Avanzamenti nella rilevazione dei droni con le CNN

I Droni, noti anche come veicoli aerei senza pilota (UAV), stanno diventando sempre più comuni. Hanno molti usi, dai passatempo alle applicazioni commerciali. Tuttavia, l'aumento dei droni ha portato a preoccupazioni per la sicurezza. I droni possono essere utilizzati in modo improprio per attività come spionaggio, traffico di contrabbando o interruzione di servizi importanti. A causa di queste preoccupazioni, è necessario sviluppare metodi efficienti di rilevamento e classificazione dei droni che non dipendano dalla cooperazione dei droni.

#La Sfida del Rilevamento dei Droni

Rilevare e identificare i droni non è semplice, soprattutto in situazioni del mondo reale. Molte tecnologie diverse possono essere utilizzate a questo scopo, come scanner audio, video, radar e radiofrequenza (RF). Ogni metodo ha i suoi vantaggi e sfide, ma rilevare i droni in ambienti con un basso rapporto segnale-rumore (SNR) rimane particolarmente difficile.

In questa discussione, ci concentriamo sull'utilizzo di reti neurali convoluzionali (CNN) per rilevare e classificare i droni in base ai loro segnali RF. Le CNN sono un tipo di modello di machine learning spesso utilizzato per il riconoscimento delle immagini, ma possono essere applicate anche ad altri tipi di dati, inclusi i segnali RF.

#Metodi di Rilevamento

Per rilevare e classificare i droni, analizziamo i segnali RF raccolti da essi. Questi segnali possono essere rappresentati tramite Spettrogrammi, che mostrano come la potenza del segnale varia nel tempo e nella frequenza. Abbiamo raccolto un ampio dataset di segnali di droni in diverse condizioni, inclusi i rumori provenienti da altri dispositivi come Bluetooth e Wi-Fi.

L'obiettivo principale è creare un sistema in grado di rilevare i droni in modo affidabile, anche quando i segnali sono deboli o distorti. Per raggiungere questo obiettivo, utilizziamo le CNN per analizzare i dati degli spettrogrammi. Il nostro approccio si concentra sullo sviluppo di un sistema di rilevamento a basso costo che possa essere implementato facilmente.

#Raccolta Dati

Abbiamo registrato segnali di droni in una camera priva di eco per ridurre al minimo le interferenze. Questa configurazione ci consente di catturare segnali RF chiari dai droni. Abbiamo anche registrato vari tipi di rumore per capire come influenzano il rilevamento. Queste registrazioni aiutano a creare un dataset che include segnali con diversi livelli di rumore e interferenza.

Per preparare i dati per l'uso con i nostri modelli, abbiamo suddiviso i segnali in segmenti più piccoli, concentrandoci sulle porzioni in cui i segnali dei droni erano più forti. Questo passaggio aiuta a ridurre la quantità di dati irrilevanti. Ogni segmento è normalizzato, il che significa che la potenza del segnale viene regolata a un livello standard.

#Panoramica del Dataset

Il dataset che abbiamo creato è essenziale per addestrare e testare i nostri modelli. Include sia segnali di droni che rumore di fondo. Avere una varietà di condizioni di segnale ci consente di valutare meglio le prestazioni dei nostri modelli. Il dataset è disponibile pubblicamente, quindi altri possono usarlo per le loro ricerche o progetti.

#Architettura del Modello

Per rilevare i droni, abbiamo scelto un'architettura CNN nota come VGG. Questa architettura è composta da diversi strati di filtri convoluzionali di piccole dimensioni. Questi strati aiutano il modello ad apprendere schemi complessi nei dati mantenendo gestibile il numero di parametri. Esistono diverse variazioni di VGG, ma ci siamo concentrati su modelli più semplici per ridurre il carico computazionale.

Durante l'addestramento, abbiamo utilizzato una tecnica chiamata cross-validation per assicurarci che i nostri modelli non fossero sovra-addestrati. Questo metodo suddivide il dataset in diverse parti, addestrando il modello su alcune e validandolo su altre. In questo modo, possiamo valutare in modo efficace le prestazioni del modello.

#Processo di Addestramento

L'addestramento dei modelli CNN ha coinvolto diversi passaggi. Abbiamo utilizzato un gran numero di epoche di addestramento, che si riferisce a quante volte il modello attraversa l'intero dataset. All'interno di ogni epoca, il modello impara a regolare i suoi parametri in base ai dati che elabora. Durante l'addestramento, abbiamo monitorato l'Accuratezza su un set di validazione per evitare il sovra-addestramento.

