ПРОБЛЕМИ ІДЕНТИФІКАЦІЇ МАЛОРОЗМІРНИХ ТА ШВИДКИХ ЦІЛЕЙ - Scientific conference
Main page
UA PL EN

Congratulation from Internet Conference!

Hello

Рік заснування видання - 2011

ПРОБЛЕМИ ІДЕНТИФІКАЦІЇ МАЛОРОЗМІРНИХ ТА ШВИДКИХ ЦІЛЕЙ

05.03.2026 10:50

[1. Information systems and technologies]

Author: Троцький Ярослав Володимирович, аспірант, Державний університет «Київський авіаційний інститут»



Розвиток сучасних технологій завжди створює нові задачі, вирішення яких вимагає нових методів та підходів. З розвитком безпілотних літальних апаратів постало питання їх ідентифікації та визначення, хоча ця задача не обмежується лише БПЛА, це комплексна задача яка, до того ж, включає диференціацію дронів та птахів. Проблема полягає в тому, що на відстанях понад один-два кілометри візуальні контури об'єктів зливаються в одну точку, через що використання виключно оптики без розуміння кінематики об'єкта неминуче призводить до неправильного визначення типу об’єкта. За умов відсутності чіткого силуету чи характерного звуку, саме траєкторія та загальний характер руху стають єдиними надійними візуальними критеріями.

Штучні об'єкти демонструють виражену векторну стабільність та механічність, яка зумовлена роботою їхнього програмного забезпечення [1]. Сучасні польотні контролери використовують складні алгоритми та PID-регулятори для безперервного утримання заданого курсу, компенсуючи вплив зовнішніх сил ще до того, як вони візуально вплинуть на траєкторію. Дрони, особливо типу "крило", можуть бути запрограмовані на рух між GPS-точками, тому вони тримають ідеально рівну, математично точну лінію польоту або геометрично правильну криву. На відміну від живих істот, алгоритми ігнорують подібні впливи: машина просто підвищує потужність двигунів, щоб "пробитись" крізь повітряні потоки. Їхня траєкторія повністю позбавлена "органічного" хвилеподібного коливання. Для дронів характерні неприродні зміни вектора руху в тривимірному просторі - миттєва зупинка, стабільне зависання або різка зміна напрямку.

Органічні об'єкти фундаментально відрізняються своїм підходом до збереження енергії, що створює характерний хвилеподібний малюнок польоту [2]. Більшість птахів роблять серії змахів крилами з подальшим плануванням, що формує мікроколивання по висоті. Великі птахи активно використовують термічні потоки, виконуючи спіралеподібні підйоми. Траєкторія їхнього польоту є нерівномірною, з постійними мікрокорекціями та залежністю від сили вітру. Реакція на зовнішні подразники також формує хаотичний характер руху, що суттєво відрізняється від алгоритмічної стабільності технічних систем. Така динамічна мінливість є результатом мільйонів років еволюції, спрямованої на виживання в непередбачуваному середовищі. Зрештою, саме ця непередбачуваність і «рваний» темп польоту стають головним маркером, що дозволяє диференціювати природний об'єкт від штучного літального апарату в аналітичних системах моніторингу.

При прямому порівнянні цих характеристик різниця стає очевидною та слугує головним маркером для розпізнавання [3]. Лінія курсу птаха завжди мікрохвиляста, тоді як у безпілотника вона виглядає геометрично точною. Зміна напрямку у живих істот відбувається плавною дугою, тоді як коптери можуть різко змінювати вектор руху. Під час зависання птах змушений постійно працювати крилами, через що зміщується у просторі, тоді як сучасний дрон здатний утримувати координати з мінімальною похибкою. Динаміка швидкості біологічного об'єкта також має рваний характер, тоді як безпілотник демонструє стабільне прискорення та рівномірний рух. Додатково можна враховувати повторюваність траєкторії: дрони часто рухаються за заздалегідь заданим маршрутом або за алгоритмом, тоді як поведінка птахів менш передбачувана. Такі відмінності у характері руху суттєво спрощують автоматичну класифікацію цілей.

Окрім візуальної оцінки траєкторії, існують додаткові апаратні ознаки для верифікації складної цілі [4]. Радіолокаційні системи з доплерівською обробкою сигналу здатні розрізняти мікродоплерівські характеристики обертання пропелерів та помахів крил. Аналіз частотного спектра дозволяє ідентифікувати технічне або біологічне походження об'єкта навіть за однакової ефективної площі розсіювання. Також враховуються висота, тривалість польоту та характер маршруту. Крім того можна враховувати, як саме відбитий сигнал змінюється залежно від форми та матеріалу об’єкта - це допомагає краще зрозуміти його природу. Аналіз невеликих коливань сили сигналу з часом дозволяє відрізнити, наприклад, птаха від БПЛА. Додатково оцінюється стабільність швидкості та напрямку руху, адже технічні пристрої зазвичай рухаються більш передбачувано. У поєднанні такі ознаки підвищують точність розпізнавання цілі. 

Для надійної ідентифікації малорозмірної цілі на значній відстані оператору необхідно абстрагуватися від пошуку конкретного силуету та повністю зосередитись на геометрії траєкторії і фізиці руху об'єкта. Ключем до успішного розпізнавання є пошук ознак алгоритмічної стабільності або, навпаки, біологічної варіативності руху. Саме комплексний аналіз кінематики дозволяє мінімізувати ймовірність хибної ідентифікації. Такий підхід стає критично важливим у складних метеорологічних умовах або при недостатньому освітленні, коли візуальні ознаки об'єкта розмиваються. Навіть за відсутності чіткої картинки, темпоральні характеристики зміни положення цілі в просторі залишаються доступними для математичної обробки. Таким чином, перехід від статичного спостереження до динамічного аналізу значно підвищує стійкість системи моніторингу до завад.

Література

1. R. Mahony, V. Kumar and P. Corke (2012). Multirotor Aerial Vehicles: Modeling, Estimation, and Control of Quadrotor. IEEE Robotics & Automation Magazine, vol. 19, №3, ст. 20-32.

2. T. Raheema. (2008). Modelling the Flying Bird. Academic Press.

3. McLain, T. (2012). Small Unmanned Aircraft: Theory and Practice. Princeton University Press

4. V. Chen (2019). The Micro-Doppler Effect in Radar, Second Edition , Artech.

______________________

Науковий керівник: Воронін Альберт Миколайович, доктор технічних наук, Державний університет «Київський авіаційний інститут»



Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Another articles in this section

Сonferences

Conference 2026

Conference 2025

Conference 2024

Conference 2023

Conference 2022

Conference 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення