Un capteur à bas coût identifie les drones entrants grâce aux champs magnétiques de leurs moteurs
Des ingénieurs de la Florida International University atteignent 98,5 % de précision de détection grâce à une écoute radiofréquence passive basse fréquence et à l'intelligence artificielle
Par Letizia Giugliano
3 min de lectureHuman-Edited, AI-Assisted
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Des ingénieurs de la Florida International University ont mis au point une méthode de détection passive qui identifie les drones en vol uniquement à partir des signatures magnétiques produites par leurs moteurs électriques. Le matériel ne coûte que quelques centaines de dollars à assembler et permet d'identifier les modèles de drones avec une précision allant jusqu'à 98,52 % à courte portée, offrant une alternative au radar actif et aux systèmes acoustiques bruyants.
Lire l'empreinte magnétique invisible des moteurs de drones
Les petits aéronefs sans pilote produits en masse, appelés micro-UAS, posent de graves problèmes de détection sur les champs de bataille modernes, car ils volent souvent sous le seuil de détection des radars conventionnels. Pour répondre à cette vulnérabilité, une innovation de chercheurs de la Florida International University s'est tournée vers un sous-produit physique inévitable du vol des multirotors : les champs magnétiques à très basse fréquence (ELF) créés par les moteurs électriques en rotation, comme le détaille TechXplore. Parce que les drones commerciaux et tactiques emploient des nombres de moteurs, des géométries et des architectures électriques distincts, chaque modèle émet une signature électromagnétique qui lui est propre en vol.
« Toutes les méthodes de détection actuellement utilisées trahissent quelque chose. Le radar émet un signal. Les systèmes acoustiques sont submergés par le bruit ambiant. Nous avons pris une direction complètement différente. »
— Arjuna Madanayake, professeur à la Florida International University
Apprentissage automatique et architecture d'antenne passive
Plutôt que de projeter des faisceaux radio actifs, l'appareil de détection fonctionne en silence total. Une antenne réceptrice spécialisée capte les émissions ambiantes, qui sont ensuite analysées par un modèle d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique entraîné à reconnaître des motifs moteurs spécifiques, selon TechXplore. Lors d'essais sur le terrain publiés dans la revue IEEE Sensors Journal sous l'étude ELF Passive Radio Sensing and AI-Perception of Micro-UAS, le système a atteint une précision de 98,52 % en extérieur à des distances allant jusqu'à 15 mètres (49 pieds), signalant correctement non seulement la présence d'un aéronef mais aussi sa marque et son modèle exacts.
Coût de production réduit et zéro émission de signal
Les systèmes de suivi conventionnels présentent des compromis structurels : les radars émettent des signaux qui exposent la position de l'opérateur, tandis que les caméras optiques exigent une ligne de vue et que les microphones acoustiques peinent dans des environnements venteux ou bruyants. À l'inverse, le prototype de la FIU écoute passivement sans diffuser de signature de retour, ne laissant aucune trace électronique détectable, rapporte TechXplore. Le développement a été dirigé par le professeur Arjuna Madanayake, du Department of Electrical & Computer Engineering de la FIU, en collaboration avec le chercheur sri-lankais Chatura Seneviratne et Soumyajit Mandal, du Brookhaven National Laboratory.
Collaboration industrielle et déploiement futur
La barrière économique de la surveillance anti-drones pourrait baisser sensiblement si la technologie passe à l'échelle, le matériel sous-jacent ne coûtant que quelques centaines de dollars et ne nécessitant aucune équipe d'exploitation spécialisée sur site, note TechXplore. Alors que le département de la Guerre des États-Unis demande 74 milliards de dollars pour les systèmes de drones et d'anti-drones dans son budget de l'exercice 2027, le groupe de recherche universitaire collabore activement avec des partenaires industriels américains pour étendre la portée de détection et amener cette invention de suivi passif vers des applications de défense commerciales.
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