Эксперты по автономным системам из Университета Южной Австралии, Университета Флиндерса и оборонной компании Midspar Systems говорят, что испытания с использованием методов обработки сигналов, вдохновленных биологией, показывают на 50 процентов лучшую скорость обнаружения, чем существующие методы.

Результаты, которые могли бы помочь в борьбе с растущей глобальной угрозой, создаваемой беспилотниками, несущими самодельные взрывные устройства, в том числе в Украине, были опубликованы в Журнал Американского акустического общества.

Профессор автономных систем UniSA Энтони Финн (Anthony Finn) говорит, что системы наблюдения за насекомыми уже некоторое время разрабатываются для улучшения обнаружения с помощью камер, но это первый случай, когда биовидение было применено к акустическим данным.

"Было показано, что обработка биовидения значительно увеличивает дальность обнаружения дронов как в визуальных, так и в инфракрасных данных. Однако теперь мы показали, что можем улавливать четкие акустические сигнатуры дронов, в том числе очень маленьких и тихих, используя алгоритм, основанный на визуальной системе hoverfly", - говорит профессор Финн.

Превосходные визуальные навыки hoverfly и навыки слежения были успешно смоделированы для обнаружения беспилотных летательных аппаратов в оживленных, сложных и малоизвестных ландшафтах, как для гражданских, так и для военных целей.

"Несанкционированные беспилотные летательные аппараты представляют особую угрозу для аэропортов, частных лиц и военных баз. Поэтому для нас становится все более важным иметь возможность обнаруживать конкретные местоположения беспилотных летательных аппаратов на больших расстояниях, используя методы, которые могут улавливать даже самые слабые сигналы. Наши испытания с использованием алгоритмов на основе hoverfly показывают, что теперь мы можем это сделать", - говорит профессор Финн.

Доцент кафедры автономных систем Университета Флиндерса доктор Рассел Бринкворт говорит, что возможность видеть и слышать небольшие беспилотные летательные аппараты на больших расстояниях может быть чрезвычайно полезной для авиационных регуляторов, органов безопасности и широкой общественности, стремящихся отслеживать постоянно растущее число автономных самолетов в чувствительном воздушном пространстве.

"В последние годы мы были свидетелями того, как беспилотники проникали в воздушное пространство, где приземляются и взлетают коммерческие авиакомпании, поэтому развитие возможностей реального мониторинга небольших беспилотных летательных аппаратов, когда они активны вблизи наших аэропортов или в нашем небе, может быть чрезвычайно полезным для повышения безопасности.

"Влияние беспилотных летательных аппаратов в современной войне также становится очевидным во время войны в Украине, поэтому сохранение информации об их местонахождении на самом деле отвечает национальным интересам. Наши исследования направлены на значительное расширение дальности обнаружения по мере расширения использования беспилотных летательных аппаратов в гражданском и военном пространстве".

По сравнению с традиционными методами обработка, вдохновленная биологией, увеличила дальность обнаружения на 30-49 процентов, в зависимости от типа дрона и условий.

Исследователи ищут специфические паттерны (узкополосные) и / или общие сигналы (широкополосные), чтобы улавливать акустику дронов на коротких и средних расстояниях, но на больших расстояниях сигнал слабее, и оба метода с трудом достигают надежных результатов.

Аналогичные условия существуют и в мире природы. В темных освещенных областях очень шумно, но насекомые, такие как жужелица, обладают очень мощной зрительной системой, которая может улавливать визуальные сигналы, говорят исследователи.

"Мы работали, исходя из предположения, что те же процессы, которые позволяют различать небольшие визуальные цели среди визуального беспорядка, могут быть использованы для извлечения акустических сигнатур малой громкости от дронов, погруженных в шум", - говорит доктор Бринкворт.

Преобразуя акустические сигналы в двумерные "изображения" (называемые спектрограммами), исследователи использовали нейронный путь мозга жужелицы для улучшения и подавления несвязанных сигналов и шума, увеличивая дальность обнаружения звуков, которые они хотели обнаружить.

Используя свои навыки обработки изображений и сенсорные знания, исследователи совершили этот прорыв в области акустических данных, вдохновленных биологией, благодаря финансированию Федерального правительства через Фонд технологий следующего поколения Министерства обороны.

Финансирование частично поддерживает технологические решения для решения проблемы вооружения беспилотных летательных аппаратов, которые в настоящее время являются одним из самых смертоносных видов оружия в современной войне, убив или ранив более 3000 вражеских комбатантов в Афганистане и задействованных в текущей войне на Украине.

Видео, объясняющее технологию, можно посмотреть здесь: https://youtu.be/zAmiyaDH5oQ