic velocity meter (2) receive acoustic waves emitted by rotating propellers. The object of detection is a UAV (3) with at least one rotating propeller. The object of detection can also be a group (swarm) of UAVs (3), which does not go beyond the essence and scope of the present invention. Under the conditions of the exemplary implementation of the proposed method, there is a source of strong suppressive sound interference (4).
Спектрограммы электромагнитных волн, отраженных от вращающихся пропеллеров БЛА (3), измеряемые радиолокационным измерителем (1), и спектрограммы акустических волн, испущенных теми же вращающимися пропеллерами БЛА (3), измеряемые измерителем акустической скорости частиц (2), поступают на вход устройства обработки данных (УОД) (5).The spectrograms of electromagnetic waves reflected from the rotating UAV propellers (3), measured by the radar meter (1), and the spectrograms of acoustic waves emitted by the same rotating UAV propellers (3), measured by the particle acoustic velocity meter (2), are fed to the input of the data processing device (WOD) (5).
В УОД (5) осуществляют запись указанных спектрограмм в цифровом виде. Затем, с помощью УОД (5) сравнивают записанные спектрограммы электромагнитных волн и акустических волн во временной и частотной областях 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) (6). Уточняемые в процессе обнаружения БЛА (3) данные о начальном моменте и интервале времени обзора поступают от СУ (6) в УОД (5).In UOD (5) these spectrograms are recorded in digital form. Then, with the help of EOD (5), the recorded spectrograms of electromagnetic waves and acoustic waves in the time and frequency domains 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 appropriate initial moment of the airspace survey is carried out using the control system (CS) (6). The data on the initial moment and time interval of the survey, refined in the process of detecting the UAV (3), are received from the control system (6) to the AOD (5).
С помощью УОД (5) во временной и частотной областях спектрограмм электромагнитных волн выявляют аномалии эффекта микро-Доплера, вызванного вращением пропеллеров БЛА (3), и, спустя время запаздывания приема акустических волн по сравнению с моментом приема электромагнитных волн, выявляют аномалии во временной и частотной областях спектрограмм акустических волн, вызванные тем же вращением пропеллеров БЛА (3). Время запаздывания приема акустических волн полагается с достаточной точностью известным, поскольку известны скорости распространения электромагнитных и акустических волн в воздухе, а также известен ожидаемый диапазон дальностей от измерителей (1), (2) до обнаруживаемого БЛА (3).With the help of EOD (5) in the time and frequency domains of the spectrograms of electromagnetic waves, anomalies in the micro-Doppler effect caused by the rotation of the propellers of the UAV (3) are detected, and, after the delay time of receiving acoustic waves compared to the moment of receiving electromagnetic waves, anomalies are detected in time and frequency domains of spectrograms of acoustic waves caused by the same rotation of UAV propellers (3). The delay time for receiving acoustic waves is assumed to be known with sufficient accuracy, since the propagation velocities of electromagnetic and acoustic waves in the air are known, and the expected range of distances from the meters (1), (2) to the detected UAV (3) is also known.
По результатам сравнения спектрограмм, в случае корреляции аномалий спектрограмм электромагнитных волн и аномалий спектрограмм акустических волн, с учетом запаздывания приема акустических волн по сравнению с приемом электромагнитных волн, выносят решение об обнаружении БЛА. Сигнал об обнаружении БЛА поступает от УОД (5) в СУ (6). При этом в СУ (6) данное обнаружение БЛА категорируется как обнаружение с низкой вероятностью ложных срабатываний.Based on the results of comparing the spectrograms, in the case of a correlation between the anomalies of the spectrograms of electromagnetic waves and the anomalies of the spectrograms of acoustic waves, taking into account the delay in the reception of acoustic waves compared to the reception of electromagnetic waves, a decision is made to detect the UAV. The UAV detection signal comes from the UOD (5) to the control system (6). At the same time, in SU (6), this UAV detection is categorized as a detection with a low probability of false positives.
