DGIST anunció el martes 16 de julio que el equipo del investigador principal Dae-gun Oh en el Collaborative Robots Research Center desarrolló un sistema de radar que puede detectar drones subminiatura que están a 3 km de distancia.
Como resultado del descubrimiento de un dron norcoreano en Paju en marzo de 2014, el Ministerio de Defensa Nacional de Corea del Sur adoptó un radar de detección de drones basado en una tecnología en el extranjero. Desde el año pasado, el ministerio se ha dedicado a construir un sistema de combate utilizandodrones y entrenamiento de personal especializado mediante la formación de una unidad de drones para fortalecer su capacidad de defensa. La necesidad de reconocimiento de la vigilancia enemiga y la detección temprana de drones ofensivos ha aumentado en Corea.
Sin embargo, debido a la falta de tecnología de detección de radar, Corea del Sur está utilizando muchos sistemas de radar del exterior, como los radares de detección de drones de RADA en Israel y Blighter en el Reino Unido. RADA posee un rendimiento de tecnología de radar superior que puede detectar drones que sonun máximo de 3 km de distancia.
Desde 2014, el equipo del investigador principal de DGIST Daegun Oh ha estado trabajando continuamente en I + D de un sistema de radar de detección de drones basado en un algoritmo de súper resolución que utiliza solo tecnología coreana y desarrolló el primer sistema de radar de Corea que puede detectar drones a 200 metros de distancia por primera vezen 2016. A través de una investigación continua, el equipo desarrolló con éxito un sistema de radar de clase mundial que puede detectar drones fantasmas subminiatura volando en el cielo a lo largo de 3 km.
El equipo de investigación diseñó el sistema de radar de detección de drones para operar entre 12 GHz y 18 GHz, y aplicó la tecnología de procesamiento de señal de radar de súper resolución para localizar drones con precisión mediante la aplicación de una tecnología AESA radar1 para aumentar la distancia máxima de detección del radar. Además, el radarEl sistema puede identificar y detectar drones más claramente en tiempo real mediante la integración de 'GAN tecnología de cognición de drones basada en redes adversas generativas' 2, que ha estado llamando la atención como algoritmo de aprendizaje profundo de próxima generación.
Lo que es notable es que los componentes de hardware como la transmisión, la antena de transmisión, la unidad receptora, la antena receptora y la plataforma de procesamiento de señales dentro del sistema de detección de radar se desarrollaron 100% conjuntamente con pequeñas y medianas empresas coreanas, lo que puede ayudar a crearaltos valores agregados de las industrias regionales.
El equipo del investigador principal Daegun Oh en el Centro de Investigación de Robots Colaborativos DGIST dijo: "Este logro de investigación es el resultado de la cooperación con empresas coreanas para desarrollar hardware de radar y nuestro enfoque en el desarrollo de un algoritmo de procesamiento de señal de radar único para detección, seguimiento yidentificación de drones. Nos esforzaremos más por mejorar la reputación de las tecnologías de radar nacionales en el mercado global cambiando el espectro de mercado liderado por compañías extranjeras ". El equipo de investigación está discutiendo el tema de la transferencia de tecnología de radar de detección de drones a la defensa coreana y extranjeraindustrias.
La tecnología de identificación de radar AI en este logro de investigación fue publicada en la revista de radar de clase mundial IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters el 18 de junio. Además, también se han publicado documentos sobre la tecnología de elementos de drones Cartas de microondas y tecnología óptica, sensores IEEE, transacciones IEEE en sistemas aeroespaciales y electrónicos, sensores MDPI , etc.
Esta investigación fue realizada conjuntamente por el equipo de investigación del investigador principal Daegun Oh en DGIST y el equipo de investigación del profesor Youngwook Kim en la Universidad de California, EE. UU. Con el apoyo del Ministerio de Ciencia y TIC a partir de 2017.
1 radar AESA matriz de exploración electrónica activa: puede transmitir y recibir señales electromagnéticas de forma independiente porque los módulos de radar en la antena de radar tienen amplificadores de semiconductores individuales y desplazadores de fase.
2 GAN Redes Adversarias Generativas: un algoritmo de IA de aprendizaje profundo de la próxima generación que produce datos a través de la autoaprendizaje con datos pequeños debido a su estructura de red cardio-nerviosa.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por DGIST Instituto de Ciencia y Tecnología Daegu Gyeongbuk . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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