Kiemelt Infrastruktúraelemek Légterének Védelme Drónvédelmi Technológia Alkalmazásával

2023-2024 tavasz

Szoftver

Téma leírása

A kiemelt épületek és infrastruktúrák védelme napjainkban egyre nagyobb kihívást jelent a drónok elleni védekezés terén. A modern biztonsági megoldások középpontjában a speciális szenzoros és beavatkozó technológiák állnak, amelyek képesek észlelni, azonosítani és elhárítani a potenciálisan ellenséges drónokat. Ez a diplomamunka a drónok észlelése céljából használt szenzor- és az elhárításuk célját szolgáló beavatkozó technológiák alkalmazását és működési elveit, valamint a technológia lehetséges fejlesztésének irányait vizsgálja a drónok elleni védelemben, különös tekintettel a kiemelt épületek és infrastruktúrák légterének védelmére.

A hallgató feladatának a következőkre kell kiterjednie:

  1. A kiemelt épületek védelmére szolgáló jelenlegi szenzor- és beavatkozó technológiák és rendszerek áttekintése, bemutatása – beleértve a rádiófrekvenciás, elektro-optikai, radar és akusztikus szenzorokat, az ezekről érkező jelek integrációja és értelmezése céljából használt szenzorfúziós rendszert, valamint a drónok elhárítását szolgáló beavatkozó eszközöket.
  2. Drónvédelmi (C-UAV) rendszerekben alkalmazott szenzortechnológiák és beavatkozó eszközök hatékonyságfejlesztésének lehetőségei- – Elemezze részletesen a létező radar, rádiófrekvenciás, elektrooptikai és infravörös valamint akusztikus szenzortechnológiákat, valamint a soft- és hardkill beavatkozó ezközöket, majd tervezzen a C-UAV rendszert hatékonyabban támogató szenzor- és beavatkozó eszköztípusokat vagy megoldásokat. A feladat választható elemei a következőek:
    • Vizsgálja meg a különböző szenzortechnológiák működési elveit, önálló adatfeldolgozási rendszereit, hatékonyságát és korlátait a drónok észlelésében.
    • Készítsen a megismert szenzortechnológiák paramétereinek javítására és korlátainak redukálására irányuló koncepciót a jelenlegi technológiák hatékonyságának javítása céljából, és modellezze a koncepciót.
    • Tegyen javaslatot a megismert érzékelési technológiákhoz képest alternatív jelek érzékelésére irányuló szenzortípusra, és készítsen modellt a szenzorra.
    • Vizsgálja meg a különböző beavatkozó eszközök működési elveit, hatékonyságát és korlátait a drónok elhárításában.
    • Készítsen a megismert beavatkozó eszközök paramétereinek javítására és korlátainak redukálására irányuló koncepciót a jelenlegi technológiák hatékonyságának javítása céljából, és modellezze a koncepciót.
    • Tegyen javaslatot, és készítsen modellt a megismert beavatkozó eszközökhöz képest alternatív beavatkozási módszereket alkalmazó eszközre.
    • Tesztelje és értékelje az új rendszerelemek teljesítményét különböző környezeti feltételek és drón-típusok mellett.
    • Elemezze, hogyan javíthatják az új megoldások a C-UAV rendszerek észlelési és elhárítási hatékonyságát, és csökkenthetik a hamis riasztások számát.
    • Vizsgálja meg a különböző szenzortechnológiák működési elveit, önálló adatfeldolgozási rendszereit, valamint a szenzorfúziós rendszerek működési elveit, hatékonyságát és korlátait.
    • Fejlesszen ki egy olyan integrációs algoritmust, amely összekapcsolja a különböző típusú szenzorok adatait a drónok azonosítása és követése céljából – gondolva az algoritmus gépi tanulásra való alkalmasság tételére.
    • Tervezze meg az algoritmus alapvető struktúráját, beleértve a neurális hálózatok architektúráját és a tanulási módszereket.
    • Határozza meg az algoritmus célját, például a drónok típusainak, mozgási mintáinak vagy viselkedésének azonosítását a vizsgált légtérben megjelenő más mozgó tárgyaktól vagy élőlényektől való megkülönböztethetőség céljából.
    • Gyűjtsön adatokat különböző típusú drónokról és azok viselkedéséről.
    • Dolgozza fel, és normalizálja az adatokat a neurális hálózatok hatékony tanulásához.
    • Alkalmazza a mélytanulás és gépi tanulás technikáit a drónok észlelésére és azonosítására.
    • Optimalizálja a neurális hálózatokat a legjobb teljesítmény és pontosság érdekében.
    • Tesztelje az algoritmust különböző környezetekben és forgatókönyvekben.
    • Értékelje az algoritmus hatékonyságát, pontosságát és megbízhatóságát a drónok észlelésében és azonosításában.
  1. Többféle szenzortechnológia integrálása egy drónvédelmi rendszerben - Létező technológiák elemzéséből nyert ismereteket felhasználva tervezzen egy szenzorfúziós rendszert, amely különböző típusú szenzorok adatai alapján képes a drónok mozgásának és viselkedésének dinamikus elemzésére a hatékonyabb C-UAV válaszok elérése céljából.
    • Hozzon létre egy tesztkörnyezetet a rendszer valós idejű tesztelésére és értékelésére különböző környezeti feltételek és drón-típusok mellett.
    • Elemezze, hogyan javíthatja a szenzorfúzió a C-UAV rendszerek válaszadási gyorsaságát és pontosságát, és csökkentheti a hamis riasztások számát.
  2. Mesterséges intelligencián alapuló algoritmus fejlesztése a drónok hatékonyabb észlelése és azonosítása céljából C-UAV rendszerekben - Fejlesszen ki, és teszteljen egy mesterséges intelligencián (MI) és neurális hálózatokon alapuló algoritmust, amely javítja a drónok észlelésének és azonosításának hatékonyságát C-UAV rendszerekben.

 

Ez a diplomamunka nem csak az aktuális C-UAV technológiák hatékonyságát és pontosságát hivatott javítani, hanem egyben kiindulópontot is biztosít a témában való további tudományos kutatásokhoz. A témavezető ösztönzi és támogatja a kiválóan teljesítő hallgatókat abban, hogy ezt a kutatást tovább vigye TDK-ra, és / vagy a PhD kutatások részeként mélyebben elemezze a mesterséges intelligencia és neurális hálózatok alkalmazásának lehetőségeit és kihívásait a C-UAV rendszerekben.

A diplomamunka elkészítésében résztvevő hallgatót az 1. feladat mellett még egy feladatot választanak a 2., 3., és 4. feladatok közül.

Kapcsolatfelvétel és További Információk:

Külső ipari konzulens: Dr. Sziveri János / Szepessy Kornél (kornel.szepessy (at) 4ig.hu)


Külső partner: 4iG

Maximális létszám: 3 fő