Análisis de Viabilidad de Despliegues Anti-Dron Basados en Tecnologías de Última Generación

Barbero Rodríguez, Adrián 1, Blázquez García, Rodrigo 1, Fernández Cruza, Alba 1, Insua

Feito, Manuel 1 y Burgos García, Mateo 2,*

1 Observatorio Horizontes en Defensa y Seguridad. ISDEFE-UPM. Correos electrónicos:

adrian.barbero.rodriguez@alumnos.upm.es (ABR), rodrigo.blazquez@upm.es (RBG),

m.insua@alumnos.upm.es (MIF), alba.fcruza@alumnos.upm.es (AFC) 2 Universidad Politécnica de Madrid. Responsable del Observatorio. Horizontes en Defensa y

Seguridad. ISDEFE-UPM. Correo electrónico: mateo@gmr.ssr.upm.es (MBG)

* Autor Principal y responsable del trabajo: mateo@gmr.ssr.upm.es (MBG)

Abstract: El observatorio Horizontes en Defensa y Seguridad tiene abierta una línea

de prospectiva tecnológica en el ámbito de la lucha anti-dron, manteniendo una base de

datos con información actualizada de los avances tecnológicos en dicho ámbito. Las

tecnologías analizadas incluyen las tres fases del proceso: 1.- Detectar una intrusión, 2.

Identificar que se trata de una amenaza tipo dron, 3.- Neutralizar la amenaza. Para cada

fases, se han propuesto tecnologías diversas: Radares de alta resolución, radares

persistentes, análisis de las comunicaciones y sensores acústicos, para la detección.

Cámaras de espectro visible o infrarrojo, cámaras hiperespectrales y firma microdoppler

para la identificación. Láser, jamming, spoofing, etc. para la neutralización. En este

trabajo, se utiliza la extensa base de conocimiento del observatorio para analizar

despliegues optimizados para defender distintos emplazamientos, sobre la base de que

estas tecnologías, que en muchos casos presentan TRL bajos, estuviesen perfectamente

disponibles. El objetivo es evaluar sus capacidades reales de operar en un entorno con

condicionantes realistas, así como detectar gaps o situaciones no perfectamente resueltas

con el estado actual de la tecnología. La principal conclusión del estudio es la inexistencia

de una solución suficientemente satisfactoria para la vigilancia en escenarios urbanos.

Keywords: Dron; Radar; Reconocimiento; Sensores acústicos; Neutralización.

V Congreso Nacional de I+D en Defensa y Seguridad, 2017 Tabla de acrónimos:

EO Electro Optical FOV Field Of View GPS Global Positioning System IR Infra Red

MIMO Multiple Input Multiple Output SIMO Single Input Multiple Output UAV Unmanned Air vehicle

1. Introducción

Las tecnologías relacionadas con los UAV están en pleno crecimiento, debido a que resultan atractivas para multitud de aplicaciones. Centrándonos en los aspectos militares y de seguridad, los drones pueden también ser utilizados por el enemigo para realizar ataques terroristas. Por este motivo, se ha puesto de manifiesto la necesidad de desarrollar sistemas de protección que hagan frente a estas amenazas. Estos sistemas deben estar basados en el empleo de múltiples tecnologías para conseguir cubrir las capacidades de detección, identificación y neutralización.

2. Tecnologías actuales para la lucha anti-dron

En lo referente a la protección de infraestructuras críticas se deben cubrir las siguientes capacidades [1]: detección del UAV, identificación del blanco y neutralización del UAV.

2.1. Detección

El primer objetivo es detectar la posición de los blancos manteniendo un compromiso entre la necesidad de detectar UAVs de reducido tamaño y sección radar y la utilización de sistemas compactos de bajo coste. La detección puede ser llevada a cabo mediante radares de onda continua compactos, desplegables y de coste asumible. Existen actualmente radares comerciales optimizados para la detección y seguimiento de UAVs en entornos abiertos [2]. Los retos pendientes de este tipo de radares se deben principalmente a la baja reflectividad de los UAVs. Los radares persistentes tienen la ventaja de ser capaces de cubrir una gran zona mediante múltiples haces simultáneos en acimut y elevación, solucionando parte de los problemas debidos a la baja sección radar de los UAVs y al ocultamiento por el clutter de tierra de los UAVs que vuelan a baja velocidad [3].

