Китайские исследователи представили систему WUSTCA для классификации радиочастотных сигналов беспилотников. Алгоритм способен не просто обнаруживать присутствие БПЛА, а определять конкретный тип дрона и его пульт управления даже при сильных радиопомехах.
Работа опубликована в журнале Scientific Reports, входящем в издательскую группу Nature Portfolio.
В основе WUSTCA лежит сочетание вейвлет-анализа, архитектуры U-Net, остаточных связей и механизма внимания Split-Time Cross Attention (STCA). Такой подход позволяет выделять уникальные особенности радиосигналов беспилотников и эффективно отличать их от других источников беспроводной связи.
Испытания проводились на датасете CardRF, содержащем сигналы популярных дронов DJI Phantom 4, Inspire, Matrice 600, Mavic Pro, Beebeerun, а также соответствующих пультов управления и контроллера 3DR Iris.
🔄По результатам тестов модель показала среднюю точность 96,6% при классификации беспилотников и 95,8% при распознавании пультов управления. По показателю Macro-F1 система также превзошла все протестированные алгоритмы, включая CNN, LSTM, SVM и гибридные модели с механизмами внимания.
Отдельно исследователи проверили устойчивость алгоритма к внешним помехам. В условиях интенсивного Wi-Fi-трафика уровень ложных срабатываний составил всего 4,5%, а при одновременном воздействии Wi-Fi и Bluetooth-помех 4,9%. Во всех сценариях WUSTCA показала лучшие результаты по сравнению с существующими решениями.
Подобные технологии могут использоваться для мониторинга воздушного пространства, защиты критической инфраструктуры, аэропортов, промышленных объектов и массовых мероприятий. В отличие от камер и радаров, RF-анализ позволяет обнаруживать активность беспилотника по самому факту обмена данными между дроном и оператором.
Несмотря на высокие результаты, разработка пока тестировалась только на контролируемых наборах данных. Следующим этапом станет проверка системы в реальных условиях, расширение перечня поддерживаемых моделей БПЛА и адаптация алгоритма для работы на маломощных встроенных вычислительных устройствах.
Если технология подтвердит свою эффективность вне лаборатории, она может стать основой нового поколения мобильных систем обнаружения и идентификации беспилотников
#Sim_UAV