У статті представлено комплексне дослідження застосування технології програмно-визначуваного радіо (SDR) як ефективного інструменту для виявлення радіочастотної активності, пов’язаної з роботою безпілотних літальних апаратів (БПЛА). Дослідження зосереджене не лише на загальних принципах роботи SDR, але й на практичній реалізації алгоритмів та методів, спрямованих на підвищення ефективності детектування сигналів БПЛА в умовах складного та динамічного радіоелектронного середовища. Детально проаналізовано архітектуру SDR-систем, акцентовано увагу на їх гнучкості, масштабованості та адаптивності у порівнянні з традиційними засобами радіомоніторингу. Розглянуто функціональні можливості, зокрема широкосмуговий прийом сигналів, використання програмно налаштовуваних модулів та багатоканальну обробку, що є ключовими для задач виявлення сигналів БПЛА. Особливу увагу приділено розробці та застосуванню математичного інструментарію. Використано перетворення Фур’є, вейвлет-аналіз та оцінку спектральної густини потужності для виконання спектрального аналізу та ідентифікації характерних частотних компонент сигналів БПЛА. Додатково реалізовано методи класифікації модуляції та виявлення аномальних патернів, що дало змогу відокремлювати сигнали, пов’язані з БПЛА, від фонового шуму та завад. Для підвищення надійності ідентифікації в умовах низького відношення сигнал/шум було використано методи синхронізації та виявлення преамбули сигналу. За результатами проведеного аналізу було розроблено та оптимізовано алгоритм виявлення сигналів. Алгоритм враховує завадостійкість, багатоканальність та адаптивну обробку даних у реальному часі. Експериментальні результати підтверджують здатність системи надійно виявляти сигнали зв’язку БПЛА навіть за умов навмисних перешкод та швидко змінюваного електромагнітного середовища. Отримані результати формують методологічну основу для створення сучасних систем радіочастотного моніторингу, призначених для завдань радіоелектронної боротьби та протидії БПЛА. Запропонований підхід на базі SDR дозволяє підвищити точність виявлення та забезпечує гнучкість системи для адаптації до майбутніх викликів у сфері нейтралізації загроз з боку БПЛА.У роботі розглянуто застосування технології програмно-визначуваного радіо (SDR) як інструменту для виявлення радіочастотної активності, пов’язаної з роботою безпілотних літальних апаратів (БПЛА). Проаналізовано архітектуру SDR-систем, їх функціональні можливості та переваги в умовах змінного радіоелектронного середовища. Представлено методики детектування сигналів БПЛА на основі спектрального аналізу, класифікації модуляції та виявлення аномальних патернів. Особливу увагу приділено математичному інструментарію, зокрема перетворенню Фур’є, вейвлет-аналізу, оцінці спектральної густини потужності, а також методам синхронізації та виявлення преамбули сигналу. Побудовано алгоритм виявлення, що враховує завадостійкість, багатоканальність та адаптивну обробку даних у реальному часі. Запропонований підхід створює основу для розробки ефективних систем радіочастотного моніторингу в умовах радіоелектронної боротьби.