La detección de UAVs mediante técnicas acústicas se hace necesaria debido a las limitaciones en la aplicación de las tecnologías radar, especialmente en entornos urbanos. Una de las técnicas más extendidas se basa en utilizar la huella digital acústica de los UAVs [4], tratando de identificar dichos patrones en secuencias de audio captadas mediante arrays de micrófonos.

La detección de las señales intercambiadas entre la estación base y el UAV puede realizarse mediante equipos de guerra electrónica que llevan a cabo una vigilancia del espectro de radiofrecuencia. Sin embargo, estos sistemas no son válidos para detectar aquellos UAVs que no mantienen un enlace de comunicaciones con la estación base. Por este motivo, no es conveniente utilizar sistemas basados únicamente en este tipo de detección.

2.2. Identificación

Esta etapa consiste en discriminar los UAVs frente a otros objetos o aves. Una de las técnicas en pleno desarrollo es la identificación mediante la firma microdoppler de los UAVs con radares. La

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firma microdoppler depende tanto del movimiento y rotación de las piezas, como del movimiento del cuerpo principal del mismo, lo que permite diferenciar UAVs de aves e, incluso, clasificar el tipo de UAV [5]. Sin embargo, el crecimiento del uso de mini-UAVs de pequeño tamaño, baja altitud, reducida sección radar y baja velocidad supone un reto para la clasificación y discriminación de estos UAVs frente a aves ya que presentan similitudes en su sección radar y en los patrones de vuelo.

La identificación de UAVs también puede realizarse mediante sensores ópticos. Estas técnicas abarcan desde sistemas que trabajan en el espectro visible y cámaras de infrarrojos hasta nuevos dispositivos que buscan trabajar en todo el espectro mediante cámaras hiperespectrales [6]. Estas cámaras dan la posibilidad de cubrir simultáneamente una mayor parte del espectro electromagnético, lo que permite mejorar la capacidad de identificación de los objetos a costa de una mayor carga computacional. Por este motivo, actualmente la utilización de cámaras hiperespectrales para aplicaciones de vigilancia en tiempo real es muy limitada.

Con el objetivo de identificar el grado de amenaza, es conveniente analizar también si transporta algún tipo de carga peligrosa. Esto se realiza actualmente mediante inspección visual por parte de un operador con una cámara. e ha propuesto utilizar un segundo UAV que embarque sensores específicos (láser, espectroscópicos, etc.) para la detección de explosivos o sustancias químicas [7].

2.3. Neutralización

Una vez realizado el proceso de detección e identificación, si se considera que el UAV representa una amenaza, se debe llevar a cabo alguna técnica de anulación y neutralización.

El GPS spoofing se basa en transmitir señales GPS falsas para hacer creer al UAV que se encuentra en un lugar distinto del que realmente está [8]. Sin embargo, esta tecnología no está lo suficientemente madura para ser completamente operativa y, además, su uso no está permitido en todos los países. Las técnicas de jamming tienen como objetivo crear interferencias para cortar el enlace de comunicaciones entre el UAV y su estación de control. El uso de estas técnicas debe ser controlado, ya que no se sabe con certeza cómo reaccionará el UAV. Además, se han desarrollado armas basadas en tecnología láser de alta potencia que consiguen derribar a los UAV a una distancia de hasta 1 km enfocando de forma precisa el haz láser. Dado que los haces láser utilizados son muy finos, estos sistemas permiten neutralizar UAVs con menores daños colaterales e impacto en el entorno que utilizando otros tipos de armas como armas de fuego. Sin embargo, estos sistemas imponen necesidades de muy alta potencia y precisión en el control de su apuntamiento.

Existen también procedimientos basados en lanzar una red que captura al dron. Hay variantes de este sistema en los que la red es lanzada mediante una especie de fusil o desde un segundo UAV. Finalmente, el entrenamiento de águilas para la caza de UAVs es una práctica que se está llevando a cabo en varios países, especialmente para la protección de aeropuertos [9].