В случае если в спектрограмме электромагнитных волн выявлена аномалия эффекта микро-Доплера, вызванного вращением пропеллеров БЛА, но, с учетом запаздывания приема акустических волн по сравнению с приемом электромагнитных волн, отсутствует корреляция аномалий спектрограмм электромагнитных волн и аномалий спектрограмм акустических волн, также выносят решение об обнаружении БЛА. Сигнал об обнаружении БЛА поступает от УОД (5) в СУ (6). В СУ (6) такое обнаружение БЛА категорируется как обнаружение с низкой вероятностью пропуска цели.If an anomaly of the micro-Doppler effect caused by the rotation of the UAV propellers is detected in the spectrogram of electromagnetic waves, but, taking into account the delay in the reception of acoustic waves compared to the reception of electromagnetic waves, there is no correlation between the anomalies of the spectrograms of electromagnetic waves and anomalies of the spectrograms of acoustic waves, a decision is also made to UAV detection. The UAV detection signal comes from the UOD (5) to the control system (6). In ES (6), 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 (5) передают в СУ (6).The categorization of UAV detections is used when choosing options for responding to UAV detection. Namely, a categorized estimate of the probability of missing targets and the probability of false positives 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 the detection of UAVs are not included in the scope of the present invention. Data about the detected UAV, which may include data about the location of the detected UAV in the viewing airspace (for example, azimuth, elevation, range), determined by the radar meter (1) or the particle acoustic velocity meter (2), by means of the RAD (5) is transmitted to SU (6).
Особенностью радиолокационного обнаружения пропеллерных БЛА является присутствие в отраженных от БЛА электромагнитных волнах составляющих, возникающих за счет отражений от вращающихся пропеллеров. Возникновение этих составляющих называется эффектом микро-Доплера, который проявляется в виде аномалий спектрограмм принимаемых электромагнитных волн. Чем выше скорость вращения пропеллеров БЛА, тем более заметными становятся соответствующие аномалии.A feature of the radar detection of propeller UAVs is the presence in the electromagnetic waves reflected from UAVs of components that arise due to reflections from rotating propellers. The occurrence of these components is called the micro-Doppler effect, which manifests itself in the form of anomalies in the spectrograms of received electromagnetic waves. The higher the rotation speed of the UAV propellers, the more noticeable the corresponding anomalies become.
Тем не менее, радиолокационные измерения в целом затрудняются 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) практически не влияет на радиолокационные измерения.However, radar measurements are generally difficult when the UAV is flying at low altitude due to the reception of reflections of probing electromagnetic waves from the earth's surface. When a UAV is flying near buildings, radar measurements are hampered by reflections of probing electromagnetic waves from buildings. At the same time, the presence of sources of strong suppressive sound interference in the airspace (4) has practically no effect on radar measurements.
Особенностью акустического обнаружения пропеллерных БЛА является то, что частота испускаемых пропеллерами акустических волн зависит от скорости вращения пропеллеров. Чем больше изменяется скорость вращения пропеллеров, например, при маневрировании или зависании БЛА, тем более заметными становятся соответствующие аномалии спектрограмм принимаемых акустических волн. Кроме того, 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 (5). При этом влияние источников сильных подавляющих звуковых помех (4) в воздушном пространстве обзора, в отличие от применения традиционных микрофонов, минимизируется благодаря использованию измерителя акустической скорости частиц (2), обладающего расширенным динамическим диапазоном.A feature of the acoustic detection of propeller UAVs is that the frequency of acoustic waves emitted by propellers depends on the speed of rotation of the propellers. The more the propeller rotation speed changes, for example, when maneuvering or hovering the UAV, the more noticeable the corresponding anomalies in the spectrograms of the received acoustic waves become. In addition, in contrast to radar measurements, due to the absence of probing acoustic waves and due to the 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 (5). At the same time, the influence of sources of strong suppressive sound interference (4) in the viewing airspace, in contrast to the use of traditional microphones, is minimized due to the use of an acoustic particle velocity meter (2) with an extended dynamic range.
В примере осуществления предлагаемого способа сравнение спектрограмм электромагнитных волн и акустических волн во временной и частотной областях осуществляют математическими методами корреляционного анализа без использования систем искусственного интеллекта. Существо и особенности указанных математических методов не входят в объем настоящего изобретения.In the exemplary implementation of the proposed method, the comparison of the spectrograms of electromagnetic waves and acoustic waves in the time and frequency domains is carried out by mathematical methods of correlation analysis without the use of artificial intelligence systems. 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) не мешает радиолокационным измерениям отраженных от пропеллеров БЛА электромагнитных волн, а влияние отражений от земной поверхности и зданий акустических волн, испускаемых пропеллерами БЛА, при отсутствии зондирующих акустических волн не является критическим для акустических измерений, сочетание радиолокационных и акустических измерений обеспечивает уменьшение вероятности пропуска целей и уменьшение вероятности ложных срабатываний при обнаружении на значительных дальностях пропеллерных БЛА, способных к полетам на малой высоте с низкой скоростью, а также неподвижно зависающих в воздухе, в том числе в условиях города, вблизи зданий, в условиях темного времени суток, при наличии атмосферных осадков, туманов, пылевых и дымовых помех, а также при наличии сильных подавляющих звуковых помех, например, типа стадион, рок-концерт, взлетно-посадочная полоса, поле боя.In general, due to the fact that the presence in the airspace of the review of sources of strong suppressive sound interference (4) does not interfere with radar measurements of electromagnetic waves reflected from UAV propellers, and the effect of reflections from the earth's surface and buildings of acoustic waves emitted by UAV propellers, in the absence of probing acoustic waves is not critical for acoustic measurements, the combination of radar and acoustic measurements provides a reduction in the probability of missing targets and a decrease in the probability of false alarms when propeller-driven UAVs capable of flying at low altitude at low speed, as well as hovering motionless in the air, are detected at considerable distances, including including in urban areas, near buildings, at night, in the presence of precipitation, fog, dust and smoke interference, as well as in the presence of strong suppressive sound interference, for example, such as a stadium, rock concert, runway, field fight.
