Фон исследования
Картирование электромагнитной среды (EEM) — это качественное описание электромагнитной среды через множество переменных, таких как время, частота, пространство и сила поля. Создание карты электромагнитной среды позволяет визуально отобразить распределение электромагнитной энергии в определенной области, что может помочь в мониторинге и предотвращении электромагнитного загрязнения. В армии картирование электромагнитной среды напрямую поддерживает электромагнитную спектровую войну, что делает создание карт электромагнитной среды темой обширного внимания и исследований.
Первым шагом в картировании электромагнитной среды является сбор электромагнитной информации по определенной территории. Из-за трудностей с маневрированием по физическому рельефу беспилотные летательные аппараты (БЛА), которые являются высокоэффективными и экономически выгодными, стали лучшим выбором. Кроме того, скорость выполнения задач, процент успешного завершения задач и точность данных, собранных группой БЛА, значительно выше, чем у одного БЛА.
Обзор исследования
Цифровой алгоритм волчьей стаи, основанный на феромонах, предложенный исследовательской группой Кафедры науки и технологии инструментов Университета электронной науки и технологии Китая, позволяет рою БПЛА заранее искать опасные зоны полета и оптимизировать планирование маршрутов. Команда разработала частичную свёрточную нейронную сеть на основе внимания для создания высокоточной карты электромагнитной окружающей среды.
Для тестирования эффективности этого алгоритма была проведена симуляция с аппаратным обеспечением в контуре, использующая квадрокоптер с установленным измерительным чипом.
Используемое оборудование включало оптическую систему захвата движения NOKOV 3D, оснащённую 24 камерами захвата движения Mars 4H. С разрешением 4 миллиона пикселей, частотой обновления 180 Гц и задержкой всего 5,2 мс, эти камеры могли обеспечить угол обзора 52° с точностью на уровне субмиллиметра.
Кроме того, программное обеспечение для захвата движения NOKOV Seeker 1.6 поддерживает разнообразные полезные функции, включая калибровку и коррекцию системы, сбор и экспорт данных, SDK в реальном времени, а также возможность импортировать данные в MATLAB, C++, Linux, Simulink и другие платформы в реальном времени. Это программное обеспечение также включает в себя как сопоставление облаков точек, так и сопоставление жестких тел для различения целей.
Библиография:
Ли Тонг. Исследование метода построения карты электромагнитной среды на основе роя БПЛА [D]. Чэндуйский университет электронных наук и технологий Китая, 2022.