Künstliche Intelligenz hat bei der Entwicklung von Drohnen eine entscheidende Rolle gespielt, und diese Rolle ist auch im Bereich der Drohnenabwehrtechnologie von großer Bedeutung. Mit der Entwicklung der Drohnentechnologie haben die Fluggeräte Eigenschaften wie geringe Größe, Manövrierfähigkeit bei hoher Geschwindigkeit und die Möglichkeit von Tarnkappenflügen oder Flugbahnen in geringer Höhe erlangt. Diese Eigenschaften stellen herkömmliche manuelle Überwachungs- und Kontrollmethoden vor große Herausforderungen. Die Anwendung künstlicher Intelligenz bietet jedoch wirksame Lösungen für diese Herausforderungen.
Warum ist künstliche Intelligenz wichtig?
Im Bereich der Anti-Drohnen-Technologie ist KI aus drei Hauptgründen wichtig:
Hochgeschwindigkeitsdatenverarbeitung und Entscheidungsfindung in Echtzeit Die schnelle Bewegung von UAVs und ihre Fähigkeit, komplexe Missionen in kurzer Zeit durchzuführen, erfordern, dass Anti-UAV-Systeme in der Lage sind, in Echtzeit zu folgen und zu reagieren. Das KI-System ist in der Lage, den riesigen Datenstrom von Radaren, Kameras und anderen Sensoren schnell zu verarbeiten und sofortige Reaktionsentscheidungen zu treffen, wie z. B. automatisches Verfolgen, Identifizieren des Drohnentyps und seiner potenziellen Bedrohungen sowie Ergreifen geeigneter Abwehrmaßnahmen. Diese Fähigkeit ist mit herkömmlichen Mitteln nicht erreichbar.
Mustererkennung und Anomalieerkennung KI zeichnet sich durch Mustererkennung und Erkennung abnormalen Verhaltens aus. Mit Deep Learning kann das System die Flugmuster der Drohne aus früheren Daten lernen und ungewöhnliches, ungewöhnliches oder bedrohliches Verhalten erkennen. Dies ist von entscheidender Bedeutung für die Identifizierung feindlichen oder illegalen Drohnenverhaltens, insbesondere wenn sie versuchen, normale kommerzielle Drohnenoperationen nachzuahmen oder verdeckte Aktionen durchzuführen.
Die ständige Weiterentwicklung der Drohnentechnologie und -verwendung bedeutet, dass traditionelle Ansätze zur Drohnenabwehr bald überholt sein könnten. KI kann sich an diesen Wandel anpassen, indem sie ständig neue Drohneneigenschaften, Taktiken und Störtechniken lernt und nicht nur ihre Modelle auf der Grundlage neuer Bedrohungsdaten aktualisiert, sondern auch potenzielle zukünftige Drohnentrends vorhersagt und ihnen entgegenwirkt.
Zusammengenommen verdeutlichen diese drei Gründe die entscheidende Rolle der KI im Umgang mit sich schnell bewegenden Zielen, komplexen Datenumgebungen und einer sich ständig ändernden Bedrohungslandschaft, was sie in der Drohnenabwehrtechnologie unverzichtbar macht. Mit der Entwicklung moderner künstlicher Intelligenz, insbesondere Deep Learning und Reinforcement Learning, wurden die Fähigkeiten der Drohnenabwehrtechnologie erheblich verbessert.
Anwendung intelligenter Algorithmen in der Anti-UAV-Technologie
Bestehende KI-Technologien werden hauptsächlich zur Verarbeitung und Analyse von Daten verwendet, die von verschiedenen Sensoren (wie Radar, Infrarot, sichtbares Licht usw.) erfasst werden. Studien haben gezeigt, dass Drohnen normalerweise nicht mit einem einzigen Sensor allein effektiv erkannt werden können und ein effizientes Drohnenerkennungssystem normalerweise auf der Kombination mehrerer Sensoren beruht. Um die Genauigkeit und Effizienz der Erkennung zu verbessern, ist es sehr wichtig, eine Datenfusion mehrerer Sensoren zu erreichen. Algorithmen der künstlichen Intelligenz spielen hier eine Schlüsselrolle, insbesondere beim Extrahieren nützlicher Informationen aus großen Mengen verrauschter Daten und beim Identifizieren potenzieller Drohnenbedrohungen. Tabelle 1 enthält Einzelheiten zu den von den verschiedenen in den vorhandenen Studien erwähnten Sensoren erfassten Informationen sowie den entsprechenden KI-Algorithmen.
