Денис Грознов, 03/09/19
Беспилотные летательные аппараты переживают бурное развитие, вторгаясь в разные сферы человеческой деятельности. Предпосылкой этому явились миниатюризация вычислительной техники, гироскопов, видеокамер, появление систем глобального позиционирования с высокой точностью и новых конструкционных материалов.
Первые попытки построить беспилотные летательные аппараты (БПЛА) относятся еще к межвоенным десятилетиям. В дальнейшем данная тема то замирала, то активизировалась, но никогда не уходила со сцены. Радиоуправляемые модели достаточно широко распространились в послевоенный период. Активизация была связана с опытом активного и успешного боевого применения БПЛА, но массовому распространению мешали стоимость и технологические ограничения.
Крылатые ракеты и БПЛА
Грань между БПЛА и, например, крылатыми ракетами очень тонка. Крылатые ракеты способны на все то, что могут БПЛА, и существуют уже более полувека. Их отличие друга от друга заключается в типе двигательной установки (что непринципиально) и одноразовости крылатых ракет.
БПЛА могут обладать разной степенью автономности, начиная от аппаратов, управляемых дистанционно, до полностью автоматических, они различаются также по конструкции, назначению и множеству других параметров. Управление БПЛА может осуществляться эпизодической подачей команд или непрерывно.
Контроль беспилотников
Согласно Правилам использования воздушного пространства Российской Федерации, БПЛА определяется как "летательный аппарат, выполняющий полет без пилота (экипажа) на борту и управляемый в полете автоматически, оператором с пункта управления или сочетанием указанных способов". Воздушный кодекс РФ требует регистрации БПЛА массой выше 30 кг, эти требования строже, чем в некоторых других странах.
Использование БПЛА происходит в соответствии с Положением о единой системе организации воздушного движения Российской Федерации, утвержденным постановлением Правительства Российской Федерации от 28 августа 2015 г. № 901. В соответствии с этим Положением руководящим органом единой системы является Федеральное агентство воздушного транспорта. В настоящее время есть попытки выделить для регулирования работы БПЛА (дронов) отдельного частно-государственного оператора, но ФСБ, Минобороны и правительство выступают против этого.
Кроме того, на базе одной из государственных компаний ведется работа по созданию многопозиционной системы наблюдения. Это очень важный момент. Системы охраны в том или ином качестве взаимодействуют с дронами, либо используют для мониторинга, либо мониторят их полет. Да, значительная часть БПЛА, с которыми приходится иметь дело, не попадают под законодательное регулирование, поскольку их масса меньше 30 кг. Однако регулировать использование воздушного пространства уполномочен один орган. Может ли быть расценено воздействие на БПЛА, как механическое, так и информационно-управляющее, как неправомерное регулирование воздушного пространства? Я не юрист и не могу точно ответить на этот вопрос, но предполагаю, что определенные коллизии тут существуют, тем более что состояние регулирования в этом вопросе отличается динамикой и рядовому разработчику (и не только рядовому) сложно предположить, как ситуация изменится через несколько лет.
Дроны активно используются, выгоды их применения очевидны. В государственном секторе, например, их используют для картографирования текущего состояния дачных участков. Существует и частное использования малоразмерных дронов. И если вопрос о том, насколько глубоко вниз (в недра) распространяются права владельцев земельного участка, более-менее определен, то вопрос, насколько вверх, — нет. Даже в контексте "личного пространства". Это также добавляет неопределенности вопросу противодействия дронам.
Мониторинг дронов
Обратимся теперь к задачам мониторинга дронов. Потенциально для мониторинга могут быть использованы видеосистемы (в том числе ИК-диапазона), а также системы лидарные, радиолокационные, электро- и магнито-чувствительные, акустические. Большинство дронов являются низколетящими целями (НЛЦ), а НЛЦ традиционно для ПВО считается сложным объектом. Сложность объясняется тем, что вблизи поверхности Земли меньше дальность обзора и существеннее помехи от подстилающей поверхности и объектов на ней, а также больше зон ограничения видимости. В отношении радиолокационного наблюдения дронов все эти факторы вполне действенны. Кроме того, у дронов не так много металлических частей, эффективная поверхность рассеивания невелика и потенциально может быть снижена еще сильнее, например при использовании керамики в двигателях, а также специальных мер, хорошо зарекомендовавших себя в "большой авиации", — оптимизации форм и ракурсов рассеивания отраженного сигнала, применения радиопоглощающих материалов.
Видеорегистраторы и видеокамеры систем мониторинга за последние годы претерпели существенные изменения как с точки зрения компактности, технологической надежности, управляемости, так и с точки зрения алгоритмов распознавания. Поэтому видеорегистрация БПЛА, особенно в сочетании с локацией лидаром (лазерным радаром), будет, наверное, на долгие годы ведущим способом мониторинга полета дронов. Конечно, определенные сложности есть и здесь. В отличие от человеческих лиц, на распознавание которых рассчитана львиная доля наработок соответствующих систем, работа с дронами требует учитывать высокую вариативность возможных форм.
