ПІДВИЩЕННЯ РІВНЯ БЕЗПЕКИ ОБ’ЄКТІВ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ ТРАНСПОРТУ НА ОСНОВІ ГЕОПРОСТОРОВОГО АНАЛІЗУ АКУСТИЧНИХ ПОРТРЕТІВ ПОВІТРЯНИХ ЗАГРОЗ
DOI:
https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-175-4-147-156Ключові слова:
критична інфраструктура, повітряні небезпеки, ідентифікація, акустичний сигнал, акустичний портрет, безпровідна передача данихАнотація
Розглянуто підхід до підвищення безпеки об’єктів, що не зупиняють технологічні процеси після оголошення повітряної тривоги, зокрема критичної інфраструктури транспорту, на основі об’єктової ідентифікації повітряних небезпек. Розглянуті наявні методи виявлення і розпізнавання повітряних цілей, таких як ударні дрони та крилаті ракети. Визначено, що для завчасного виявлення повітряної небезпеки на локальному рівні ефективним з погляду вартості, простоти та дальності дії є метод акустичної ідентифікації. Для його реалізації розглянута структура системи ідентифікації, побудована на основі використання сучасної елементної бази, що включає в себе високочутливі акустичні датчики, здатні до розрізнювання звуків на відстані до 1 км та систему оброблення та радіопередавання інформації на відстань до 10 км.
Для виявлення різних типів повітряних небезпек за їхнім акустичним випромінюванням і відокремлення його від сторонній шумів в статті на основі спектрального аналізу визначені унікальні акустичні портрети ударних дронів та крилатих ракет. Для цього проведено статистичне дослідження великого обсягу даних акустичних шумів дронів і крилатих ракет, отриманих з відкритих джерел інформації. В підсумку отримані акустичні портрети різних типів повітряних небезпек у вигляді спектральної щільності акустичного сигналу відображають суттєві відмінні ознаки амплітудно-частотних характеристик акустичного випромінювання залежно від типу повітряної загрози.
З метою впровадження запропонованого методу розроблено спеціальний пристрій вимірювання акустичного сигналу та інших цифрових параметрів з безпровідною передачею даних на основі технологій ZigBee та LoraWan. Пристрій може налаштовуватись на розрізнення звуків і шумів малої інтенсивності в необхідних частотних діапазонах, притаманних акустичним портретам, після виділення яких він переходить з «режиму сну» в активний, чим забезпечується його енергоекономічність.
Посилання
Ю. Г. Даник, і М. В. Бугайов, «Аналіз ефективності виявлення тактичних безпілотних літальних апаратів пасивними та активними засобами спостереження,» Проблеми створення, випробування, застосування та експлуатації складних інформаційних систем, зб. наук. пр., № 10, с. 5-20, 2015.
AUDS Anti-UAV Defence System. [Electronic resource]. Available: https://www.blighter.com/ .
Я. І. Лепіх та ін., Оптико-електронні системи ближньої локації, моногр. Одеса, Україна: Одеський нац. ун-т імені І. І. Мечникова, 2019.
C. G. Ribbing, “Controlling thermal radiation from surfaces,” in Optical Thin Films and Coatings, A. Piegari and F. Flory, Sawston, UK: Woodhead Publishing Limited, 2013, pp. 811-835. https://doi.org/10.1533/9780857097316.2.357 .
С. О. Сокольський, і А. В. Мовчанюк, «Огляд методів виявлення та локалізації малих безпілотних літальних апаратів», Вісник НТУУ «КПІ». Серія Радіотехніка. Радіоапаратобудування, № 87, с. 46-55, Грудень. 2021. https://doi.org/10.20535/RADAP.2021.87.46-55 .
Г. Е. Соколов, «Аналіз акустичних інформаційних сигналів квадрокоптерів і перешкодних звуків міста,» Проблеми інформатизації та управління, № 67(3), 2021, с. 61-70.
С. О. Козерук, і О. В. Коржик, «Виявлення малих літальних апаратів за акустичним випромінюванням,» Вісник НТУУ «КПІ». Серія Радіотехніка. Радіоапаратобудування, № 76, с. 15-20, 2019. https://doi.org/10.20535/RADAP.2019.76.15-20 .
В. М. Карташов, В. О. Посошенко, А. І. Капуста, М. В. Рибников, і Є. В. Першин, «Особливості задач виявлення і спостереження груп безпілотних літальних апаратів,» Радіотехніка, Всеукр. міжвід. наук.-техн. зб., вип. 211, с. 84-92, 2022. https://doi.org/10.30837/rt.2022.4.211.06 .
O. Sukharevsky, Electromagnetic Wave Scattering by Aerial and Ground Radar Objects, 2015, p. 334. https://doi.org/10.1201/b17239 .
В. А. Тихонов, та ін. «Виявлення-розпізнавання безпілотних літальних апаратів з використанням складової моделі авторегресії їх акустичного випромінювання,» Вісник НТУУ «КПІ». Серія Радіотехніка. Радіоапаратобудування, 2020, № 81, pp. 38-46.
V. M. Kartashov, et all., “Information characteristics of sound radiation of small unmanned aerial vehicles,” Telecommunications and Radio Engineering (English translation of Elektrosvyaz and Radiotekhnika), vol.77 (10), pp. 915-924, 2018.
Г. С. Ігнатенко, і А. Г. Ламчановський, «Класифікація аудіосигналів за допомогою нейронних мереж,» Молодий вчений, міжнар. журн., № 48(286), с. 23-25, 2019.
D. O. Bosyi, O. I. Sablin, I. Yu. Khomenko, Y. M. Kosariev, I. Yu. Kebal, and S. S. Myamlin, “Intelligent Technologies for Efficient Power Supply in Transport Systems,” Transport Problems, no. 12 (SE), p. 57-71, 2017. https://doi.org/10.20858/tp.2017.12.se.5 .
What is ZigBee and how it works? [Electronic resource]. Available: https://www.tech-sparks.com/zigbee/ .
LoRa and LoRaWAN, a Technical Overview, Semtech Corporation, December 2019, 26 p.
##submission.downloads##
-
pdf
Завантажень: 38
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, згодні з такими умовами:
- Автори зберігають авторське право і надають журналу право першої публікації.
- Автори можуть укладати окремі, додаткові договірні угоди з неексклюзивного поширення опублікованої журналом версії статті (наприклад, розмістити її в інститутському репозиторії або опублікувати її в книзі), з визнанням її первісної публікації в цьому журналі.
- Авторам дозволяється і рекомендується розміщувати їхню роботу в Інтернеті (наприклад, в інституційних сховищах або на їхньому сайті) до і під час процесу подачі, оскільки це сприяє продуктивним обмінам, а також швидшому і ширшому цитуванню опублікованих робіт (див. вплив відкритого доступу).
