Fúzia senzorov v C-UAS: multi-modalna detekcia a sledovanie cieľov

Prečo multi-modálna fúzia senzorov v C-UAS

Counter-UAS (C-UAS) systémy čelia heterogénnym hrozbám od mikro-UAV s malým radarovým prierezom po rýchle FPV platformy s nízkou tepelnou stopou a adaptívnymi rádiami. Jednotlivé senzory sú vždy limitované vlastným „oknom reality“ (napr. radar – výborný dosah, slabá klasifikácia; EO/IR – dobrá identifikácia, citlivosť na počasie; RF – detekcia aktívnej rádiovej prevádzky, slepota pri tichom režime). Multi-modálna fúzia kombinuje komplementárne zdroje informácií pre spoľahlivú detekciu, sledovanie, klasifikáciu a rozhodovanie o protiopatreniach v rôznych prostrediach (mestská zástavba, letiská, kritická infraštruktúra).

Senzorický ekosystém: modality a ich silné/slabé stránky

• Primárny radar (X/S/K-pásmo): široké pokrytie, schopnosť merania rýchlosti (Doppler), odolnosť voči svetelným podmienkam; citlivosť na clutter, obmedzenia pri malom RCS a nízkych výškach.
• Pasívny RF/ESM: detekcia, klasifikácia a lokalizácia rádiových emisií (C2 linky, FPV video, telemetria); slepé na tiché platformy alebo záznamové lety bez vysielania.
• EO/IR kamery: vizuálna identifikácia, klasifikácia typov UAV, potvrdenie kontaktu; závislosť na počasí, dym/vlaha, limitácie v noci (EO) a pri vysokom slnku (IR saturácia).
• Acoustic/Seismic: nízka cena, detekcia blízkosti s typickou signatúrou motorov a vrtúľ; citlivosť na hluk a vietor, účinný dosah desiatky až stovky metrov.
• Secondary/kooperatívne zdroje: ADS-B/Mode-S, U-space/Remote ID, Wi-Fi/Bluetooth fingerprinting, údaje zo siete terénnych senzorov (barikády, ploty).
• Lidar a multistatické radary: presná poloha na krátku vzdialenosť, dobré pre finálne navedenie efektora; limitovaný dosah a náklady.

Úrovne fúzie: od dát k rozhodnutiu

• Úroveň snímok (raw data level): spájanie dopplerových kubov, spektrogramov či obrazových tenzorov; náročné na šírku pásma a synchronizáciu, najvyšší teoretický výkon.
• Úroveň detekcií (feature/measurement level): fúzia bodových meraní (range, azimut, elevácia, rýchlosť, RSSI, bearing-only) cez filtre a asociáciu; najbežnejší kompromis.
• Úroveň trás (track-to-track): konsolidácia lokálnych trás z viacerých uzlov; menší dátový tok, riešiť koreláciu a biasy.
• Úroveň rozhodnutí: hlasovanie a logika pravidiel/pravdepodobností nad výstupmi triedičov a trackerov (napr. „ROE – Rules of Engagement“).

Kalibrácia, časovanie a registrácia senzorov

• Priestorová registrácia: odhad rigidných transformácií medzi senzormi (EO-to-radar, RF-array orientácia). Nutná geometrická kalibrácia (intrinsic/extrinsic) a mapovanie na jednotný georeferenčný rámec (WGS-84/UTM).
• Časová synchronizácia: PTP/NTP, GNSS PPS; kompenzácie latencií (sensor-to-bus-to-fusion) a časové značky s jitterom.
• Bias a drift: odhad systematických chýb (bearing bias RF, kompas, boresight EO) ako súčasť stavu filtra (augmentovaný stav).

Detekcia a segmentácia cieľov v jednotlivých modalitách

• Radar: CFAR (CA/GO/SO-CFAR), mapovanie hot-cells, odstránenie pozadia (STAP), mikrodoppler signatúry vrtúľ pre odlíšenie vtáctva.
• RF: spektrálne a časovo-frekvenčné analýzy, modulácia/štruktúra rámcov, fingerprinting protokolov (OFDM, analog FPV), TDOA/DF pre geolokáciu.
• EO/IR: detektory objektov (anchor-free/anchor-based), multi-scale pyramídy, termálne kontrasty vrtúľ/motorov; optické flow na krátke vzdialenosti.
• Acoustic: gammatónové banky, MFCC, korpusy zvukov vrtúľ, beamforming pre prienik smerovosti.