3. Análisis del despliegue en un escenario aislado

Los escenarios de interés en los que actualmente se requieren despliegues de sistemas anti-dron se pueden clasificar principalmente en dos posibilidades: escenarios aislados y urbanos. Con el objetivo de realizar un análisis cuantitativo de un despliegue en un escenario aislado real, se ha elegido la central nuclear de Trillo.

V Congreso Nacional de I+D en Defensa y Seguridad, 2017 3.1. Descripción del despliegue

Se establecen tres sectores (Figura 1) asociados con los distintos niveles de vigilancia requerida en cada uno de ellos: sector de vigilancia general, en el que se desea llevar a cabo la detección, identificación y seguimiento de cualquier UAV; sector de alarma, en el que se debe identificar el tipo de amenaza e interferir los enlaces con la estación de control; sector crítico, en el que se procede a la neutralización inmediata de cualquier UAV externo.

Figura 1. Radios de acción de las distintas zonas definidas.

Las áreas definidas están formadas por regiones circulares cuyos radios son 2, 5 y 8 km. El empleo de un radar de alcance medio situado aproximadamente en el centro de la zona de interés resulta ser la tecnología más apropiada para cubrir la necesidad de detección de los UAVs. A su vez, la función de identificación se puede llevar a cabo mediante el radar aplicando las técnicas microdoppler o mediante cámaras de FOV estrecho que presenten un largo alcance. La neutralización se lleva a cabo mediante jamming y procedimientos de neutralización física.

3.2. Cálculo de cobertura del sistema radar

Se ha realizado una estimación del alcance del radar en función de la potencia transmitida (Figura 2a) para distintos tipos de UAVs utilizando los parámetros (Tabla 1) de un equipo de referencia [2]. Además, se han determinado las huellas de cobertura (Figura 2b) con 2 W de potencia transmitida y teniendo en cuenta el posible bloqueo de la línea de visión por la orografía del escenario para una altura de vuelo de 100 m. Como puede observarse, para una potencia transmitida típica de 2 W, sólo se cubre completamente el sector de vigilancia para los UAVs de mayor sección radar, presentando menores alcances para las UAVs de pequeño tamaño. Para solventar estas limitaciones, se puede aumentar la potencia transmitida o aumentar la ganancia de las antenas. Otra posibilidad es aumentar el tiempo de iluminación del blanco, lo que es especialmente viable en los radares persistentes SIMO o MIMO gracias a que iluminan continuamente toda la zona de interés.

Por otra parte, las huellas de cobertura obtenidas ponen de manifiesto la importancia de situar la antena en una posición elevada del terreno y optimizada para evitar el bloqueo de la línea de visión y minimizar las zonas ocultas, especialmente para los UAVs que vuelan a menor altura.

Tabla 1. Parámetros utilizados para la estimación del alcance del sistema radar

Parámetro Valor Parámetro Valor Frecuencia 14 GHz Velocidad exploración antena Ω 60 rpm

Anchos de haz en acimut y elevación θ 1° ; φ 10° Número de pulsos integrados 10 Tiempo de repetición de pulsos PRI 256 μs Probabilidad de detección P 90%

Ciclo de trabajo 90 % Probabilidad de falsa alarma P 10 Ganancia antenas G G 33 dB Tipo de blanco Swerling tipo 1

Figura de ruido del receptor 5 dB Relación señal a ruido mínima S N⁄

20,89 dB Pérdidas totales 3 dB

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Figura 2. Cobertura del radar: a) Estimación del alcance en función de la potencia y b) Huellas radar para distintos tipos de UAVs, 2 W de potencia transmitida y una altura de vuelo de 100 m.

3.3. Análisis del efecto del diagrama de antena en elevación

Considerando un diagrama de antena tipo pincel con 10º de ancho de haz en elevación, se han determinado las huellas de cobertura (Figura 3) para una potencia transmitida de 2 W y un UAV de sección radar 10 dBsm que vuela a distintas alturas.

Figura 3. Huellas radar para una potencia transmitida de 2 W y distintas alturas de vuelo.