Проблемы для систем распознавания дронов
Сделаем небольшое отступление для объяснения того, почему высокая вариативность возможных форм дронов является проблемой для систем распознавания. Вариативность возможных форм, иными словами полиморфизм, состоит в том, что дроны могут принимать вид самолетов различных аэродинамических схем, классических вертолетов, квадрокоптеров или даже птиц. С точки зрения распознавания все эти формы, в отличие от человеческого лица, серьезно различаются. Успехи систем распознавания за последнее время, помимо роста возможностей вычислительных систем и совершенствования алгоритмов (хотя все алгоритмы в принципе были известны и в 80-е гг. ХХ века), обусловлены накоплением огромного количества образцов. Для основных предметных областей (в первую очередь распознавание речи и человеческих лиц), "конвейера" однотипных изделий, текста, умных автомобилей, накоплена фантастическая по объемам база данных, миллионы и миллиарды образцов. Отработаны алгоритмы, которые дают хорошие результаты на этой базе, причем образцы в каждом из классов на простой человеческий взгляд сходны. В случае же с дронами придется относить к одному классу образцы самого разного вида и/или создавать свой класс для каждой из возможных форм дрона. Проблема в принципе решаема, есть результаты. Но накопить колоссальные библиотеки изображений дронов разных форм с разных ракурсов для наиболее популярных в настоящее время алгоритмов распознавания — задача непростая, даже при отделении фона, например неба. А выделять "нечто квадратное" (вроде квадрокоптера) на фоне жилого дома с прямоугольными окнами еще сложнее, тут желательно знать "историю" картинки. А есть еще деревья и "конкурирующие" с дронами за внимание птицы.
Еще одним фактором, обуславливающим специфику работы систем распознавания дронов, является их большая скорость, а именно ее соотношение со скоростью сканирования картинки в видеокамере (или скоростью срабатывания затвора). Пусть смещение объекта и невелико и риск его "потерять" при правильной работе тоже незначителен, но "смазанность" может затруднить распознавание или потребовать использовать более совершенные камеры. В большинстве мест, где стоят видеосистемы наблюдения, ясно, на какой дистанции и в каком месте снимка находятся объекты, поскольку все они располагаются на статичных поверхностях. Дрон, помимо того, что может быть видим с любого ракурса, может располагаться на произвольном расстоянии. Как принять решение о том, видит ли камера дрон класса А на расстоянии Х или дрон класса Б на расстоянии У, если ось абрис у них практически совпадает? Тут желательно использовать лидар и комплексировать информацию, как это делается в системах ПВО. А если ночь? Или сложные метеоусловия? Используем ИК-камеру или дополняем систему ею. Это тоже ведет к удорожанию распознавания.
Электро- и магниточувствительные датчики и системы пассивной радиолокации для работы по дронам не столь слабы, как это может показаться на первый взгляд. Ведь значительная часть дронов в настоящее время использует электромоторы, в которых есть и сильные магниты, и излучения в типичном частотном диапазоне. Да, в городских условиях хорошего качества ждать сложно, слишком насыщенна помеховая обстановка. Но в ряде ситуаций в качестве дополнительного канала информации такие подсистемы вполне могут быть востребованы.
Акустические датчики
Наверное, акустические датчики стали использоваться для обнаружения воздушных целей одними из первых. Многие помнят фотографии времен Великой Отечественной войны, когда с помощью акустических датчиков, выглядевших как огромные воронки, обнаруживали налеты на Москву. Сейчас, используя высокоскоростную компьютерную обработку сигналов и частотную фильтрацию, можно получать хорошие результаты по точности и дальности, наподобие реализованных в военных контрбатарейных системах. Для распознавания можно применять опыт систем распознавания речи, которые в настоящее время способны узнать голос одного человека из десятков и даже сотен миллионов других. Основной минус, пожалуй, — это слабая селекция целей и работа в городской среде, где много отражений сигнала. Возможности современной техники позволяют создавать системы обнаружения и распознавания БПЛА для разных условий и разных объектов.
Вторичная обработка
Несколько лет назад на одной научной конференции, посвященной построению систем охраны, мне довелось услышать доклад об одной системе на базе радиолокационной станции (РЛС) по контролю воздушного пространства. Я задал вопрос: сколько целей одновременно может обслуживать данная система? Ответ меня ошарашил: около сотни. А ведь в зенитных комплексах, к созданию которых я имел некоторое отношение, цифры были на порядок меньше. "Так у нас же столько позиций луча в секторе обзора!" — оппонировал докладчик. Я тогда воздержался от дискуссии, ибо спешил на другую секцию. В чем же подвох? Дело в том, что мало заметить БПЛА. Надо понять, куда он движется, и оценить угрозу. Для этого необходимо отследить его траекторию по серии последовательных измерений. В случае если у нас одиночный дрон, как это часто бывает на "сдаточных испытаниях" и "показухе", большой проблемы нет. Сопоставляем положения в разные моменты времени, экстраполируем, отображаем на мониторе, и все довольны. Если же целей несколько, то нам надо определить, какая куда полетела. Иначе возникает перепутывание трасс целей, мы не можем использовать также траекторную информацию в качестве дополнительного признака идентификации.
И математически, и алгоритмически это нетривиальная задача. При разработке систем ПВО данному вопросу посвящают солидные исследования, проводят длительное моделирование. Могу предположить, что в случае, когда БПЛА будут реально действовать против охраняемого объекта, мы обязательно столкнемся со сложно организованным налетом, ибо нельзя недооценивать оппонента.
Заключение
Какие угрозы несут в себе дроны? Если не рассматривать их применение в условиях военных действий, то угрозы сведутся к двум принципиальным моментам:
- внос-вынос неких предметов, возможно, посредством сообщников;
- информационная поддержка нарушителей, включая отвлечение ресурсов охраны и получение закрытой информации об объекте.
Скорее всего, в первом случае будут использованы дроны тяжелого (относительно) класса, а во втором — легкие и малозаметные. Отсюда вытекает потребность создания модели угроз со стороны БПЛА. Без такой модели не получится задать требования к системе, к условиям ее применения. Одно дело, когда мы принимаем дрон как нежелательного наблюдателя со стандартной "квадрокоптерной" начинкой, в этом случае видеосистема может стать адекватным решением. И другое дело, когда рассматриваются специализированные дроны, летающие в том числе поздним вечером в грозу, здесь потребуется еще как минимум ИК-канал и комплексирование информации.