Asociácia meraní a multi-target sledovanie

V prostredí s clutterom a rojmi je data association rozhodujúca. Používajú sa:

• Gating a assignment: eliptické gatingy podľa inovačnej kovariancie, Nearest Neighbor (NN), Probabilistic Data Association (PDA/JPDA).
• Hypotézové trackery: Multiple Hypothesis Tracking (MHT), Multi-Bernoulli/PHD/CPHD filtre pre hustotné prístupy.
• Filtre: Kalman/Extended/Unscented, Interacting Multiple Model (IMM) pre prepínanie režimov (rovinný let, manéver, klesanie), Particle Filter pre bearing-only.
• Track management: logika birth/confirmation/death, skórovacie pravidlá (N-out-of-M), fúzne „track score“ s penalizáciou falošných poplachov.

Multimodálna klasifikácia a identifikácia

• Feature-level fúzia: spájanie RF fingerprintov, mikrodopplera a vizuálnych deskriptorov do spoločného embeddingu.
• Decision-level fúzia: Bayesovské kombinovanie posteriorov (na úrovni cieľových tried: UAV/VTÁK/PLAST), kalibrácia pravdepodobností (Platt/Isotonic).
• Učenie: self-supervised pre redukciu anotácií, domain adaptation na prenos medzi lokalitami, open-set recognition pre nové typy UAV.

Architektúry C-UAS: centralizovaná, distribuovaná a hierarchická fúzia

• Centralizovaná: všetky senzory do jedného fúzneho uzla; vysoká kvalita, vyššie nároky na priepustnosť a SPOF.
• Distribuovaná: lokálne trackery a track-to-track fúzia; nižší dátový tok, nutnosť korelácie a riešenia závislostí meraní.
• Hierarchická edge-to-cloud: predspracovanie a detekcie na okraji (edge GPU/FPGA), centrálna multi-senzorová korelácia a C2; messaging DDS/MQTT/ROS 2 s QoS.

Meranie výkonu: detekcia, sledovanie, klasifikácia

Robustnosť voči protiopatreniam a rušeniu

• RF ticho a frequency hopping cieľa: kombinácia pasívneho RF s radar/EO, používanie časovo-priestorovej koherencie.
• GNSS spoofing/jamming v prostredí: necitlivé metriky (bearing-only, mikrodoppler), robustné časovanie (PPS-less režimy, relatívne hodiny).
• Optické maskovanie: IR spektrum, polarizačné filtre, temporal-difference detekcie.
• Adverzariálne ML: odolné architektúry (ensemblá, randomized smoothing), monitoring driftu a confidence skóre.

Geo-fúzia a využitie mapových podkladov

• 3D mapy a DEM: maskovanie horských hrebeňov pre radar, viditeľnosť optiky, bezletové zóny.
• Semantika priestoru: koridory letísk, priemyselné zóny, vtáčie migračné trasy – redukcia falošných poplachov.
• Počasie: integrácia vetra/dažďa/hmlu do priorov detekcie a plánovania efektorov.

Fúzne algoritmy: pravdepodobnostné a pravidlové prístupy

• Bayesovská fúzia: kombinácia likelihoodov s váhami podľa kvality (SNR, viditeľnosť, meteo), Dempster-Shafer pre neúplné informácie.
• Graphical models: faktografické grafy pre spájanie modalít a priestorovo-časových závislostí.
• Pravidlové systémy/ROE: deterministické prahy (napr. „RF+Radar+EO potvrdené = autorizácia eskalácie“), auditovateľnosť.

Integrácia do C2 a rozhodovanie o efektoroch

• Stavy cieľa: DETECTED → TRACKED → CLASSIFIED → THREAT-ASSESSED → ENGAGEABLE.
• Efektory: soft-kill (RF jamming, link-interdiction), navádzanie EO/IR gimbalu, hard-kill (kinetické/nezabíjajúce) podľa ROE a legislatívy.
• Prioritizácia: multi-objective scoring (blízkosť k chránenej zóne, rýchlosť, smer, klasifikácia typu).

Využitie rojových a formáciových indikátorov

• Koherencia pohybu: skupinový smer/rychlosť, párové vzdialenosti, spektrá manévrov.
• RF korelácie: zdieľané kanály, synchronizované bursty; zväčša signál na command & control úrovni.
• Fúzny „swarm score“: agregovaná miera rojového správania pre eskaláciu reakcie.