Se observa que el alcance máximo disminuye con la altura del dron, debido a la disminución de la ganancia de antena. Además, aparecen zonas de no detección sobre el radar debidas al cono de silencio de la antena. Sin embargo, dichas áreas sólo comienzan a tener importancia para alturas de vuelo superiores a 500 metros, lo que está claramente por encima de las amenazas actuales.

3.4. Estimación del alcance de las cámaras

Se ha realizado una estimación del alcance de las cámaras en función de su IFOV (instantaneous field of view) para distintos UAVs comerciales de diferente tamaño (Figura 4). Para ello, se ha utilizado el criterio de Johnson [10] que establece que es necesario que el blanco se extienda a lo largo de 40 píxeles para realizar la identificación de objetos con una probabilidad de acierto del 90%.

Figura 4. Alcance de las cámaras en función del IFOV para distintos UAVs. En línea discontinua se marca el IFOV de las cámaras HRC-MS [11] y FC-632 [12] de FLIR.

V Congreso Nacional de I+D en Defensa y Seguridad, 2017 Como se observa, se requeriría un IFOV muy estrecho, inferior a 0.0018 mrad, para conseguir

identificar UAVs pequeños (en torno a 0.5 m) en el límite exterior del sector de vigilancia general (8 km de radio). Sin embargo, con cámaras comerciales típicas de IFOV estrecho, únicamente se consigue cubrir el sector de alarma. Por ello, la solución propuesta consiste en distribuir múltiples cámaras en el área de interés. Además, se debe tener en cuenta que el uso de cámaras con un IFOV estrecho impone condiciones adicionales al radar, que deberá ser capaz de detectar con mayor precisión la amenaza. En particular, sería muy recomendable la medida en elevación utilizando técnicas monopulso, algo no presente en la oferta actual de radares para la detección de UAVs.

3.5. Estimación del alcance de los jammers

Para realizar la interferencia con éxito, se especifica que la potencia recibida por el UAV en el enlace jammer-UAV debe ser al menos 10 dB superior a la que el UAV recibe por el enlace controlador-UAV. Con los parámetros del escenario mostrados en la Figura 5a, se han estimado los alcances de los sistemas de jamming en función de la potencia transmitida (Figura 5b) para las dos frecuencias típica (2,4 y 5 GHz) de los UAVs y para los casos de utilizar jammers con antenas omnidireccionales o con antenas directivas (10 dBi de ganancia a 2,4 GHz y 15 dBi de ganancia a 5 GHz). Se han empleado los modelos de propagación SUI extendido [13] para los enlaces con antenas omnidireccionales y en espacio libre para los enlaces con antenas directivas. Se ha supuesto, además, una ganancia de proceso de 10dB en el enlace controlador-UAV por el uso de espectro ensanchado.

Figura 5. Estimación del alcance de los jammers para el escenario aislado: a) Parámetros típicos del escenario y b) Alcance de los jammers en función de la potencia de transmisión.

Se observa que utilizando antenas omnidireccionales no se consigue un alcance suficiente para cubrir el sector de alarma, mientras que el empleo de antenas directivas sí es una solución eficaz, ya que con un único jammer se cubre toda el área de interés. Sin embargo, las antenas directivas deben ser apuntadas por un operador o de forma automática siguiendo el movimiento del UAV.

4. Análisis del despliegue en un escenario urbano

Para analizar las capacidades de un despliegue en un escenario urbano, se elige como emplazamiento real el estadio Santiago Bernabéu. La vigilancia del estadio se puede dividir en tres áreas de interés: zona exterior, donde se lleva a cabo la detección, identificación y neutralización de las amenazas; zona interior, donde se debe realizar el seguimiento de la amenaza y su neutralización; y los hotspots, zonas críticas donde se requiere vigilancia extra con un menor tiempo de revisita por la mayor probabilidad de que aparezcan posibles amenazas en dichas zonas.

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Figura 6. Vista de las distintas zonas de vigilancia en el escenario urbarno.

En este escenario, se propone la detección acústica mediante arrays de micrófonos, debido a que la tecnología radar, además de presentar un despliegue más complejo, tiene limitaciones en los escenarios urbanos por el gran número de falsas alarmas que producirían los elementos móviles del entorno y el efecto del multitrayecto. Aunque la detección acústica es una tecnología actualmente poco madura, los resultados obtenidos en entornos ruidosos con prototipos desarrollados [14], consiguiendo alcances de 150 m, ponen de manifiesto su potencial en escenarios urbanos. También deben tenerse en cuenta las restricciones legales para el uso de UAVs en estos entornos.