[1] J. Drozd, M. El-Absi, M. G. El-Soud, T. Z. Al-Soud, and P. Kvac, "Using SDR receivers for UAV detection," Elektronika ir Elektrotechnika, vol. 27, no. 4, pp. 31-37, 2021. DOI: 10.5755/j02.eie.29952
[2] E. P. de Freitas, H. F. de Arruda, F. A. A. de Souza, V. A. de Sousa, R. A. A. de Freitas, and G. A. de L. L. Ribeiro, "Experimental Evaluation of an SDR-Based UAV Localization System," Sensors, vol. 24, no. 9, p. 2789, 2024. DOI: 10.3390/s24092789
[3] A. Al-Hourani, S. Kandeepan, and S. Lardner, "RF-based drone detection and identification using deep learning," IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 67, no. 5, pp. 3890-3902, 2018. DOI: 10.1109/TVT.2018.2792477
[4] F. C. Chiper, A. Martian, C. V. B. Vladescu, and I. A. Fagarasan, "Drone Detection and Defense Systems: Survey and a Software-Defined Radio-Based Solution," in 2021 13th International Conference on Electronics, Computers and Artificial Intelligence (ECAI), 2021, pp. 1-6. DOI: 10.1109/ECAI52376.2021.9562854
[5] O. S. Al-Obaidi, A. J. Al-Ali, and T. K. Al-Uqaili, "A Survey on RF-based Drone Detection and Neutralization Techniques," in 2022 International Conference on Computer Science and Software Engineering (CSASE), 2022, pp. 1-6. DOI: 10.1109/CSASE51777.2022.9759495
[6] P. Flak, J. Lopatka, and P. Kawalec, "Drone Detection Sensor with Continuous 2.4 GHz ISM Band Coverage Based on Cost-Effective SDR Platform," IEEE Access, vol. 9, pp. 114674-114686, 2021. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3104738
[7] M. Ezuma, F. Erden, C. K. Anjinappa, O. Ozdemir, and I. Guvenc, "Micro-UAV detection and classification from RF fingerprints using deep learning," in 2019 IEEE Aerospace Conference, 2019, pp. 1-13. DOI: 10.1109/AERO.2019.8741749
[8] S. N. Al-Sadoon, A. G. Al-Suhail, and A. A. Al-Ali, "A Comprehensive Review of Drone Detection and Classification Methods," in 2023 International Conference on Communication, Computing, and Digital Systems (C-CODE), 2023, pp. 1-8. DOI: 10.1109/C-CODE58232.2023.10123164
[9] N. A. Al-Masri, M. S. Al-Issa, and M. I. Al-Hamar, "RF-Based UAV Detection and Identification Using Hierarchical Learning Approach," Sensors, vol. 21, no. 6, p. 1947, 2021. DOI: 10.3390/s21061947
[10] T. O'Shea, T. C. Clancy, and H. J. Ebeid, "Practical signal detection and classification in the RF spectrum," in 2016 IEEE International Symposium on Dynamic Spectrum Access Networks (DySPAN), 2016, pp. 1-10. DOI: 10.1109/DySPAN.2016.7543940
[11] S. Y. Zhuk, I. O. Tovkach, O. V. Neuimin, and V. V. Vasyliev, "Adaptive Filtering of UAV Movement Parameters Based on AOA-Measurements of the Sensor Network in the Presence of Abnormal Measurements," Journal of Aerospace Technology and Management, vol. 13, e4421, 2021. DOI: 10.5028/jatm.v13.1235
[12] V. M. Kartashov, V. M. Pososhenko, V. V. Voronin, V. V. Kolesnik, and O. V. Kapusta, "Methods for detection-recognition of radar, acoustic, optical and infrared signals of unmanned aerial vehicles," Радіотехніка, no. 205, pp. 138-153, 2021. DOI: 10.30837/rt.2021.2.205.15
[13] O. Yudin, R. Ziubina, S. Buchyk, and O. Matviichuk-Yudina, "Development of methods for identification of information-controlling signals of unmanned aircraft complex operator," Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, vol. 2, no. 9 (104), pp. 26-36, 2020. DOI: 10.15587/1729-4061.2020.195510
[14] V. V. Tiutiunyk, O. A. Levterov, O. O. Tiutiunyk, and D. V. Usachov, "Acoustic monitoring of sources of emergency situations associated with the use of firearms," Проблеми надзвичайних ситуацій, vol. 2, no. 40, pp. 269–292, 2024. DOI: 10.52363/2524-0226-2024-40-19
[15] S. O. Sokolskyi and A. V. Movchanyuk, "Audio signal processing algorithm using machine learning method," Вісник НТУУ «КПІ». Серія Радіотехніка. Радіоапаратобудування, no. 93, pp. 39-51, 2023. DOI: 10.20535/RADAP.2023.93.39-51