В процессе обнаружения БЛА радиолокационным измерителем (1) предпочтительно осуществляют механическое сканирование воздушного пространства 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 вращающихся пропеллеров БЛА волну, и формируют спектрограмму с эффектом микро-Доплера. 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, и зависаниям в воздухе, в том числе в условиях города, вблизи зданий.In the process of detecting a UAV by a radar meter (1), mechanical scanning of the airspace is preferably carried out in azimuth from 0° to 360° in a fixed sector of elevation angles. The sector of elevation angles is set by the height of the beam 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 probing wave is emitted into the viewing space, preferably in the highest-frequency technically accessible part of the microwave frequency range, receive the wave reflected from the rotating propellers of the UAV, and form a spectrogram with the micro-Doppler effect. With the help of a dividing screen (13) provide a 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 high spatial resolution in range. Due to the 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 from 0.01 m 2 to 0.1 m 2 , capable of flying at low altitude at low speed , and hovering in the air, including in the city, near buildings.
В процессе обнаружения БЛА измерителем акустической скорости частиц (2) сканирования воздушного пространства обзора не требуется. При этом принимают акустические волны, исходящие от вращающихся пропеллеров БЛА 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 волны измеряют в виде спектрограмм. Диапазоны частот акустических спектрограмм известных БЛА преимущественно находятся в пределах от 30 Гц до 5000 Гц.In the process of detecting the UAV by the particle acoustic velocity meter (2), scanning the airspace of the view is not required. At the same time, acoustic waves are received from the UAV rotating propellers in the viewing space using an acoustic particle velocity meter (2) containing at least three non-parallel measuring transducers of particle acoustic velocity (21, 22, 23), and one reference sensor pressure (24). The received acoustic waves are measured as spectrograms. 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-амбушюра (25) обеспечивает удобство развертывания измерителя акустической скорости частиц (2).In the example implementation of the particle acoustic velocity meter (2) containing three acoustic particle velocity transducers (21, 22, 23), each of them is preferably orthogonal to each other, and all three acoustic particle velocity transducers (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 measuring transducers used for the acoustic velocity of particles provides an increase in the accuracy of determining the direction to the source of sounds. At the same time, very compact acoustic particle velocity meters are also formed when using more than three non-parallel acoustic particle velocity transducers. The protective shell (25) that is transparent for acoustic waves ensures the convenience of deploying the particle acoustic velocity meter (2).
Пример реализации измерительных преобразователей акустической скорости частиц (21, 22, 23) описан в [5 - патент RU 2697518 C1. Измерительный преобразователь акустической скорости частиц / Деркачев П.Ю., Косогор А.А., Тихов Ю.И. - Опубл. в Бюл. №23, 2019]. Устройство измерительного преобразователя акустической скорости частиц [5] является также изобретением данных авторов и патентообладателя, содержание которого частично включено в настоящее описание в качестве ссылки. 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.An example of the implementation of measuring transducers of the acoustic velocity of particles (21, 22, 23) is described in [5 - patent RU 2697518 C1. Measuring transducer of acoustic velocity of particles / Derkachev P.Yu., Kosogor A.A., Tikhov Yu.I. - Published. in Bull. No. 23, 2019]. The device for measuring the particle acoustic velocity transducer [5] is also an invention of these authors and the patent owner, the content of which is partially included in the present description by reference. Due to the extended dynamic range and mechanical strength of the acoustic particle velocity transducers used, the acoustic particle velocity meter (2) provides an additional reduction in the probability of missing targets in the presence of sources of strong suppressive sound interference (4), for example, such as a stadium, rock concert, runway lane, battlefield.
Иные примеры осуществления заявляемого способа обнаружения пропеллерных 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 implementation of the proposed method for detecting propeller UAVs may contain other embodiments of the radar meter (1) and acoustic particle velocity meter (2), which does not go beyond the essence and scope of the present invention.
