Обнаружение беспилотных летательных аппаратов с помощью тепловизионной техники

Обнаружение беспилотных летательных аппаратов с помощью тепловизионной техники

Андрющенко Михаил Сергеевич
д.т.н., Санкт-Петербургский военный ордена Жукова институт войск национальной гвардии Российской Федерации (СПВИ войск национальной гвардии), профессор кафедры военно-научных исследований, 198206, Санкт-Петербург, ул. Л. Пилютова, д. 1, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Голик Александр Михайлович
д.т.н., профессор, СПВИ войск национальной гвардии, заведующий кафедрой военно-научных исследований, 198206, Санкт-Петербург, ул. Л. Пилютова, д. 1, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Сахнов Сергей Алексеевич
СПВИ войск национальной гвардии, адъюнкт кафедры военно-научных исследований, 198206, Санкт-Петербург, ул. Л. Пилютова, д. 1, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Терешин Сергей Николаевич
СПВИ войск национальной гвардии, адъюнкт кафедры военно-научных исследований, 198206, Санкт-Петербург, ул. Л. Пилютова, д. 1, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Материал поступил в редакцию 9 февраля 2024 года.

Аннотация
Обнаружение БПЛА может проводиться с использованием их информационных признаков в различных диапазонах: акустическом, радио, оптическом. Для их регистрации применяются акустические (ультразвуковые) сенсоры, РЛС, радиочастотные датчики, лазерные локаторы, электронно-оптические / ИК-сенсоры (пеленгаторы). В данной статье будут рассмотрены возможности обнаружения БПЛА с помощью тепловизоров, уделено внимание характеристикам разрешения тепловизионных систем, соотношению сигнал/шум, возможностям поляризационной обработки регистрируемого теплового излучения, приведены результаты некоторых зарубежных исследований по обнаружению (распознаванию) БПЛА с помощью тепловизионных камер.

Ключевые слова
Беспилотный летательный аппарат, разрешение, критерий Джонсона, обнаружение, распознавание, тепловизионная камера, тепловой контраст, инфракрасный сенсор.

DOI
10.31776/RTCJ.12304

Индекс УДК 
623.746-519:534.222

Библиографическое описание
Обнаружение беспилотных летательных аппаратов с помощью тепловизионной техники / М.С. Андрющенко [и др.] // Робототехника и техническая кибернетика. – Т. 12. - № 3. – Санкт-Петербург : ЦНИИ РТК. – 2024. – С. 194-201. – Текст : непосредственный.

