Un sensore a basso costo identifica i droni in arrivo grazie ai campi magnetici dei motori
Gli ingegneri della Florida International University raggiungono un'accuratezza di rilevamento del 98,5 per cento con il rilevamento radio passivo a bassa frequenza e l'intelligenza artificiale
Di Letizia Giugliano
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Gli ingegneri della Florida International University hanno messo a punto un metodo di rilevamento passivo che identifica i droni in volo esclusivamente grazie alle firme magnetiche prodotte dai loro motori elettrici. L'hardware costa solo poche centinaia di dollari da assemblare e individua i modelli di drone con un'accuratezza fino al 98,52% a distanza ravvicinata, offrendo un'alternativa ai radar attivi e ai sistemi acustici rumorosi.
Leggere l'impronta magnetica invisibile dei motori dei droni
I piccoli velivoli senza pilota producibili in serie, noti come micro-UAS, pongono gravi sfide di rilevamento sui campi di battaglia moderni perché spesso volano sotto la soglia dei radar convenzionali. Per affrontare questa vulnerabilità, un'innovazione dei ricercatori della Florida International University si è rivolta a un sottoprodotto fisico inevitabile del volo dei multirotore: i campi magnetici a frequenza estremamente bassa (ELF) creati dai motori elettrici in rotazione, come dettagliato da TechXplore. Poiché i droni commerciali e tattici impiegano numeri di motori, geometrie e configurazioni elettriche distinti, ogni modello emette in volo una firma elettromagnetica peculiare.
«Ogni metodo di rilevamento attualmente in uso rivela qualcosa. Il radar trasmette un segnale. I sistemi acustici vengono sopraffatti dal rumore di fondo. Noi abbiamo preso una direzione del tutto diversa.»
— Arjuna Madanayake, professore alla Florida International University
Apprendimento automatico e architettura di antenna passiva
Invece di proiettare fasci radio attivi, l'apparato di rilevamento opera in totale silenzio. Un'antenna ricevente specializzata cattura le emissioni ambientali in arrivo, che vengono poi analizzate da un modello di intelligenza artificiale e apprendimento automatico addestrato a riconoscere schemi motori specifici, secondo TechXplore. Nelle prove sul campo pubblicate sulla rivista IEEE Sensors Journal nello studio ELF Passive Radio Sensing and AI-Perception of Micro-UAS, il sistema ha raggiunto un'accuratezza del 98,52% in ambienti esterni a distanze fino a 15 metri (49 piedi), segnalando correttamente non solo la presenza di un velivolo ma anche la sua marca e il suo modello esatti.
Basso costo di produzione e zero emissioni di segnale
I sistemi di tracciamento convenzionali comportano compromessi strutturali: le unità radar trasmettono segnali che espongono la posizione dell'operatore, mentre le telecamere ottiche richiedono la linea di vista e i microfoni acustici faticano in ambienti di combattimento ventosi o rumorosi. Al contrario, il prototipo della FIU ascolta passivamente senza diffondere una firma di ritorno, lasciando una traccia elettronica rilevabile pari a zero, come riportato da TechXplore. Lo sviluppo è stato diretto dal professor Arjuna Madanayake del Department of Electrical & Computer Engineering della FIU, in collaborazione con il ricercatore con sede in Sri Lanka Chatura Seneviratne e con Soumyajit Mandal del Brookhaven National Laboratory.
Collaborazione industriale e futuri impieghi
La barriera economica al monitoraggio anti-drone potrebbe ridursi significativamente se la tecnologia verrà scalata, dato che l'hardware di base costa solo poche centinaia di dollari e non richiede personale operativo specializzato sul posto, osserva TechXplore. Con il Dipartimento della Guerra degli Stati Uniti che ha richiesto 74 miliardi di dollari per i sistemi per droni e anti-drone nel bilancio dell'anno fiscale 2027, il gruppo di ricerca universitario sta collaborando attivamente con partner industriali americani per ampliare la portata del rilevamento e portare l'invenzione del tracciamento passivo verso applicazioni commerciali di difesa.
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