Abstract

Introduction. The problem of detecting small aircraft (SA) gave impetus to the creation of devices and systems for detecting different principles of operation. The detection of drones is complicated by their low visibility, both in the electromagnetic and acoustic ranges of the wavelengths and the feature of the flight path. Flight altitude can vary from units to tens of meters, and the dynamics of movement, from lagging to acceleration in an arbitrary direction. The use of radar allows detect drones in open areas at a distance of up to 1000m. Acoustic observation methods provide detection in complex terrain and the presence of green spaces. The detection range depends on the selected receiver, the radiation level of the object and the level of acoustic noise in the observation area. The development of the algorithm for calculating the detection range for the given detection characteristics seems to be relevant. Theoretical results. For the detection of flying objects it is proposed to use a receiver that provides non-coherent processing of acoustic signals - typical detection channel. The algorithm for calculating the maximum range of detection of SA is based on the statistical theory of detecting a noise-like signal disguised by interference. The algorithm for calculating the maximum detection range of SA is based on the statistical theory of detection of a noise-like signal. The sequence of calculating the maximum range of detection of LLA is reduced to establishing the type, effective frequency band and level of the radiation signal, determining the level of interference in the reception area, calculating the CW detection parameter, calculating the maximum detection range. Conclusions. To detect SA by acoustic radiation, it is proposed to use a detector according to the scheme of a typical detection channel. An algorithm for calculating the probability of detecting a noise signal is presented and a decision rule is established. The paper proposes an algorithm for calculating the maximum distance for detection of SA. An important factor in assessing the range is the distribution of air temperature with altitude and the direction of movement of air masses. Therefore, the algorithm should be improved taking into account the meteorological situation.

Highlights

  • The problem of detecting small aircraft (SA) gave impetus to the creation of devices and systems for detecting different principles of operation

  • The detection of drones is complicated by their low visibility

  • Flight altitude can vary from units to tens

Read more

Summary

Алгоритм виявлення акустичного шумового сигналу

Проведенi в роботах [2,3,4] дослiдження акустичних сигнатур МЛА дають можливiсть розглядати звукове випромiнювання як широкосмуговий випадковий процес з деяким енергетичним спектром. Пiсля обробки y(t) в КД i ФНЧ на виходi останнього отримаємо низькочастотнi напруги un(t), usn(t) для ситуацiй вiдсутностi та наявностi сигналу на входi ТКВ вiдповiдно. Вiдношення сигналу до завади (С/З) q2 на виходi ФНЧ за час iнтегрування Т визначається приростом середнього значення ∆Usn(T ) до середньоквадратичного значення Uσ(T ) вихiдної напруги usn(t). Ймовiрнiсть D для ТКВ розраховують як функцiю вiдношення дисперсiй сигналу до завади на виходi СФ iз смугою частот пропускання рiвною ефективнiй смузi сигналу. ХВ встановлюють зв’язок мiж ймовiрнiстю виявлення сигналу D i вiдношенням С/З на входi приймача для заданої ймовiрностi хибної тривоги F. Знаючи закон розподiлу щiльностi ймовiрностi за наявностi i у вiдсутностi сигналу на входi приймача, рiшення про виявлення приймається по критерiю правдоподiбностi [8, 9]. Для ТКВ виявлення, тобто прийняття рiшення про присутнiсть сигналу А = 1, визначається умовою. Згiдно (4) сигнал вважаємо виявленим iз заданими ймовiрностями F, D за умови перевищення середнього значення напруги на виходi ФНЧ його середнього значення, у вiдсутностi сигналу, на величину q12Un(T )

Розрахунок максимальної вiдстанi виявлення
Приклад розрахунку максимальної вiдстанi виявлення квадрокоптера
Introduction

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.