Литература

  1. Макаренко, С. И. Противодействие беспилотным летательным аппаратам / С.И. Макаренко. – Санкт-Петербург: Издательство «Наукоемкие технологии», 2020. – 204 с. – ISBN 978-5-6044793-6-0. – EDN YSBRZJ.
  2. Научно-методическое обоснование способов применения беспилотных летательных аппаратов для разведки и поражения целей: Монография / М.В. Сильников [и др.]. – Санкт-Петербург: Научно-производственное объединение специальных материалов, 2022. – 412 с. – EDN EATJVF.
  3. Алешин, И.Н. Защита объектов БТВТ от беспилотных летательных аппаратов / И.Н. Алешин, М.С. Андрющенко, Д.В. Куртц // XXIII Всероссийская науч.-практ. Конф. РАРАН «Актуальные проблемы защиты и безопасности»: труды, в 5-ти т., Санкт-Петербург, 01–04 апреля 2020 года. Т. 3. – Москва: ФГБУ «Российской академии ракетных и артиллерийских наук», 2020. – С. 426-431. – EDN GQHDHB.
  4. Степанов, В.В. Зарубежные средства доставки высокоточного оружия / В.В. Степанов, М.С. Андрющенко // Известия Российской академии ракетных и артиллерийских наук. – 2015. – № 3(88). – С. 91-96. – EDN UIWTVJ.
  5. Андрющенко, М.С. Подходы к организации противодействия беспилотным летательным аппаратам / М.С. Андрющенко, А.М. Голик, С.А. Сахнов // Известия Российской академии ракетных и артиллерийских наук. – 2023. – № 1(126). – С. 15-21. – EDN ATVFED.
  6. Андрющенко, М.С. Методика оценки эффективности системы противодействия беспилотным летательным аппаратам / М.С. Андрющенко, А.М. Голик, С.А. Сахнов // Известия Российской академии ракетных и артиллерийских наук. – 2023. – № 3(128). – С. 104-107. – DOI 10.53816/20753608_2023_3_104. – EDN HLCGXG.
  7. Системы обнаружения малоразмерных беспилотных летательных аппаратов / В.В. Степанов [и др.] // XXIV Всероссийская науч.-практ. Конф. РАРАН «Актуальные проблемы защиты и безопасности»: труды, в 7-ми томах, Санкт-Петербург, 31 марта – 2021 года. Т. 1. – Москва: Российская академия ракетных и артиллерийских наук, 2021. – С. 327-334. – EDN YOUISQ.
  8. Jacobs, P.A. Thermal infrared characterization of ground targets and backgrounds: Second edition. – 2006. – DOI:10.1117/3.651915. – Text: electronic.
  9. Johnson, J. Analysis of image forming systems // Image Intensifier Symposium, Oct. 1958, Table I. – Text: unmediated.
  10. Мартынов, В.Л. Расчёт вероятностных характеристик систем технического зрения с учётом критерия Джонсона / В.Л. Мартынов, А.С. Мустафаев, Н.С. Пщелко // Вопросы оборонной техники. Серия 16: Технические средства противодействия терроризму. – 2012. – № 7-8. – С. 95-100. – EDN QCUNPD.
  11. Различение объектов тепловизорами в сложных условиях наблюдения / Р.Ю. Микулич [и др.] // XVIII Международная науч. конф молодых ученых «Молодежь в науке – 2021»: тезисы докладов, в 2-х частях, Минск, 27–30 сентября 2021 года / Гл. ред. В.Г. Гусаков [и др.]. Ч. 2. – Минск: Республиканское унитарное предприятие "Издательский дом "Белорусская наука", 2021. – С. 160-164. – EDN XOCJWI.
  12. Evolving Drone Threats Demand Counter Unmanned Air Systems (C-UAS) with Higher Resolution Imaging for Faster Threat Defeat. A Clear Align Company. Cameras: Clarion Defence (UK) Limited: [site]. – URL: https://www.dsei.co.uk/news/evolving-drone-threats-demand-counter-unmanned-air-systems-c-uas-higher-resolution-imaging-faster-threat-defeat. – (дата обращения: 06.06.2024). – Text: electronic.
  13. IRZoom. A Clear Align Company. Cameras: IRZoom: [site]. – URL: https://irzoom.com/Products/camera-systems. – (дата обращения: 06.06.2024). – Text: electronic.
  14. Метод измерения шумов цифровых камер автоматической сегментацией полосовой сцены / Н.Н. Евтихиев [и др.] // Компьютерная оптика. – 2021. – Т. 45, № 2. – С. 267-276. – DOI 10.18287/2412-6179-CO-815. – EDN LMVVSB.
  15. Validation of infrared sensor model with field-collected imagery of unresolved unmanned aerial vehicle targets / Heath Gemar [et al.] // Optical Engineering 58(5), pg. 053107, (2019); doi:10.1117/1.oe.58.5.053107. – Text: electronic.
  16. Новиков С.Н. Методика расчета дальности действия тепловизора на основе объединенных параметров температурной чувствительности и разрешения / С.Н. Новиков, А.Н. Поликанин // Труды учебных заведений связи. – 2019. – Т. 5. – № 4. – С. 6-14. – DOI:10.31854/1813-324X-2019-5-4-6-14. – Text: electronic.
  17. Multispectral Detection of Commercial Unmanned Aerial Vehicles / Jan Farlik [et al.]. – Sensors 2019, 19, 1517. – DOI:10.3390/s19071517. – Text: electronic.
  18. Тимофеев Ю.М. Основы теоретической атмосферной оптики: учебн.-метод. пособ. / Ю.М. Тимофеев, А.В. Васильев. – СПб.: Физический ф-т СПбГУ, 2007. – 152 с. – Текст: непосредственный.
  19. Gurton, Kristan P. Calibrated Long-Wave Infrared (LWIR) Thermal and Polarimetric Imagery of Small Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and Birds, 2018. – Text: unmediated.
  20. Waveplate (замедлители). WTS PHOTONICS: [site]. – URL: https://ru.wts-photonics.com/waveplate-retarders_c32. – (дата обращения: 06.06.2024) – Text: electronic.