Detector de UAV de monitoreo de zonas múltiples para asegurar las fronteras de los aeropuertos y la infraestructura crítica

Detector de UAV con monitoreo de zonas múltiples para proteger las fronteras de los aeropuertos e infraestructura crítica

Introducción

Este sistema emplea análisis de señales basado en inteligencia artificial El objetivo de este programa es la detección y clasificación de drones no autorizados con una precisión excepcional. Monitoreo del espectro de RF de múltiples bandas (70MHz ∼6GHz) y algoritmos de aprendizaje profundo , extrae huellas digitales únicas de señales de los enlaces de comunicación de los drones, incluido el control remoto, la telemetría. arquitectura de red neuronal adaptativa , que combina redes neuronales convolucionales (CNN) para la extracción de características espectrales y redes neuronales recurrentes (RNN) El procesamiento en tiempo real de señales de RF permite la identificación de modelos de drones y huellas digitales electrónicas (por ejemplo, esquemas de modulación,las secuencias de sincronización) con 99.2% de precisión, incluso en entornos urbanos ruidosos. Los principales avances incluyen: decodificación de protocolo dinámico mediante análisis cognitivo basado en radio para detectar drones de consumo y construidos a medida, y Fusión de varios sensores El sistema utiliza una serie de métodos para correlacionar las firmas de RF con perfiles acústicos y datos de radar micro-Doppler para reducir los falsos positivos. Aprendizaje de refuerzo para ajustar adaptativamente los umbrales de la relación señal-ruido (SNR, por sus siglas en inglés), logrando una probabilidad de detección del 98,5% a una sensibilidad de -120 dBm.000 huellas digitales verificadas de drones, mientras Señales sintéticas generadas por GAN entrenar el modelo de IA para reconocer amenazas emergentes.Se integra con los interferentes anti-UAV para interrumpir los drones no autorizados al atacar las vulnerabilidades en las señales de sincronización..

Parámetros

Muestra de interfaz

• Como se muestra en la figura, se presenta el efecto específico de seguridad: puede identificar con precisión los vehículos aéreos no tripulados (UAV),y operar la lista en blanco y negro para resolver perfectamente el problema de detección de seguridad en el espacio aéreo.