1. CSN
  2. Всі випуски
  3. Випуск 5, Номер 1, 2023
  4. Система виявлення літальних апаратів на основі аналізу звукових сигналів

Система виявлення літальних апаратів на основі аналізу звукових сигналів

CSN.
2023;
Випуск 5, Номер 1
: cc. 29 - 35
https://doi.org/10.23939/csn2023.01.029
Автори:
  1. Уляна Дзелендзяк
  2. М. Ю. Пазинюк
1
Національний університет "Львівська політехніка"
2
Національний університет «Львівська політехніка»,кафедра комп’ютеризованих систем автоматики

У статті наведено сучасну систему виявлення літальних апаратів на основі аналізу звукових сигналів, розроблену з використанням технологій нейромереж та алгоритмів звукового аналізу. Під час розроблення системи були використані новітні технології, як-от акустичні датчики, одноплатні мікрокомп'ютери та зовнішні пристрої для оброблення і зберігання інформації, одержуваної з довкілля, що забезпечує швидке і точне виявлення літальних апаратів у повітрі. Залучення даних технологій дало змогу покращити виявлення несанкціонованих літальних апаратів, що зробить значний внесок у безпеку окремих об’єктів і цілих держав.

система виявлення літальних апаратів
нейронні мережі
безпека
акустичні датчики
одноплатні мікрокомп'ютери
  1. J. Kim, C. Park, J. Ahn, Y. Ko, J. Park and J. C. Gallagher, "Real-time UAV sound detection and analysis system," //2017 IEEE Sensors Applications Symposium (SAS), Glassboro, NJ, USA, 2017, pp. 1-5. DOI: 10.1109/SAS.2017.7894058.
  2. Yufeng Diao, Yichi Zhang, Guodong Zhao, and Mohamed Khamis. 2022. Drone Authentication  via Acoustic Fingerprint. In Proceedings of the 38th Annual Computer Security Applications Conference (ACSAC '22).//Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 658–668. DOI: 10.1145/3564625.3564653.
  3. Ramesh, Soundarya & Pathier, Thomas & Han, Jun. (2019). SoundUAV: Towards Delivery Drone Authentication via Acoustic Noise Fingerprinting, pp. 27-32. DOI: 10.1145/3325421.3329768.
  4. Taye MM. Theoretical Understanding of Convolutional Neural Network: Concepts, Architectures, Applications, Future Directions. Computation. 2023; 11(3):52. DOI: 10.3390/computation11030052.
  5. Yufeng Diao, Yichi Zhang, Guodong Zhao, and Mohamed Khamis. 2022. Drone Authentication  via Acoustic Fingerprint. In Proceedings of the 38th Annual Computer Security Applications Conference (ACSAC '22). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 658–668. DOI: 10.1145/3564625.3564653.
  6. Müller, Meinard. (2007). Dynamic time warping. Information Retrieval for Music and Motion. 2. 69-84. DOI: 10.1007/978-3-540-74048-3_4.
  7. Wang, Yizong & Ma, Hao & Wei, Sijie & Zhang, Shaoting & Feng, Zhiyong & Wei, Zhiqing. (2019). Sound Detection and Alarm System of Unmanned Aerial Vehicle: Proceedings of ICCD 2017. DOI: 10.1007/978- 981-10-8944-2_103.
  8. Jamil S, Fawad, Rahman M, Ullah A, Badnava S, Forsat M, Mirjavadi SS. Malicious UAV Detection Using Integrated Audio and Visual Features for Public Safety Applications. Sensors. 2020; 20(14):3923. DOI: 10.3390/s20143923.