Російські загарбники намагаються взяти на замор населення України, проводячи нічні дронові атаки. З кожним днем кількість дронів, що беруть участь у них, зростає в міру посилення військово-промислового комплексу (ВПК) агресора. Дивлячись у нічне характерне дзижче небо, важко побачити небезпеку, що наближається. Тим не менш, мобільні вогневі групи примудряються помічати та збивати дрони, які для маскування забарвлюють у чорний колір.
Мобільні вогневі групи знаходять ворожі безпілотники у нічному небі, навіть якщо вони пофарбовані у чорний колір, за допомогою комбінації акустичних, тепловізійних, радіолокаційних та інших інструментальних методів.
Основні методи виявлення БПЛА:
1. Акустична локалізація: Ворожі безпілотники, такі як “Шахеди”, видають характерний звук, схожий на шум двигуна мопеда або бензопили. Мобільні групи використовують чутливі мікрофони або акустичні сенсори для виявлення цього звуку.
2. За допомогою масиву мікрофонів (наприклад, 4 або більше) визначається різниця часу приходу звуку (TDOA), що дозволяє розрахувати напрямок і приблизну відстань до джерела звуку в тривимірному просторі (про це нижче). Це ефективно навіть для чорних БПЛА, оскільки звук не залежить від кольору.
3. Тепловізійні камери теж ефективні. Безпілотники, навіть пофарбовані в чорний колір, виділяють тепло від двигунів або електроніки, яке можна виявити за допомогою тепловізорів. Сучасні тепловізійні камери, такі як H20N від DJI, оснащені сенсорами з роздільною здатністю 640×512 пікселів і можуть виявляти теплові сигнатури на відстані до 1200 м.
4. Радіолокаційні системи. Мобільні вогневі групи можуть використовувати портативні радіолокатори для виявлення об’єктів у небі. Хоча невеликі БПЛА, такі як “Шахеди”, мають малу радіолокаційну помітність (ефективна поверхня розсіювання (ЕПР)) через розміри та матеріали, сучасні РЛС можуть виявляти їх на відстані кількох кілометрів. Радіолокаційні війська передають дані про цілі командирам вогневих груп, які потім спрямовують озброєння.
5. Оптичні системи з підсиленням світла. Деякі безпілотники оснащені світлодіодними індикаторами або іншими джерелами світла, які можна виявити за допомогою камер із датчиками низької освітленості (starlight sensors), що підсилюють світло зірок або місяця. Однак, якщо БПЛА пофарбований у чорний колір і не має освітлення, цей метод менш ефективний.
6. Радіоелектронна розвідка (РЕР). БПЛА часто використовують радіосигнали для зв’язку з оператором або GPS для навігації. Мобільні групи можуть застосовувати системи радіоелектронної розвідки для перехоплення цих сигналів, що допомагає визначити приблизне розташування дрона. Навіть якщо БПЛА працює в автономному режимі з інерційною навігацією, РЕР може виявляти сигнали від бортових систем.
7. Візуальне спостереження та поведінка об’єкта. Мобільні групи використовують навички наводчиків-спостерігачів, які оцінюють поведінку об’єктів у небі. БПЛА часто рухаються хаотично або зависають, що відрізняє їх від літаків. Чорний колір ускладнює візуальне виявлення уночі, але в поєднанні з іншими методами це не є серйозною перешкодою.
8. Системи радіоелектронної боротьби (РЕБ). РЕБ використовується не лише для придушення сигналів БПЛА, а й для їх виявлення. Системи типу REX-1 можуть виявляти дрони за їх радіосигналами на відстані до 5 км. Це дозволяє локалізувати БПЛА, навіть якщо вони невидимі через колір.
Як бачимо, виявлення дронів у нічному небі дуже важке завдання. Ще одна проблема, потрапити в дрон, точніше, у певні місця (двигун, паливний бак, кермову машинку, блок електроніки). Відносно добре з цим завданням справляються мисливські кулі, заряджені дробом. Завдання ускладнює те, що безпілотники ворог піднімає на висоту понад 2000 метрів, куди мало яка куля зможе долетіти. Тут необхідні ракети, зенітні дрони чи мала авіація.
