Multi-Sensory Data Fusion in Terms of UAV Detection in 3D Space ist ein Forschungspapier von Janusz Dudczyk, Roman Czyba, und Krzysztof Skrzypczyk.

Diese Arbeit befasst sich mit der Herausforderung, unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) zu erkennen, die in den beschränkten Luftraum eindringen. Das Hauptziel dieser Forschungsarbeit ist die Entwicklung eines Algorithmus, der in der Lage ist, UAVs im dreidimensionalen Raum zu detektieren, zu identifizieren und wiederzuerkennen, wenn sie in den beschränkten Luftraum eindringen. Die vorgeschlagene Methode beruht auf der Fusion von Multisensordaten und stützt sich auf bedingte komplementäre Filterung und mehrstufige Clustering-Techniken.

After reviewing available UAV detection technologies, three sensory systems, categorized as passive and active methods, are selected for integration. The UAV detection algorithm is developed using data collected during field tests conducted under realistic conditions, utilizing input from three sensors: a radio system, an ADS-B transponder, and a radar-equipped with four antenna arrays. To assess the effectiveness of the proposed solution, rapid prototyping is carried out within the MATLAB simulation environment, utilizing data from actual sensory systems obtained during controlled UAV flights. The results of UAV detections obtained through this approach validate the effectiveness of the proposed method, aligning with the theoretical expectations.

Datum der Veröffentlichung- Juni 2022

Multisensorische Datenfusion im Hinblick auf die UAV-Erkennung im 3D-Raum enthält die folgenden Hauptabschnitte:

  • Einführung
  • Review of Anti-Drohne Systeme
  • UAV-Detektionstechnologien
  • Datenerfassung während operativer Aktivitäten
  • Analyse sensorischer Daten
  • Sensory Fusion Konzept
  • Ergebnisse

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Autoren- Janusz Dudczyk, Roman Czyba und Krzysztof Skrzypczyk.

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Post-Image - UAV-Flugbahn, die von verschiedenen Sensoren nach der Informationsfusion registriert wurde (Bildnachweis: Autoren)