Klassifizierung und Erkennung dienen hauptsächlich der Unterscheidung von Zielen wie UAVs, Vögeln, Ballons, Drachen und Bodenobjekten. Die Optimierung erfolgt anhand von fünf Dimensionen: Hardwarekonfiguration, Multisensorfusion, Algorithmen und KI-Modelle, Geschäftsstrategien und technische Anpassung vor Ort.
1. Optimierung der Hardwarekonfiguration (Grundlegende Garantie)
Die Sensorauswahl muss die Erfassung von Zielen mit niedriger Geschwindigkeit gewährleisten, sodass schwebende und langsam driftende UAVs stabil und kontinuierlich verfolgt werden können. Vollständige Zielmerkmale (z. B. Radar-Mikro-Doppler-Signaturen und HF-Fingerabdrücke) müssen erfasst werden, um Merkmalsverluste durch diskontinuierliche Verfolgung zu vermeiden.
Anstatt sich bei der Zielerkennung auf einen einzelnen Sensor zu verlassen, sollte ein integriertes Multisensor-Detektionssystem eingesetzt werden. Radargeräte führen eine großflächige Suche durch, Hochfrequenzsensoren erfassen funkbezogene Merkmale und optoelektronische Geräte führen eine Bildverifizierung durch, wodurch sich die jeweiligen Stärken ergänzen.
Optimieren Sie die Installation und den Einsatz vor Ort. Sensoren sollten möglichst frei von Hindernissen und starken elektromagnetischen Störquellen platziert werden, um Signalverzerrungen durch Bodenreflexionen und Mehrwegeausbreitung zu minimieren. Führen Sie für alle Sensoren eine vollständige geodätische Koordinatenkalibrierung und eine GNSS-Zeitsynchronisationskalibrierung durch.
2. Optimierung der Datenfusion aus mehreren Quellen (Kernkomponente zur Reduzierung von Fehlalarmen)
Führen Sie eine zeitlich-räumliche Zuordnung und einen Abgleich von Daten von Radargeräten, HF-Sensoren und optoelektronischen Geräten durch, um zu beurteilen, ob die Ausgaben verschiedener Sensoren einem realen Ziel entsprechen und um Fehlzuordnungen der Zielverfolgung zu vermeiden.
Es wird ein Mechanismus zur gewichteten Datenfusion eingesetzt. Die Ausgaben jedes Sensors werden mit Konfidenzwerten versehen, und das System berechnet die Gesamtkonfidenz. Bestätigungsalarme werden nicht direkt auf Basis der Ausgaben eines einzelnen Sensors generiert.
Implementieren Sie Strategien zur Spurenfilterung. Klassifizierung und Erkennung erfolgen ausschließlich für kontinuierlich stabile, gültige Spuren. Transiente Störsignale werden bei der Klassifizierung nicht berücksichtigt und lösen keine optoelektronische Kopplung aus, um massive transiente Fehlalarme herauszufiltern.
Realisieren Sie die Übergabeverfolgung über mehrere Sensoren hinweg. Wenn ein Sensor aufgrund von Hindernissen oder Witterungsbedingungen ausfällt, behalten die verbleibenden Sensoren die Zielinformationen bei und ordnen die Ziele nach Wiederherstellung der Bedingungen wieder zu.
3. Algorithmen- und KI-Modelloptimierung
Um die Unterscheidungsfähigkeit für rotorbasierte Ziele und verschiedene Störungen zu verbessern, sollten dedizierte KI-Erkennungsmodelle eingesetzt werden, die auf Szenarien mit UAVs in niedriger Flughöhe ausgerichtet sind, anstatt Algorithmen wiederzuverwenden, die für andere Szenarien wie die Vogelerkennung entwickelt wurden.
Die mehrdimensionalen Zielmerkmale, einschließlich der spektralen Merkmale des Radar-Mikro-Dopplers, der HF-Signal-Fingerabdrücke, der optoelektronischen Bildmerkmale sowie der Merkmale des Bewegungsverhaltens des Ziels (Schweben, geradliniger Flug, Kreisen usw.), werden für eine gemeinsame Beurteilung vollständig genutzt.
Führen Sie iteratives Training mit Proben vor Ort durch. Sammeln Sie reale Luftraumproben vom Projektstandort, einschließlich einheimischer Vögel, Drachen, Ballons und gängiger UAVs in der Region, und optimieren Sie die Modelle, um sie an die standortspezifischen Gegebenheiten anzupassen.
Zielbibliotheken verbessern. UAV-Modellbibliotheken, Positivlisten, Negativlisten und Interferenzbeispielbibliotheken pflegen und kontinuierlich Beispiele neuer UAV-Typen und lokaler Interferenzen eingeben.
4. Optimierung der Geschäftsstrategie
Implementieren Sie ein hierarchisches Alarmmanagement, um Verdachtsfälle von bestätigten Bedrohungen zu unterscheiden. Fälle mit geringer Wahrscheinlichkeit lösen lediglich Hinweise aus und werden manuell überprüft. Bestätigungsalarme werden nur ausgegeben, wenn die Bedingungen für eine hohe Wahrscheinlichkeit erfüllt sind.
Führen Sie eine Bedrohungsanalyse mithilfe von zonalen Verteidigungsstrategien durch. Erhöhen Sie die Alarmschwellen für Bereiche in der Nähe der Kernschutzzonen und senken Sie die Alarmschwellen für periphere Erfassungszonen, um Fehlalarme durch weit entfernte, wenig zuverlässige Ziele zu reduzieren.
Die Logik automatischer Gegenmaßnahmen ist streng zu kontrollieren. Automatische Gegenmaßnahmen dürfen bei Verdachtsfällen mit geringer Sicherheit nicht ausgeführt werden, um das Risiko einer Fehlentsorgung zu vermeiden.
Speichern Sie vollständige Protokolle von Alarmen, Fehlalarmen und verpassten Erkennungen, überprüfen Sie Fälle regelmäßig und optimieren Sie die Systemparameter kontinuierlich.
5. Technische Betriebs- und Wartungsoptimierung
Die Systemparameter werden dynamisch an die jeweiligen Umgebungsbedingungen angepasst. Die Schwellenwerte für die Spurenerkennung werden in städtischen, störungsanfälligen Umgebungen angemessen erhöht und in offenen Geländeumgebungen moderat gesenkt.
Führen Sie regelmäßig Systemsimulationstests durch, indem Sie simulierte Ziele einspeisen, um die Erkennungs- und Alarmverknüpfungslogik zu überprüfen.
Firmware und Algorithmenmodelle sollten regelmäßig aktualisiert und die Anzahl der UAV-Proben neuer Typen ergänzt werden, um sich an die sich ändernden Zieltypen anzupassen.