Анотація:
Розроблено алгоритм для виявлення малорозмірних безпілотних літальних апаратів (БПЛА) на
основі аналізу сигналів акустичного випромінювання. Показано, що акустичний сигнал БПЛА являє
собою суму гармонік з кратними частотами. У зв’язку з цим, як критерій надійного виявлення
таких сигналів обрано наявність в реалізації прийнятого сигналу як мінімум трьох гармонічних
складових з кратними частотами. Для виділення спектральних складових сигналу було
використано періодограму. Порогова обробка в частотній області здійснюється відповідно до
розробленого алгоритму і використовує показник статистичної якості отриманої спектральної
оцінки. Відповідно до даного алгоритму при високих відношеннях сигнал–шум (ВСШ) значення
порогу розраховується за характеристиками самого сигналу, а при низьких – за значенням
подальших етапів обробки частотних відліків. Працездатність розробленого моделювання
виявлення акустичних сигналів було перевірено за методом статистичного моделювання.
Показано, що при зниженні значення ВСШ ймовірність виявлення можна підвищити за рахунок
підвищення ймовірності хибної тривоги або послаблення вимог до критерію виявлення.
Анотація (англ.):
The algorithm for the detection of small unmanned aerial vehicles (UAVs) based on the analysis of the acoustic emission signals is developed. The research shows that the UAV acoustic signal is the sum of harmonics with multiple frequencies. Therefore, as a criterion for the reliable detection of such signals in realization of the received signal at least three components with multiple harmonic frequencies are taken. To separate the spectral components of the signal periodogram was used. The threshold processing in the frequency domain in accordance with the developed algorithm is implemented. It uses statistical quality indicator of the received spectral estimation. According to this algorithm, at high signal to noise ratio (SNR) the threshold value is calculated according to the characteristics of the signal, and at the low - value for the following sampling frequency processing steps. The efficiency of developed modeling of acoustic signals detection was verified by statistical modeling.Aat lower values of SNR probability of detection can be improved by increasing the probability of false alarm to detect or mitigate the criterion requirements.
