Наука и техника
16 июля 2020, 08:13
Израильская нейросеть для борьбы с БПЛА
Опыт современных конфликтов заставил ведущие армии мира пересмотреть подходы к обороне. Теперь беспилотные летательные аппараты становятся основной проблемой в асимметричных конфликтах
Конфликты в Сирии и Ливии в очередной раз показали преимущества тактики "роя беспилотников". Несмотря на ущерб, который наносят атакующим средства ПВО, остается риск успешной атаки частью БПЛА.
Так, весной прошлого года силы Корпуса стражей Исламской революции (КСИР) провели учения под названием "В направлении Иерусалима-1" у Ормузского пролива. Израильские военные считают, что КСИР использовал флотилию из 50 БПЛА, включая ударные беспилотники Saegheh, которые считаются копией американского RQ-170. Последние успешно преодолели расстояние в 1000 километров.
Этот опыт толкнул израильских ученых на разработку эффективных методов поиска операторов БПЛА. Так, Гера Вайс и Элияху Мешхади из Университета Бен-Гуриона используют реалистичную среду моделирования для поиска места запуска беспилотников. "Мы вносим точки маршрута в нейронную сеть, которая направлена на поиск места запуска, и местонахождения оператора", - отметил Мешхади.
Опытную нейросеть испытали с помощью симулятора, который продемонстрировал качества сети - место запуска удалось идентифицировать в 78% случаев.
Новый подход
Современные системы противодействия БПЛА используют радиоволны для определения места запуска беспилотника, подчеркнул Мешхади. Автоматически и полуавтоматические методы поиска основываются на радиосвязи между оператором и самим БПЛА.
Недостатком такого метода является привязанность к конкретной модификации БПЛА. Более того, зафиксировать сигнал можно только в непосредственной близости, что представляет угрозу. Это дополняют современные РЭБ-средства, которые осложняют локализацию посредством анализа радиосигналов.
Нейросеть лишена этих недостатков, так как для локализации запуска ей достаточно проанализировать поведение беспилотника в небе. Искусственный интеллект учитывает положение солнца, рельеф, и другие препятствия, которые обуславливают траекторию полета. На основе этих данных нейросеть определяет место запуска.
Для тестирования нейросети исследователи использовали систему Microsoft AirSim, которая позволяет имитировать реальные события для машинного обучения автономных систем. Израильская нейронная сеть смогла в 78% случаев определить место запуска БПЛА основываясь только на информации о положении, и траектории полета БПЛА, отметил Мешхади.
Стоит отметить, что способы поиска операторов БПЛА особенно важны, учитывая, что с одного места могут управлять несколькими БПЛА. В будущем это позволит повысить эффективность ПВО....
Авторские права на данный материал принадлежат «Наука и техника». Цель включения данного материала в дайджест - сбор максимального количества публикаций в СМИ и сообщений компаний по авиационной тематике. Агентство «АвиаПорт» не гарантирует достоверность, точность, полноту и качество данного материала.
Поделиться
Май 3, 2024
Аэрофлот открыл онлайн-продажи субсидируемых билетов для жителей Калининградской области
Май 3, 2024
Делегация МГТУ ГА приняла участие в памятных мероприятиях, посвященных Дню Победы
Май 3, 2024
Республика Татарстан получила земельные участки для реконструкции перрона Международного аэропорта "Казань"
Май 3, 2024
Студенты РГАТУ имени П.А. Соловьева стали призерами Всероссийской научно-технической конференции