Diese Drohne wird gerade in einer speziellen Kammer mittels Radar vermessen. Forscher wollen so die charakteristischen Radar-Signaturen verschiedener Drohnenmodelle erfassen, damit diese künftig leichter detektiert werden können – beispielsweise, wenn sie gefährlich nah an den Start- und Landebahnen von Flughäfen aufsteigen.
Drohnen sind nicht nur bei Freizeitpiloten beleibt – sie sind auch nützliche Helfer. Sie dienen als fliegendes Auge zur Überwachung von Pipelines, geschützten Wildbeständen oder Feldern, helfen bei Rettungseinsätzen, der Paketlieferung und der Erkundung unwegsamen Geländes und könnten bald sogar auf dem Mars und dem Saturnmond Titan umherfliegen. Doch es gibt auch eine Schattenseite: Trotz Verboten steuern Drohnenpiloten ihre Fluggeräte oft gefährlich nah an startende oder landende Flugzeuge heran, zudem könnten Quadrocopter und Co auch von Terroristen zu Anschlägen missbraucht werden.
Radarquerschnitte im Test
Das Problem dabei: Mit gängiger Radartechnologie sind die kleinen Fluggeräte kaum zu orten. Ihr Material und die unterschiedliche, wenig kompakte Struktur ihrer Komponenten macht sie schwer detektierbar. Deshalb hat nun ein Forscherteam um Vasilii Semkin von der Universität Aalto damit begonnen, systematisch zu untersuchen, welche Signaturen verschiedene Drohnen im Radar hinterlassen.
„Wir haben den Radarquerschnitt von Drohnen in verschiedenen Frequenzen von 26 bis 40 Millihertz gemessen, um herauszufinden, wie die Fluggeräte besser detektiert werden könnten“, erklärt Semkin. Zudem wollten wir untersuchen, welche Signal-Unterschiede die verschiedenen Drohnenmodelle und -materalien hervorrufen.“ Ist die Radar-Signatur eines Modells einmal bekannt, kann sie künftig leichter identifiziert werden.
Datenbank der Drohnen-Signaturen
Diese Aufnahme zeigt eine der untersuchten Drohnen in einer speziell entwickelten Messkammer. Die spitzen Strukturen an den Wänden der Kammer sollen störende Reflexionen der Messradarstrahlen minimieren. Die Ergebnisse dieser Messungen sollen künftig in einer zentralen Drohnen-Datenbank zusammengefasst werden.
Diese kann dann genutzt werden, um Radarsysteme für die Detektion von Drohnen zu optimieren, aber auch, um die Algorithmen lernfähiger Künstlicher Intelligenzen zu trainieren. Diese KI-Systeme könnten dann beispielsweise von Flughäfen eingesetzt werden, um Drohnen-Radarsignaturen automatisiert zu erkennen.
Quelle: Aalto University
