論文の概要: Robust Low-Cost Drone Detection and Classification in Low SNR Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18624v3
• Date: Thu, 07 Nov 2024 10:35:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:36:00.779676
• Title: Robust Low-Cost Drone Detection and Classification in Low SNR Environments
• Title（参考訳）: 低SNR環境下でのロバストな低コストドローン検出と分類
• Authors: Stefan Glüge, Matthias Nyfeler, Ahmad Aghaebrahimian, Nicola Ramagnano, Christof Schüpbach,
• Abstract要約: ドローンを検知し、分類する能力について、様々な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を評価した。 本稿では,標準コンピュータ,ソフトウェア定義無線(SDR),アンテナを用いた低コストドローン検知システムについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9087641068861043
• License:
• Abstract: The proliferation of drones, or unmanned aerial vehicles (UAVs), has raised significant safety concerns due to their potential misuse in activities such as espionage, smuggling, and infrastructure disruption. This paper addresses the critical need for effective drone detection and classification systems that operate independently of UAV cooperation. We evaluate various convolutional neural networks (CNNs) for their ability to detect and classify drones using spectrogram data derived from consecutive Fourier transforms of signal components. The focus is on model robustness in low signal-to-noise ratio (SNR) environments, which is critical for real-world applications. A comprehensive dataset is provided to support future model development. In addition, we demonstrate a low-cost drone detection system using a standard computer, software-defined radio (SDR) and antenna, validated through real-world field testing. On our development dataset, all models consistently achieved an average balanced classification accuracy of >= 85% at SNR > -12dB. In the field test, these models achieved an average balance accuracy of > 80%, depending on transmitter distance and antenna direction. Our contributions include: a publicly available dataset for model development, a comparative analysis of CNN for drone detection under low SNR conditions, and the deployment and field evaluation of a practical, low-cost detection system.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)の拡散は、スパイ活動、密輸、インフラ破壊などの活動で誤用される可能性があるため、重大な安全上の懸念を引き起こしている。 本稿では,UAV協力とは無関係に機能する効果的なドローン検知・分類システムの必要性について論じる。 信号成分の連続フーリエ変換から導かれるスペクトルデータを用いて、様々な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を検出・分類する能力について評価した。 その焦点は、SNR(low signal-to-noise ratio)環境におけるモデルロバスト性であり、これは現実世界のアプリケーションにとって重要なものである。 将来のモデル開発をサポートするために、包括的なデータセットが提供される。 さらに,ソフトウェア定義無線(SDR)とアンテナを用いた低コストなドローン検知システムを実世界のフィールドテストにより検証した。 開発データセットでは,SNR > -12dB で平均平衡分類精度 >= 85% を達成した。 フィールドテストでは、送信機距離とアンテナ方向に応じて平均バランス精度が80%まで向上した。 我々の貢献は、モデル開発のための公開データセット、低SNR条件下でのドローン検出のためのCNNの比較分析、実用的な低コスト検出システムの展開とフィールド評価である。

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