Общество

Российские разработчики научились гарантированно отличать дроны от птиц на радаре

Российские разработчики научились гарантированно отличать дроны от птиц на радаре
Фото: Etienne Boulanger | Unsplash

Российские инженеры из центра инженерных технологий и моделирования "Экспонента" создали алгоритм, который позволяет отличать на радарах птиц от беспилотников и наоборот. Телеграм-канал "Беспилот" привёл подробности о новой разработке.

Система, работающая благодаря искусственному интеллекту и имитации радиолокационных сигналов, упростит борьбу с БПЛА, поскольку раньше радары постоянно путали птиц с дронами из-за схожести отражаемого сигнала.

"Работающая с помощью программно-аппаратного имитатора фоно-целевой обстановки на основе комплекса полунатурного моделирования "РИТМ", радиотехнических алгоритмов и моделей Engee система учитывает размеры крыльев и тела птицы, а также их маховые движения. При моделировании откликов от беспилотных авиасистем учитываются конструктивные особенности конкретного типа беспилотника, а именно – количество и геометрия расположения лопастей, скорость их вращения, траектория полета БАС и так далее", – рассказали авторы ленты.

В результате даже парящую птицу, которая не двигает крыльями, теперь можно наверняка отличить от дрона – алгоритм умеет выявлять даже небольшие движения, появляющиеся при вращении лопастей. Отечественная разработка тоже должна "раскусить" орнитоптеров, имитирующих птиц, поскольку спектр тела птицы и корпуса БАС будут отличаться даже при визуальном сходстве.

Вдобавок разработчики из "Экспоненты" представили на форуме "Микроэлектроника 2024" имитатор фоно-целевой обстановки морской подстилающей поверхности. Это потенциальный российский аналог хорошо известного оборудования от Rohde&Schwarz, который позволяет кратно улучшить обнаружение низколетящих целей над морской поверхностью, где нужно постоянно учитывать изменение погоды и поверхности волн.

Система учитывает балльность, соленость, температуру и многие другие факторы. Геометрические особенности моря рассчитываются по разработанному алгоритму, базирующемуся на совместном использовании GIT-модели и спектра Эльфохейли. При этом море – лишь один из примеров сложной поверхности; есть возможность моделировать и другие, такие как поле или лес со сложным ландшафтом.