Dopo l'addestramento, abbiamo testato i modelli su un dataset separato per valutare le loro prestazioni. Abbiamo esaminato sia l'accuratezza, che misura il numero di previsioni corrette, sia l'accuratezza bilanciata, che tiene conto di eventuali squilibri di classe nei dati. Questo aiuta a fornire una visione più completa di come il modello rileva i droni in diverse condizioni.

#Visualizzazione delle Prestazioni del Modello

Una delle sfide con i modelli di deep learning è comprendere come funzionano. Le CNN possono essere viste come "scatole nere", rendendo difficile interpretare le loro previsioni. Per affrontare questo problema, abbiamo visualizzato le rappresentazioni interne o gli embedding del modello.

Utilizzando tecniche come t-SNE e UMAP, possiamo ridurre le dimensioni di questi embedding e visualizzare come il modello raggruppa diverse classi. Questa visualizzazione aiuta a valutare se il modello è in grado di distinguere efficacemente tra droni e rumore.

#Test sul Campo

Dopo aver addestrato i modelli, abbiamo condotto test sul campo per vedere quanto bene si comportassero in condizioni del mondo reale. I test si sono svolti in un'area aperta con interferenze minime. Abbiamo utilizzato un sistema di rilevamento che includeva un computer, un SDR (radio definita dal software) e un'antenna direzionale.

Durante il test, abbiamo registrato segnali provenienti da vari droni a diverse distanze e angolazioni. L'obiettivo era valutare quanto bene i modelli potessero classificare i segnali dei droni in mezzo al rumore e ad altri segnali.

#Risultati del Test sul Campo

I risultati dei test sul campo hanno mostrato che i modelli si sono comportati abbastanza bene, specialmente nel rilevare i droni in buone condizioni. Tuttavia, come previsto, le prestazioni sono diminuite quando il SNR era basso. Questo calo delle prestazioni ha evidenziato la necessità di metodi migliorati per gestire il rumore e le interferenze.

In molti casi, i modelli hanno confuso il rumore di fondo con i segnali dei droni. Questa confusione è critica, poiché l'obiettivo principale è identificare la presenza di qualsiasi drone, indipendentemente dal suo tipo.

I risultati delle prestazioni hanno indicato che il modello più semplice, VGG11BN, ha performato in modo simile a modelli più complessi, come VGG19BN. Questo suggerisce che un design più semplice può essere efficace senza richiedere vaste risorse computazionali.

#Sfide di Misclassificazione

Le principali sfide che abbiamo affrontato durante i test sul campo erano legate alle misclassificazioni, in particolare tra i segnali dei droni e il rumore. La maggior parte degli errori si è verificata quando il modello ha cercato di differenziare tra queste due classi. Questa osservazione ha sottolineato l'importanza di creare un sistema in grado di identificare in modo affidabile qualsiasi segnale di drone, indipendentemente dal tipo.

#Limitazioni e Lavori Futuri

Sebbene i risultati siano stati promettenti, ci sono ancora limitazioni a questo lavoro. I test sul campo sono stati condotti in un ambiente non controllato, il che significa che la presenza di altri droni o rumore potrebbe influenzare negativamente le prestazioni. Per ulteriori ricerche, suggeriamo di esaminare modelli o tecniche più complessi che possano migliorare l'accuratezza della classificazione.

Inoltre, l'attuale configurazione si è concentrata su droni noti. I lavori futuri dovrebbero esplorare come rilevare droni sconosciuti che non erano parte del dataset di addestramento. Questo potrebbe comportare l'implementazione di tecniche di apprendimento non supervisionato per aiutare a identificare segnali non riconosciuti.

#Conclusione

In sintesi, lo sviluppo di un sistema di rilevamento e classificazione dei droni a basso costo utilizzando le CNN ha mostrato potenziale. La combinazione di una chiara raccolta di segnali RF, un addestramento efficace del modello e test nel mondo reale contribuisce a stabilire una base per futuri progressi nella tecnologia di rilevamento dei droni. Continuando a migliorare i modelli e affrontare le sfide incontrate, possiamo aumentare l'affidabilità e l'efficacia dei sistemi di rilevamento dei droni. Questo lavoro sottolinea la necessità di una continua ricerca e sviluppo per garantire sicurezza e protezione in ambienti in cui i droni stanno diventando sempre più prevalenti.