Д.Н. Шевелев1, А.В. Росляков2, Н.И. Смелов3, Н.А. Задорина4, А.Н. Ломанов5

1–5 Рыбинский государственный авиационный технический университет имени П.А. Соловьева (г. Рыбинск, Россия)

1 i@d-shevelev.ru, 2 aroslykovit@yandex.ru, 3 thesmelov1@mail.ru, 4 zadorina@rsatu.ru, 5 lepss@yandex.ru

Постановка проблемы. Рост доступности и функциональности коммерческих и самодельных беспилотных летательных
аппаратов (БПЛА), которые могут применяться в военных и террористических целях, приводит к возникновению комплексной угрозы для объектов критической инфраструктуры. Существующие средства противодействия отличаются высокой стоимостью, сложностью применения в условиях среднего и ближнего эшелонов обороны, и не всегда надежны против малых, низколетящих или автономных целей.

Цель. Повысить защищенность объектов критической инфраструктуры путем разработки программно-аппаратного комплекса, способного автономно выполнять обнаружение, идентификацию и нейтрализацию несанкционированных беспилотных летательных аппаратов.

Результаты. Предложена архитектура комплекса из трех ключевых подсистем: наземный центр управления, внешнее средство первичного обнаружения (радар) и автономный квадрокоптер-перехватчик. Разработан и протестирован прототип. Реализован автоматизированный выход перехватчика в район цели по данным радара с последующим визуально инерциальным позиционированием и бортовым распознаванием/трекингом цели. Выполнен анализ сильных и слабых сторон системы и проведена сравнительная оценка с существующими решениями.

Практическая значимость. Реализация комплекса позволяет повысить уровень защиты критически важных объектов, дополняя существующие эшелоны охраны. Отдельные модули системы (навигация, распознавание, трекинг) могут быть адаптированы для применения в гражданских целях, включая мониторинг, обеспечение безопасности и автономную навигацию.

Шевелев Д.Н., Росляков А.В., Смелов Н.И., Задорина Н.А., Ломанов А.Н. Разработка комплекса защиты объектов критической инфраструктуры от БПЛА // Успехи современной радиоэлектроники. 2025. T. 79. № 10. С. 60–69. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700784-202510-08

1. Белоусов С.А., Захаров П.В. Системы радиотехнического обнаружения малогабаритных беспилотных летательных аппаратов // Электросвязь. 2021. № 5. С. 18–25.
2. Курганов А.А., Лаптев М.Н. Обзор современных методов обнаружения и подавления БПЛА // Вестник Военного университета. 2020. № 4. С. 44–52.
3. Wischnewski R., Borisov N., Rassõlkin A. Drone detection, classification and tracking using neural networks and multiple sensors // arXiv preprint arXiv:2206.04307. 2022. URL: https://arxiv.org/abs/2206.04307
4. Лебедев П.В. Анализ уязвимостей объектов критической инфраструктуры к атакам с применением БПЛА // Информационная безопасность. 2022. № 1. С. 34–41.
5. Dedrone. Smart Airspace Security: Product Overview. URL: https://www.dedrone.com
6. DroneShield. Counter-UAS Solutions: Technical Specifications. URL: https://www.droneshield.com
7. RADA Electronic Industries. Multi-Mission Tactical Radar Systems. URL: https://www.rada.com
8. Беляев А.А., Мищенко Д.С. Современные методы защиты от малых беспилотных летательных аппаратов: Обзор // Вестник ВКА им. Жуковского. 2022. №4 (118). С. 45–56.
9. Кузнецов И.Ю. Радиоэлектронная борьба с БПЛА: принципы, технологии, эффективность // Радиоэлектроника и связь. 2023. Т. 14. № 2. С. 92–99.
10. Васильев С.Н. Автоматизированные системы управления и искусственный интеллект. М.: Машиностроение. 2021.
11. Scaramuzza D., Fraundorfer F. Visual Odometry [Tutorial] // IEEE Robotics & Automation Magazine. 2011. Т. 18. № 4. С. 80–92. URL: https://doi.org/10.1109/MRA.2011.943233
12. Geneva P., Huang G. OpenVINS: A Research Platform for Visual-Inertial Estimation. URL: https://arxiv.org/abs/2003.06281
13. Mourikis A.I., Roumeliotis S.I. A Multi-State Constraint Kalman Filter for Vision-aided Inertial Navigation // Proceedings of the 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2007. С. 3565–3572. URL: https://doi.org/10.1109/ICRA.2007.4209647
14. Гаврилов А.С., Шабуров А.А. Методы интеграции ИНС и оптических систем в задачах навигации БПЛА // Научный журнал «Известия ЮФУ. Технические науки». 2021. № 3. С. 67–75.
15. Трекинг объектов в видеопотоке на основе сверточных нейронных сетей и фрактального анализа. URL: https://repo.ssau.ru/bitstream/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Treking-obektov-v-videopotoke-na-osnove-svertochnyh-neironnyh-setei-i-fraktalnogo-analiza-69606/1/paper_376.pdf
16. Нейросетевая система отслеживания и распознавания объектов в видеопотоке. URL: https://s.top-technologies.ru/pdf/2018/12-1/37270.pdf
17. Золотухин Ю.Н. и др. Отслеживание объекта в видеопотоке с помощью сверточной нейронной сети // Автометрия. 2020. Т. 56. № 6. С. 100–106. URL: https://www.iae.nsk.su/images/stories/5_Autometria/5_Archives/2020/6/11_Zolotukhin.pdf