ВИЯВЛЕННЯ СИГНАЛІВ БПЛА ЗА ДОПОМОГОЮ НЕЙРОМЕРЕЖ (НА ПРИКЛАДІ НАБОРІВ ДАНИХ КОМЕРЦІЙНИХ ДРОНІВ)

Автор(и)

  • Данііл Русланович Чубай Політехнічний ліцей КПІ ім. Ігоря Сікорського, Комунальний заклад позашкільної освіти «Київська Мала академія наук учнівської молоді», Україна, Україна
  • Станіслава Станіславівна Ігнатова Політехнічний ліцей КПІ ім. Ігоря Сікорського, Комунальний заклад позашкільної освіти «Київська Мала академія наук учнівської молоді», Україна, Україна

Ключові слова:

ВИЯВЛЕННЯ, БПЛА, ДРОНИ, НЕЙРОМЕРЕЖІ, МАШИННЕ НАВЧАННЯ

Анотація

У статті було описано особливості протоколів комунікації у БПЛА, для виявлення та класифікації сигналів БПЛА запропоновано використовувати нейромережі. Виявлено, що з виявленням/класифікацією сигналів БПЛА найкраще справляються згорткові нейронні мережі. Рекурентні нейронні мережі та трансформери показали аномальні результати.

Біографії авторів

Данііл Русланович Чубай, Політехнічний ліцей КПІ ім. Ігоря Сікорського, Комунальний заклад позашкільної освіти «Київська Мала академія наук учнівської молоді», Україна

Студент

Станіслава Станіславівна Ігнатова, Політехнічний ліцей КПІ ім. Ігоря Сікорського, Комунальний заклад позашкільної освіти «Київська Мала академія наук учнівської молоді», Україна


завідувач відділення технічних наук

Посилання

Боротьба з безпілотними літальними апаратами (за досвідом проведення ООС (раніше АТО). К.: «Центр учбової літератури», 2022. 43 с.

Макаренко С. И. Противодействие беспилотным летательным аппаратам. СПб.: Наукоемкие технологии, 2020. 204 с.

Communication, Remote Control and Autonomous Flights. Unmanned electrical vehicles and autonomous system simulation / Editors: Sell R., Czekalski P., Ņikitenko A. Riga: RTU Press, 2021. pp. 175-181.

Rozenbeek D. J. Evaluation of Drone Neutralization Methods using Radio Jamming and Spoofing Techniques. 2020. URL: https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1460807/FULLTEXT01.pdf.

Steven W. S. The Scientist & Engineer's Guide to Digital Signal Processing. California: California Technical Pub, 1999. 640 p.

Timeseries classification with a Transformer model. Keras. URL: https://keras.io/examples/timeseries/timeseries_classification_transformer/

UAV Networks and Communications / Edited by Kamesh Namuduri, Serge Chaumette, Jae H. Kim, James P. G. Sterbenz. Cambridge University Press, 2018. 242 p.

Using TensorFlow / machine learning for automated RF side-channel attack classification. Leveldown security. URL: https://leveldown.de/blog/tensorflow-sidechannel-analysis/.

Zhiguang Wang, Weizhong Yan, Tim Oates. Time Series Classification from Scratch with Deep Neural Networks: A Strong Baseline. arXiv. URL: https://arxiv.org/abs/1611.06455.

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-07-11

Як цитувати

Чубай, Д. Р. ., & Ігнатова, С. С. . (2024). ВИЯВЛЕННЯ СИГНАЛІВ БПЛА ЗА ДОПОМОГОЮ НЕЙРОМЕРЕЖ (НА ПРИКЛАДІ НАБОРІВ ДАНИХ КОМЕРЦІЙНИХ ДРОНІВ). Збірник матеріалів Міжнародної науково-технічної конференції «ПЕРСПЕКТИВИ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙ», 185–187. вилучено із https://conferenc-journal.its.kpi.ua/article/view/307566

Номер

2024: Матеріали XVІІІ Міжнародної науково-технічної конференції "Перспективи телекомунікацій - 2024"

Розділ

Інформаційні технології в телекомунікаціях

Ліцензія

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Authors who submit to this conference agree to the following terms:
a) Authors retain copyright over their work, while allowing the conference to place this unpublished work under a Creative Commons Attribution License, which allows others to freely access, use, and share the work, with an acknowledgement of the work's authorship and its initial presentation at this conference.
b) Authors are able to waive the terms of the CC license and enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution and subsequent publication of this work (e.g., publish a revised version in a journal, post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial presentation at this conference.
c) In addition, authors are encouraged to post and share their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) at any point before and after the conference.