Der Einsatz von Radar zur Erkennung von Drohnen am Himmel ist eine der effektivsten Methoden, um unbekannte UAVs aufzuspüren. Neue Forschungsergebnisse sollen entsprechende Radarsystem noch besser machen.
Ohne Fragen werden Drohnen heute bereits in vielen verschiedenen Bereichen unseres Lebens sinnvoll und mit positiven Auswirkungen eingesetzt. Darunter zählen zum Beispiel die Automatisierung von Inspektionen, die Lieferungen von Gegenständen oder die Unterstützung von Hilfs- und Rettungskräften.
Trotzdem gibt es auch Szenarien, in denen Drohnen mit bösen Absichten (Terrorismus) oder aus Versehen Schaden anrichten können, wenn sie nicht rechtzeitig erkannt werden. Um solche Fluggerät zu erkennen, kann Radar zum Einsatz kommen.
Neue Radarprofile helfen bei der Identifizierung
Aktuell haben viele Radarsysteme noch Probleme dabei, eine Drohne genau zu klassifizieren. Das liegt ganz einfach daran, dass es viele verschiedene Drohnen in den unterschiedlichsten Formen am Markt gibt.
Bildquelle: Vasilii Semkin - Aalto University | ©Forscher der Aalto University (Finnland), UCLouvain (Belgien), und New York University (USA) haben nun in einem gemeinsamen Projekt begonnen eine neue Datenbank mit Radarinformationen aufzubauen.
Dazu wurden viele verschiedene Drohnen in einem Labor mit einem Radar vermessen. Hierbei legten die Forscher vor allem Wert auf die Ermittlung der sogenannten Radar Cross Section (RCS).
Die RCS kann man sich als Fingerabdruck der Drohne vorstellen, der hinterlassen wird, wenn die elektromagnetischen Wellen des Radars auf die Oberfläche der Drohne treffen und reflektiert werden.
Stück für Stück wurden so Radarprofile für verschiedene Drohnentypen aufgenommen, die nun dazu genutzt werden können, ein Drohnenmodell am Himmel zu identifizieren.
Machine Learning und Risikobewertung
Mit diesen Daten lassen sich nun verschiedene Dinge anstellen. Zum einen können Hersteller von Radarsystemen ihre Produkte um weitere Funktionen ergänzen. So wäre es theoretisch möglich die Drohen am Himmel nicht nur zu verfolgen, sondern gleichzeitig auch den Hersteller und das Modell anzeigen zu lassen.
Außerdem lassen sich die Daten natürlich zum Training von Machine Learning Algorithmen verwenden, um Drohnen über ihre Radarsignatur zu klassifizieren.
Daraus gewonnene Informationen könnten direkt für eine Risikobewertung verwendet werden. Denn in vielen Fällen kann es einen großen Unterschied machen, ob sich eine 5-kg-Drohne nähert oder ob es sich lediglich um ein Modell mit weniger als einem Kilogramm Masse handelt.
Die Forscher haben ihre Ergebnisse in einem Paper veröffentlicht („Analyzing Radar Cross Section Signatures of Diverse Drone Models at mmWave Frequencies“) und stelle außerdem die ermittelten Radardaten kostenfrei zum Download zur Verfügung.
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Quelle: Aalto University