Claims (2)
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2801201C1 true RU2801201C1 (en) | 2023-08-03 |
Family
ID=
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9685089B2 (en) * | 2014-12-12 | 2017-06-20 | Amazon Technologies, Inc. | Commercial and general aircraft avoidance using acoustic pattern recognition |
| US10416270B2 (en) * | 2015-04-20 | 2019-09-17 | Robotic Research, Llc | Detection of multi-rotors using electromagnetic signatures |
| WO2020072522A1 (en) * | 2018-10-02 | 2020-04-09 | Fortem Technologies, Inc. | System and method for drone and object classification |
| 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 |
| WO2021021249A1 (en) * | 2019-07-29 | 2021-02-04 | Raytheon Company | One-way time-of-flight localization using sonic and electromagnetic signals for mobile ad hoc networks |
| RU2757928C1 (en) * | 2021-03-03 | 2021-10-25 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Ростовский-на-Дону" научно-исследовательский институт радиосвязи" (ФГУП "РНИИРС") | Multisensor method for detecting unmanned aerial vehicles |
| US20220057503A1 (en) * | 2019-01-09 | 2022-02-24 | Signify Holding B.V. | Systems, methods, and devices for drone detection using an outdoor lighting network |
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9685089B2 (en) * | 2014-12-12 | 2017-06-20 | Amazon Technologies, Inc. | Commercial and general aircraft avoidance using acoustic pattern recognition |
| US10416270B2 (en) * | 2015-04-20 | 2019-09-17 | Robotic Research, Llc | Detection of multi-rotors using electromagnetic signatures |
| WO2020072522A1 (en) * | 2018-10-02 | 2020-04-09 | Fortem Technologies, Inc. | System and method for drone and object classification |
| US20220057503A1 (en) * | 2019-01-09 | 2022-02-24 | Signify Holding B.V. | Systems, methods, and devices for drone detection using an outdoor lighting network |
| WO2021021249A1 (en) * | 2019-07-29 | 2021-02-04 | Raytheon Company | One-way time-of-flight localization using sonic and electromagnetic signals for mobile ad hoc networks |
| 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 |
| RU2757928C1 (en) * | 2021-03-03 | 2021-10-25 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Ростовский-на-Дону" научно-исследовательский институт радиосвязи" (ФГУП "РНИИРС") | Multisensor method for detecting unmanned aerial vehicles |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Seongha Park. Combination of Radar and Audio Sensors for Identification of Rotor-type Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) //Conference Paper November 2015. * |
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 | |
| CN111656217B (en) | System and method for virtual aperture radar tracking | |
| Drozdowicz et al. | 35 GHz FMCW drone detection system | |
| US6831592B2 (en) | Near-vertical incidence HF radar | |
| JPH05508930A (en) | Airborne weather radar for wind shear detection | |
| CN110730913B (en) | Method and apparatus for a distributed multi-node low frequency radar system degrading a visual environment | |
| US6288973B1 (en) | Sensor systems | |
| Ritchie et al. | Micro UAV crime prevention: Can we help Princess Leia? | |
| Musa et al. | A review of copter drone detection using radar systems | |
| KR19990014672A (en) | Airfield Indicator Detection Radar | |
| Oikonomou et al. | Passive Radars and their use in the Modern Battlefield | |
| Akhter et al. | Development of RF-photonic system for automatic targets’ nonlinear rotational/flapping/gliding signatures imaging applications | |
| RU2735070C1 (en) | Method of detecting small unmanned aerial vehicles | |
| NO301141B1 (en) | System for detecting and measuring atmospheric movements | |
| CA2469469A1 (en) | Method and apparatus for detecting a terrain-masked helicopter | |
| RU2801201C1 (en) | Method for detecting propeller unmanned aerial vehicles | |
| RU2757928C1 (en) | Multisensor method for detecting unmanned aerial vehicles | |
| Maas et al. | A portable primary radar for general aviation | |
| DK179788B1 (en) | Frequency modulated continuous wave radar based system for detection of an object and generation of plots holding radial velocity data | |
| Bouzayene et al. | Scan radar using an uniform rectangular array for drone detection with low rcs | |
| Hafizovic et al. | Acoustic tracking of aircraft using a circular microphone array sensor | |
| EP4019999A1 (en) | Radar based system for processing radar data representing range and radial velocty of a detected object | |
| US5281971A (en) | Radar techniques for detection of particular targets | |
| JP2017181101A (en) | Target object detection unit | |
| RU2201602C2 (en) | Method detecting low flying targets against background of reflections from local objects |