A su vez, para realizar la tarea de identificación de las amenazan se utilizan cámaras de vigilancia distribuidas por la zona y apuntando tanto al interior como al exterior del estadio. Aunque estas cámaras también podrían ser utilizadas para realizar la detección de los UAVs, el tiempo necesario para cubrir todo el espacio de interés es excesivamente elevado. Sin embargo, las cámaras hiperespectrales de barrido [15] permiten la detección de UAVs que están contenidos en un único píxel, por lo que pueden utilizar un FOV más ancho en la dimensión acimutal. Además, gracias a los procesados automáticos, el tiempo de observación que requieren es inferior al necesario cuando se utilizan cámaras de vigilancia. La Tabla 2 muestra la comparación de ambos tipos de cámara y la distancia recorrida por un dron a 40 km/h entre dos escaneos consecutivos de la cámara.

Tabla 2. Comparación entre las cámaras de vigilancia y las cámaras hiperespectrales.

Parámetro Cámara de vigilancia

(EO/IR) Cámara hiperespectral

de barrido

Tiempo de observación 2 s 0.01 s FOV (para alcance de 200 m) 16.5° x 12.4° 76° x 0.17°

Tiempo de revisita (espacio a cubrir 120º x 90º)

106 s 8.4 s

Desplazamiento del dron a 40 km/h 1.17 km 93 metros

Como puede comprobarse, utilizando cámaras de vigilancia, el dron recorre una distancia excesiva entre dos escaneos consecutivos, por lo que dichas cámaras no son adecuadas para realizar la detección de los UAVs. En cambio, el empleo de cámaras hiperespectrales para la detección sería viable siempre que se disponga de plataformas que realicen el barrio de la cámara. Además, la operación en tiempo real de los algoritmos de procesado de las imágenes hiperespectrales es actualmente muy limitada.

Finalmente, los sistemas de jamming presentan un alcance suficiente para este escenario tanto utilizando antenas omnidireccionales como directivas. Sin embargo, para evitar la interferencia de otros dispositivos presentes en el escenario que operen en las mismas frecuencias, es más conveniente el uso de antenas directivas.

V Congreso Nacional de I+D en Defensa y Seguridad, 2017 5. Conclusiones

En el escenario aislado, los sistemas apropiados para cubrir la capacidad de detección están basados en el empleo de la tecnología radar, mientras que en el escenario urbano la detección acústica mediante la huella sonora de los UAV resulta ser la mejor opción, aunque se trata de una tecnología actualmente poco madura. Las conclusiones más relevantes de los análisis realizados son que se necesita avanzar en tecnologías de cámaras de IFOV estrecho, en dotar a los radares destinados a esta aplicación de capacidad de medida en elevación y que el escenario urbano no puede resolverse de manera satisfactoria en la actualidad, siendo las cámaras hiperespectrales una opción prometedora para un futuro cercano.

Referencias

1. Birch GC, Griffin JC, Erdman MK. UAS Detection, Classification, and Neutralization: Market Survey 2015. Sandia Report. 2015.

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3. Frankford MT, Stewart KB, Majurec N and Johnson JT. Numerical and experimental studies of target detection with MIMO radar. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2014; 50(2): 1569-1577.

4. Mezei J, Fiaska V, Molnár A. Drone sound detection. 16th IEEE International Symposium on Computational Intelligence and Informatics (CINTI). 2015; 333-338.

5. Wit JJM, Harmanny RIA, Prémel-Cabic G. Micro-Doppler analysis of small UAVs. 2012 9th European Radar Conference. 2012; 210-213.

6. Ahmadi SB, Nanehkaran YA, Layazali S. Review on Hyper-spectral Imaging System.

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security/display/?id=57182&collectionid=677&col=57482 13. IEEE 802.16 Broadband Wireless Access Working Group. Multi-hop relay system evaluation

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https://resonon.com//Products/hyperspectral_imaging_cameras.html