ЕЛЕКТРОАКУСТИЧНИЙ ТРАКТ ДЕТЕКТОРА ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ МАЛИХ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ
Ключові слова
Анотація
Малі безпілотні літальні апарати в останні роки стають дедалі більше популярними як для комерційного, так і для рекреаційного використання. Але з початком війни почала стрімко зростати загроза використання таких дронів в незаконних цілях, таких як розвідувальні операції та терористичні атаки на найуразливіші і найважливіші об’єкти: військову техніку, урядові споруди, аеропорти або місця з великим скупченням людей. Як наслідок, розроблено багато методів для виявлення дронів, але найперспективнішим з них вважається акустичний метод. У статті розглянуто реалізацію простого та дешевого для конструювання акустичного детектора з одним мікрофоном, який дає змогу виявляти звук, що видають двигуни та лопаті дрону, і який потім можна проаналізувати, щоб визначити місцезнаходження та траєкторію руху безпілотника.
Для реєстрації детектором звукових хвиль запропоновано використовувати електретний мікрофон CMA-4544PF-W із поролоновою вітрозахисною насадкою, а для забезпечення широкого динамічного діапазону та захисту детектора від перевантаження — підсилювач з системою автоматичного регулювання підсилення зі зворотним регулюванням на базі інтегральної мікросхеми МАХ9814. Для подальшої цифрової обробки сигналів на ПК, використовуватиметься аналого-цифровий перетворювач з частотою дискретизації 48 кГц і розрядністю 16 біт, та зовнішня звукова карта CM6206 з лінійним входом.
За результатом тестових польотів створено базу аудіофайлів шуму квадрокоптера DJI Mavic 2 Pro, який зараз активно використовується військовими для розвідки, та досліджено точність виявлення об’єкта акустичним детектором. Відстань від дрону до мікрофона впливала на точність виявлення, максимальне значення достовірного детектування становить 40 метрів. Пристрій успішно виконує свої функції, зважаючи на його низьку вартість та простоту в експлуатації, проте для поліпшення характеристик детектор потребує вдосконалення. Спектри отриманих аудіозаписів випромінювання квадрокоптера дозволяють визначити основні частоти тонів, кількість яких збігається з кількістю електромоторів та є важливими ознаками під час розробки алгоритму класифікації безпілотників.