І все ж, процес виявлення дронів і знищення їх на відносно малій висоті можна спробувати автоматизувати, використовуючи як сенсори датчики звуку (мікрофони), системи обчислювання з видачею керуючих сигналів на автоматичну турель, захищену нижче встановленої на ній зброї куленепробивним диском (на випадок, якщо щось піде не так).
Для визначення координат джерела звуку в тривимірному просторі інструментальним шляхом зазвичай використовують методи акустичної локалізації, які базуються на вимірюванні часу приходу звуку, різниці фаз або амплітуд сигналів, отриманих кількома мікрофонами (мікрофонною решіткою).
Для цього треба розташувати щонайменше чотири мікрофони (для 3D-локалізації) у відомих позиціях у просторі, щоб сформувати тетраедричну або іншу геометричну конфігурацію. Координати мікрофонів (x_i, y_i, z_i) мають бути точно відомі.
Фіксуємо час, коли звук досягає кожного мікрофона. Для цього потрібна синхронізація мікрофонів із високою точністю на рівні мікросекунд (Time of Arrival, TOA). Різниця в часі приходу звуку до різних мікрофонів (Time Difference of Arrival, TDOA) дозволяє визначити відстані від джерела до мікрофонів.
Для обчислення координат використовуємо метод тріангуляції або мультилатерації. Для цього вирішується система нелінійних рівнянь, яка базується на різницях часу приходу звуку:
Інструменти та обладнання для реалізації:
Мікрофони: Високочутливі мікрофони з відомою частотною характеристикою.
АЦП (аналогово-цифровий перетворювач): Для оцифрування сигналів із високою частотою дискретизації.
Синхронізація: GPS або атомний годинник для точної синхронізації часу.
Обчислювальна система: Для обробки даних у реальному часі (наприклад, за допомогою MATLAB, Python або спеціалізованих платформ).
Додаткові методи:
– Метод спрямованого формування променя (Beamforming): Аналізує сигнали від мікрофонної решітки для визначення напрямку джерела звуку.
– Кореляційний аналіз: Використовується для визначення TDOA шляхом обчислення крос-кореляції сигналів між парами мікрофонів.
– Амплітудний метод: У разі, якщо джерело звуку близько, можна враховувати затухання амплітуди сигналу залежно від відстані.
– Врахування умов середовища: Швидкість звуку залежить від температури, вологості та тиску повітря.
– Відбиття звуку від поверхонь (ехо), або наявність у небі над місцем дослідження більше одного безпілотника може спотворити результати, тому потрібні алгоритми фільтрації шумів або методи поділу та аналізу прямого звуку.
Для підвищення точності слід використовувати більше мікрофонів та оптимізувати їх розташування.
Застосуємо алгоритми, такі як метод найменших квадратів (математичний метод, застосовуваний на вирішення різних завдань, заснований на мінімізації суми квадратів відхилень деяких функцій від шуканих змінних), для чисельного розв’язання системи рівнянь.
Слід врахувати шум середовища та використовуйте фільтри (наприклад, Калмана (ефективний рекурсивний фільтр, що оцінює вектор стану динамічної системи, використовуючи ряд неповних та зашумлених вимірів)) для покращення оцінки.
Приклад реалізації:
Система з чотирма мікрофонами, розташованими в кутах куба, записує звук із джерела.
Вимірюється TDOA для кожної пари мікрофонів.
Використовується алгоритм мультилатерації для обчислення координат (x, y, z) шляхом розв’язання системи рівнянь у програмному середовищі (наприклад, Python з бібліотеками NumPy/SciPy, scipy.signal для кореляційного аналізу або pyroomacoustics для моделювання акустичних сцен).
Обмеження: Точність залежить від якості синхронізації та рівня шуму. У складних середовищах (з відбиттями або перешкодами) потрібні додаткові алгоритми обробки сигналів.
Тут писалося про акустичні сенсори для виявлення мотоциклів та піхоти за лінією бойового дотику.