Verarbeitung von Radarerkennungsdaten
Die Radartechnologie spielt eine wichtige Rolle bei der Überwachung und Warnung von Zielen auf See und an Land, und ihre Bedeutung ist besonders im Bereich der UAV-Erkennung von Bedeutung. Das Grundprinzip der Radarerkennung besteht darin, elektromagnetische Wellen zu senden und reflektierte Signale zu empfangen, um mehrdimensionale Informationen wie Position, Geschwindigkeit und Form des Ziels zu erhalten. Bei der Radardatenverarbeitung umfassen die Hauptaufgaben das Erkennen von Zielen in geringer Höhe, die sich langsam bewegen und klein sind (d. h. „niedrige-langsame-kleine“ Ziele) und die effektive Unterscheidung zwischen Störquellen wie Drohnen und Vögeln. Um die Genauigkeit der Zielerkennung zu verbessern, ist die Entwicklung von Algorithmen sehr wichtig. Von traditionellen Algorithmen bis hin zur Anwendung moderner neuronaler Netzwerke und Deep Learning hat dieser Fortschritt die Leistung der Radarerkennung erheblich verbessert.
Auf der Grundlage traditioneller Algorithmen haben Forscher durch innovative Methoden eine deutliche Leistungssteigerung erzielt. Beispielsweise wird in der Literatur ein Ansatz vorgeschlagen, der auf spärlichem Wörterbuchlernen basiert, um aus Meeresrauschen gültige Informationen zu extrahieren und Drohnen zu identifizieren. In der Literatur wird das Dopplerspektrum zur Bildverarbeitung verwendet und die neuronalen Netzwerke LeNet und GoogleNet werden verwendet, um Ziele und Rauschen zu unterscheiden. Die Ergebnisse zeigen, dass LeNet bei der Verarbeitung von Echos effizienter ist, während GoogleNet Wahrscheinlichkeit und Falschalarmrate besser erkennt. Das Spektrogramm wird durch eine Short Time Fourier Transform (STFT) erzeugt und die Dimensionalität wird durch eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) reduziert. Diese Studien klassifizierten 66 Arten von Drohnen nach K-Nearest Neighbor (KNN), Random Forest (RF), Naive Bayes (NB) und Support Vector Machine (SVM). Die Ergebnisse zeigen, dass Random Forest die beste Klassifizierungsgenauigkeit aufweist, gefolgt von Naive Bayes, während SVM und KNN eine relativ geringe Genauigkeit aufweisen. In der Literatur [19] verwendeten Forscher STFT, um das Spektrum in Bilder umzuwandeln, und verwendeten dann ein Deep Convolutional Neural Network (DCNN), um Drohnen zu klassifizieren. In der Literatur [20] wird DCNN direkt auf das ursprüngliche Mikro-Doppler-Spektrogramm angewendet und das vorgeschlagene DCNN-Modell kann Merkmale automatisch erlernen, ohne dass Fachkenntnisse erforderlich sind.
