Przeciwdziałanie małym bezzałogowym systemom powietrznym za pomocą zaawansowanej analizy danych i uczenia maszynowego jest Podyplomowa Szkoła Marynarki Wojennej Teza autorstwa Robert Miske.

Departament Obrony wydał swoją inauguracyjną Strategia przeciwdziałania małym systemom bezzałogowych statków powietrznych w styczniu 2021 r. w odpowiedzi na rosnące zagrożenie stwarzane przez szybki postęp technologiczny i rozprzestrzenianie się sUAS dla personelu wojskowego, obiektów i zasobów. Tradycyjne zdolności zwalczania dronów opierają się w dużej mierze na wojnie elektronicznej w celu zakłócenia połączenia komunikacyjnego między użytkownikiem a urządzeniem i nie są już wystarczające, aby sprostać ewoluującemu zagrożeniu. Wynika to z faktu, że zagrożenie obejmuje obecnie autonomiczne drony, technologię COTS i rosnącą liczbę dronów w przestrzeni powietrznej, które mogą przytłoczyć operatora C-sUAS. Aby stawić czoła temu coraz bardziej złożonemu zagrożeniu związanemu z małymi dronami, kierowane przez armię Wspólne Biuro ds. Zwalczania Systemów Bezzałogowych Statków Powietrznych bada rozwiązania materiałowe i niemateriałowe dla swojego nowego podejścia opartego na systemie systemów.

Jednym ze znaczących wyzwań dla C-sUAS jest zdolność systemów wykrywania radarowego do rozróżniania sUAS od innych obiektów latających, takich jak ptaki. Są one porównywalnej wielkości, poruszają się powoli i latają na niskich wysokościach. Niedokładna lub nieefektywna klasyfikacja sUAS przy użyciu danych radarowych może stanowić zagrożenie dla ochrony sił ze względu na ograniczoną liczbę czujników elektrooptycznych i ludzkich operatorów dostępnych do klasyfikacji na dużą skalę.

Niniejsza rozprawa ma na celu zbadanie ukrytych struktur w danych radarowych ptaków i dronów z dwóch różnych środowisk treningowych. Ma ona również na celu opracowanie niezależnych, nienadzorowanych i nadzorowanych modeli uczenia się przy użyciu dwóch zestawów danych oraz eksperymentowanie z próbkowaniem danych i inżynierią cech w celu zwiększenia odporności modelu na różne środowiska i dynamiczne warunki środowiskowe.

Data publikacji- Marzec 2023 r.

Przeciwdziałanie małym bezzałogowym systemom powietrznym za pomocą zaawansowanej analizy danych i uczenia maszynowego zawiera następujące główne sekcje:

  • Wprowadzenie
  • Kontekst
  • Metodologia i modele
  • Zastosowanie, wyniki i analiza
  • Wnioski

Zatwierdzone do publicznego udostępnienia. Dystrybucja jest nieograniczona.

C-UAS Hub nie jest właścicielem tej zawartości i udostępnia użytkownikom link na dole strony, aby uzyskać do niej dostęp w oryginalnej lokalizacji. Pozwala to autorom śledzić ważne metryki artykułów związane z ich pracą. Wszelkie podziękowania należą się prawowitemu właścicielowi.

Autor- Robert Miske

Dodatkowe zasoby multimedialne można znaleźć na stronie Biblioteka multimedialna.

Post Image- Digitalizacja futurystycznej sztucznej inteligencji (Źródło zdjęcia: envatoelements-) BlackWhaleMedia)