Véhicules aériens sans pilote (UAV), communément appelés drones, sont largement utilisés en cartographie, photographie aérienne, opérations de secours, expédition, forces de l'ordre, agriculture, entre autres. Malgré un grand potentiel d'amélioration de la sécurité publique, l'utilisation de drones peut également conduire à des situations très indésirables, telles que les violations de la vie privée et de la sécurité, ou des dommages matériels. Il y a aussi la question très préoccupante des drones exploités pour mener des attaques terroristes, ce qui signifie une menace pour la sécurité publique et la sécurité nationale.

La technologie radar est l'une des solutions pour surveiller la présence de drones et prévenir d'éventuelles menaces. En raison de leurs différentes tailles, formes et matériaux composites, les drones peuvent être difficiles à détecter.

Chercheurs de l'Université d'Aalto (Finlande), UCLouvain (Belgique), et l'Université de New York (États-Unis) ont rassemblé de nombreuses données de mesure radar, visant à améliorer la détection et l'identification des drones. Les chercheurs ont mesuré la section transversale radar (RCS) de divers modèles de drones disponibles dans le commerce et construits sur mesure, qui indique comment la cible réfléchit les signaux radio. La signature RCS peut aider à identifier la taille, forme et le matériau du drone.

"Nous avons mesuré le RCS des drones à plusieurs fréquences d'ondes millimétriques de 26 à 40 GHz pour mieux comprendre comment les drones peuvent être détectés, et d'étudier la différence entre les modèles de drones et les matériaux en termes de diffusion des signaux radio. Nous pensons que nos résultats seront un point de départ pour une future base de données uniforme sur les drones. Par conséquent, tous les résultats sont accessibles au public avec notre document de recherche, " dit l'auteur, chercheur D. Sc. Vasilii Semkin.

Les données de mesure accessibles au public peuvent être utilisées dans le développement de systèmes radar, ainsi que des algorithmes d'apprentissage automatique pour une identification plus complexe. Cela augmenterait la probabilité de détecter les drones et réduirait les détections de défauts.

« Il est urgent de trouver de meilleurs moyens de surveiller l'utilisation des drones. Nous visons à poursuivre ce travail et à étendre la campagne de mesure à d'autres bandes de fréquences, ainsi que pour une plus grande variété de drones et différents environnements réels, " dit Vasilii Semkin.

Les chercheurs suggèrent que les stations de base 5G pourraient être fabriquées à l'avenir pour la surveillance.

« Nous développons une technologie de communication sans fil à ondes millimétriques, qui pourrait également être utilisé pour détecter l'environnement comme un radar. Avec cette technologie, Les stations de base 5G pourraient détecter les drones, entre autres, ", explique le professeur Ville Viikari de l'Université d'Aalto.