Datenverarbeitung zur Erkennung von Infrarot- und sichtbarem Licht
Infrarot- und sichtbare Lichterkennung sind zwei Schlüsseltechnologien bei der UAV-Überwachung. Die Infraroterkennung erfasst das von der Drohne ausgestrahlte Infrarotbandbild, während die sichtbare Lichterkennung das Bild der Drohne im sichtbaren Band erfasst. Beide Methoden wenden eine breite Palette von Bildverarbeitungstechniken an, wie z. B. Rauschunterdrückung und Hintergrundausblendung, um eine effektive Erkennung und Identifizierung von Drohnen zu gewährleisten. In den letzten Jahren sind auf Deep Learning basierende Techniken zu einem Mainstream-Trend bei der Verarbeitung von Infrarot- und sichtbaren Bildern geworden. Diese Methoden beginnen normalerweise mit der Verwendung traditioneller Bildverarbeitungstechniken, um potenzielle Zielbereiche zu identifizieren, gefolgt von einer präziseren Objekterkennung und Merkmalsextraktion durch Deep Learning.
Da die Erkennung mit sichtbarem Licht keine Entfernungsinformationen liefern kann und stark von den Lichtverhältnissen beeinflusst wird, befassen sich viele Studien mit der Kombination von Infrarotbildern mit Bildern mit sichtbarem Licht und von Radardaten mit Sensorinformationen mit sichtbarem Licht, um die Genauigkeit der UAV-Erkennung zu verbessern. Obwohl die Forschung zur auf Deep Learning basierenden Infrarot-Erkennungstechnologie im Bereich der Drohnenabwehr noch in der Anfangsphase steckt, wurde sie von anderen Zielerkennungsfeldern inspiriert und dürfte effektiv auf die UAV-Erkennung übertragen und angewendet werden.
Verarbeitung von Tonerkennungsdaten
Die Audioerkennungstechnologie spielt eine ergänzende Rolle bei der Drohnenüberwachung, indem sie die einzigartigen Klangsignaturen erfasst, die durch die Bewegung der Drohne erzeugt werden. Die größten Herausforderungen bei dieser Technologie sind Störungen durch Umgebungsgeräusche, Einschränkungen der Erfassungsreichweite und das Fehlen eines öffentlichen Drohnenklangdatensatzes. Dennoch wird die Audioerkennung immer noch als wirksame Ergänzung zur Radar- und sichtbaren Lichterkennung angesehen, insbesondere in Fällen, in denen Drohnen von anderen Flugzeugen unterschieden werden müssen. Obwohl die Audioerkennungstechnologie bei der UAV-Überwachung mit vielen Herausforderungen konfrontiert ist, kann durch geeignete Merkmalsextraktion und fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens immer noch eine wirksame Erkennung und Erkennung von UAV-Geräuschen erreicht werden. Mit dem Fortschritt der Technologie wird die Audioerkennungstechnologie voraussichtlich in Zukunft weiter verbreitet sein und die Gesamtleistung von UAV-Überwachungssystemen weiter verbessern.
Drahtlose Sondendatenverarbeitung
Die drahtlose Erkennungstechnologie ist ein wichtiges Mittel zur Identifizierung und Ortung von UAVs. Sie überwacht die von UAVs im Kommunikationsprozess erzeugten Funksignale, extrahiert die Spektrumeigenschaften dieser Signale und erstellt die UAV-Merkmalsdatenbank zur Erkennung und Ortung von UAVs. Die wichtigsten Methoden der drahtlosen Erkennungstechnologie umfassen die Ankunftszeitmethode (TOA), die Ankunftszeitdifferenz (TDOA) und die Funkpeilungstechnologie. In den letzten Jahren wurden mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenztechnologie SVM, genetische Algorithmen, Clustering-Algorithmen und Deep-Learning-Methoden häufig zur Extraktion und Klassifizierung von Funksignalmerkmalen eingesetzt, um eine genauere und effizientere UAV-Erkennung und -Ortung zu erreichen.
