Детектор беспилотных летательных аппаратов с многозоновым наблюдением для обеспечения безопасности границ аэропортов и критической инфраструктуры

Детектор БПЛА с многозоновым мониторингом для обеспечения безопасности границ аэропортов и критической инфраструктуры

Введение

Эта система использует анализ сигналов на основе искусственного интеллекта Для того, чтобы обнаружить и классифицировать несанкционированные дроны с исключительной точностью. многодиапазонный мониторинг радиочастотного спектра (70 МГц ∼6 ГГц) и алгоритмы глубокого обучения , он извлекает уникальные сигнальные отпечатки пальцев из беспилотных коммуникационных линий, включая дистанционное управление, телеметрию. архитектура адаптивной нейронной сети , который сочетает свертывающиеся нейронные сети (CNN) для экстракции спектральных признаков и повторяющиеся нейронные сети (RNN) Для распознавания моделей временных сигналов обработка радиочастотных сигналов в режиме реального времени позволяет идентифицировать модели дронов и электронные отпечатки пальцев (например, схемы модуляции,Сихронизация последовательностей) с 990,2% точности, даже в шумной городской среде. Ключевые достижения: динамическое декодирование протокола с помощью когнитивного радиоанализа для обнаружения потребительских и специально построенных БПЛА, и мультисенсорный синтез коррелирует радиочастотные сигнатуры с акустическими профилями и микродоплеровскими радиолокационными данными для уменьшения ложноположительных результатов. усиление обучения адаптивно регулировать пороги соотношения сигнала к шуму (SNR), достигая 98,5% вероятности обнаружения при чувствительности -120 дБм. Гибридная база данных хранит более 10000 проверенных отпечатков пальцев дронов, пока Синтетические сигналы, генерируемые GAN обучить модель ИИ распознавать возникающие угрозы.Он интегрируется с противо-БПЛА помешателями для нарушения несанкционированных дронов путем нацеления уязвимостей в синхронизации сигналов.

Параметры

Витрина интерфейса

• Как показано на рисунке, представлен специфический эффект безопасности. Он может точно идентифицировать беспилотные летательные аппараты (БПЛА),и управлять черно-белым списком, чтобы отлично решить проблему обнаружения безопасности в воздушном пространстве..