Testovanie, V&V a metodiky hodnotenia

• Simulácie a HIL: syntetické radarové kuby, RF kanály s viaccestnosťou, fotorealistické EO/IR scenáre; validácia na reálnych záznamoch.
• Kampane zberu dát: rôzne typy UAV, trajektórie, meteo, terény; anotácia synchronizovaná naprieč modalitami.
• Reprodukcia a audit: verziovanie datasetov, lineage modelov, konzervatívne baseline.

Kyberbezpečnosť fúzneho reťazca

• Integrita telemetrie: podpisy/šifrovanie na linke sensor→edge→fusion; ochrana proti hijackingu a data poisoning.
• Hardening uzlov: minimal OS, lockdown portov, atestácia bootu, najmenej potrebné oprávnenia.
• Zero-trust v sieti: segmentácia, mTLS, rotácia kľúčov, SIEM korelácie.

Prevádzkové scenáre nasadenia

• Letiská: radar + EO/IR tower + RF/RemoteID; nízka latencia, vysoká presnosť triedenia vtáctva vs. UAV.
• Mestské centrá: pasívny RF + EO na strechách, doplnené krátkodosahovým radarom; vysoká miera clutteru.
• Kritická infraštruktúra: perimetrové akustické pole + radarové sektory + RF triangulácia; odolnosť voči počasiu.

Dobre nastavené prahy a adaptívne politiky

1. Normalizovať skóre podľa kvality zdroja (SNR, meteo, vzdialenosť, uhol nábehu).
2. Uplatniť hysteréziu a time-consistency (N-z-M potvrdení) pred eskaláciou stavu cieľa.
3. Adaptívne prahy podľa dennej doby, vtáčej migrácie a lokálneho ruchu.

Typické úskalia a ako sa im vyhnúť

• Nesprávna registrácia: malé boresight chyby spôsobia veľké fúzne chyby na diaľku; priebežná autokalibrácia.
• Preťaženie linky: raw-level fúzia bez edge predspracovania; riešenie: lokálne detekcie a kompresia.
• Model drift: sezónnosť akustiky, nové RF protokoly; kontinuálne učenie s kontrolou kvality.
• Prehnané spoliehanie sa na jednu modalitu: sensor dropout musí mať definované degradačné módy.

Referenčný fúzny pipeline (ilustratívny)

1. Edge detekcia: CFAR (radar), RF signalizer, EO detekcia objektov – export meraní s časom a kovarianciou.
2. Fúzny uzol: asociácia (JPDA), filtrovanie (IMM-EKF/UKF), track management, výpočet „threat score“.
3. Klasifikácia: multimodálne embeddingy a rozhodovacia fúzia (Bayes/ensemble) s kalibráciou pravdepodobností.
4. C2 rozhranie: vizualizácia trás, alarmy, ROE automatizmus, logovanie pre audit a tréning.

Organizačné a legislatívne aspekty

• Pravidlá nasadenia: jasné hranice medzi detekciou, sledovaním a použitím efektorov, dohľad nad zásahmi.
• Ochrana súkromia: minimalizácia uchovávania EO/IR dát, maskovanie a retencia podľa politiky.
• Interoperabilita: štandardizované formáty (STANAG, ASTERIX pre radarové dáta, RID protokoly) a rozhrania pre integráciu s existujúcou bezpečnostnou architektúrou.

Checklist pre návrh a revíziu C-UAS fúzie

• Synchronizované časovanie a georeferencovanie všetkých modalít.
• Definované degradačné módy pri výpadku senzorov a komunikačných liniek.
• Overené metriky (P_D, FAR, OSPA, latencia) na reprezentatívnych dátach.
• Kalibrácia prahov s hysteréziou; adaptívne politiky podľa prostredia.
• Bezpečnostné a kybernetické kontroly v dátovej ceste a modeloch.

Fúzia senzorov v C-UAS nie je iba technický „add-on“, ale kľúčová disciplína, ktorá spája fyzikálne rôznorodé pohľady do jednotného situačného obrazu. Správne navrhnutý fúzny reťazec – od kalibrácie a časovania cez asociáciu a sledovanie až po multimodálnu klasifikáciu a rozhodovanie – výrazne znižuje falošné poplachy, skracuje čas reakcie a zvyšuje úspešnosť zásahov. Úspech stojí na kombinácii robustných algoritmov, disciplinovaného zberu dát, kybernetického hardeningu a jasných pravidiel použitia efektorov.