Multi-Sensor-Fusion-Datenverarbeitung
Die Multisensor-Datenfusion integriert Informationen von verschiedenen Sensoren wie Radar, Infrarot, Kameras für sichtbares Licht und akustische Überwachung. Der Fusionsalgorithmus kann die Merkmalsextraktion und Entscheidungslogik im Datenfusionsprozess optimieren, indem er die Datendarstellung verschiedener Sensoren lernt, und kann Ziele unter verschiedenen Umgebungsbedingungen identifizieren und verfolgen, selbst bei schlechter Sicht oder schlechten Wetterbedingungen, und dabei eine hohe Genauigkeit aufrechterhalten. Insbesondere wenn einer der Sensoren gestört ist oder ausfällt, kann der Fusionsalgorithmus Ressourcen neu zuweisen, um sicherzustellen, dass die Gesamtleistung des Systems nicht beeinträchtigt wird. Durch diesen selbstregulierenden Mechanismus können Anti-Drohnen-Systeme angesichts zunehmend komplexer Drohnenbedrohungen hochflexibel und robust bleiben.
Mit dem Fortschritt der Sensortechnologie und der kontinuierlichen Weiterentwicklung von Algorithmen wird die Multisensorfusion-Technologie künftig im Bereich der UAV-Erkennung und -Verfolgung eine wichtigere Rolle spielen und neue Richtungen und Ideen für die Optimierung und Verbesserung des Systems liefern.
Zusammenfassung:
Erstens ist der Bedarf an Anti-Drohnen-Technologie angesichts des rasanten Fortschritts der Drohnentechnologie besonders dringlich geworden. Trotz aller Annehmlichkeiten, die Drohnen der Gesellschaft gebracht haben, hat ihre weitverbreitete Nutzung auch Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Privatsphäre aufgeworfen. Die Forschung und Entwicklung von Anti-Drohnen-Technologie zielt darauf ab, die verschiedenen potenziellen Bedrohungen zu bewältigen, die Drohnen mit sich bringen können, wie etwa die Verletzung der Privatsphäre, die Verletzung des Luftraums und böswillige Angriffe.
Zweitens spielt die Kommunikationstechnologie eine zentrale Rolle in der Anti-Drohnen-Technologie. Durch die Optimierung des Kommunikationssystems, die Verbesserung der Stabilität der Datenübertragung und der Echtzeit-Reaktionsfähigkeit wurde die Betriebseffizienz der Anti-Drohnen-Technologie deutlich verbessert. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Kommunikationstechnologie werden auch die Leistung und Zuverlässigkeit von Anti-UAV-Systemen weiter verbessert.
Darüber hinaus spielt künstliche Intelligenz eine entscheidende Rolle bei der Zielerkennung und autonomen Entscheidungsfindung von UAVs. Durch die Anwendung von Deep Learning und Computer Vision-Technologie kann das System UAV-Ziele genau identifizieren und rechtzeitig intelligente Reaktionen vornehmen, wodurch die Autonomie und Effizienz des Systems verbessert wird.
In Zukunft wird die Entwicklung von Anti-Drohnen-Technologien auf autonomes Lernen, Adversarial Gaming und Multi-Agent-Assoziation setzen, die gleichermaßen wichtige Technologien sind, um sich besser an die sich entwickelnde Drohnenbedrohung anzupassen. Allerdings steht dieser Bereich auch vor vielen Herausforderungen, darunter die Identifizierung von getarnten und langsamen kleinen Zielen, die Reaktion von hoch manövrierfähigen Drohnen, die Entstehung intelligenter Drohnen und Drohnenschwärme, der Umgang mit rechtlichen und ethischen Fragen, Kosten- und Nachhaltigkeitsfragen sowie die Bedeutung internationaler Zusammenarbeit. Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert interdisziplinäre Forschung und internationale Zusammenarbeit.
Generell kann die Entwicklung von Anti-Drohnen-Technologie nicht ohne die Unterstützung von Kommunikationstechnologie und künstlicher Intelligenz erreicht werden und muss sich auch zukünftigen Herausforderungen stellen. Nur durch kontinuierliche Innovation und Zusammenarbeit können wir die soziale Sicherheit besser gewährleisten, die Privatsphäre schützen und Recht und Ordnung aufrechterhalten. Dieses Dokument soll wertvolle Referenzen für die Forschung und Praxis im Bereich der Anti-UAV-Technologie liefern und die Entwicklung und den Fortschritt dieses Bereichs fördern.