ellibsЭлектронные библиотекиRussian Digital Libraries Journal1562-5419Казанский (Приволжский) федеральный университет10.26907/1562-5419-2025-28-4-943-952ellibs-603Research ArticleСтатьиМоделирование сценариев работы радиолокационной системы для классификации беспилотных летательных аппаратов и птиц на основе микродоплеровских сигнатур в среде EngeeSimulation of Radar Operation Scenarios for Classifying Unmanned Aerial Vehicles and Birds Based on Microdoppler Signatures in the Engee EnvironmentСемичастновАлексей ЕвгеньевичSemichastnovAlexey EvgenievichSemichastnov777@yandex.ruБалакинДмитрий АлександровичBalakinDmitry Alexandrovichdabalakin@yandex.ruООО ЦИТМ ЭКСПОНЕНТАETMC EXPONENTA LTD202519122025284943952Copyright © Семичастнов А.Е., Балакин Д.А., 20252025Семичастнов А.Е., Балакин Д.А.Semichastnov A.E., Balakin D.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ellibs.elpub.ru/jour/article/view/603

Рассмотрен метод классификации беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) и птиц по радарным измерениям при различных сценариях их движения. Актуальность решения этой задачи подтверждается сложностью обнаружения БПЛА ввиду небольших их габаритных размеров, высокой маневренности, а также схожей геометрией с птицами. Для решения задачи применен метод классификации, основанный на анализе микродоплеровских сигнатур (МДС), которые отражают динамику движения объектов. Моделирование сценариев выполнено в среде Engee, где разработаны модели радиолокационной системы (РЛС), БПЛА и птиц.

The paper considers a method for classifying unmanned aerial vehicles (UAVs) and birds based on radar measurements in various object movement scenarios. The relevance of the problem is explained by the complexity of UAV detection due to its small overall dimensions, high agility, and similar geometry to a bird. To solve the problem, a classification method based on the analysis of micro-Doppler signatures, which reflect the dynamics of object motion, is applied. The scenarios are modelled in the Engee environment, where models of radar system, UAV and birds are developed.

беспилотный летательный аппаратмикродоплеровские сигнатурырадиолокационная системадиаграмма обратного рассеянияцифровая обработкаunmanned aerial vehiclemicro-Doppler signaturesradar systembackscatter diagramdigital processingReferencesDmitriev V.I., Zvonarev V.V., Lisitsyn Yu.E. Methodology for substantiating rational methods of unmanned aerial vehicle control // Proceedings of MAI. 2020. No. 112. 20 p. https://doi.org/10.34759/trd-2020-112-16Dmitriev V.I., Zvonarev V.V., Lisitsyn Yu.E. Methodology for substantiating rational methods of unmanned aerial vehicle control // Proceedings of MAI. 2020. No. 112. 20 p. https://doi.org/10.34759/trd-2020-112-16Kartashov V.M. Methods for detecting and recognising radar, acoustic, optical and infrared signals from unmanned aerial vehicles // Radio Engineering. 2021. No. 2 (205). P. 138–153. https://doi.org/10.30837/RT.2021.2.205.15Kartashov V.M. Methods for detecting and recognising radar, acoustic, optical and infrared signals from unmanned aerial vehicles // Radio Engineering. 2021. No. 2 (205). P. 138–153. https://doi.org/10.30837/RT.2021.2.205.15Park S., Shin S., Kim Y., Matson E.T. Combination of Radar and Audio Sensors for Identification of Rotor-type Unmanned Aerial Vehicles // (UAVs). 2015. P. 1–4. https://doi.org/10.1109/ICSENS.2015.7370533Park S., Shin S., Kim Y., Matson E.T. Combination of Radar and Audio Sensors for Identification of Rotor-type Unmanned Aerial Vehicles // (UAVs). 2015. P. 1–4. https://doi.org/10.1109/ICSENS.2015.7370533Russian dynamic modeling environment Engee // Engee user account. URL: https://start.engee.com (accessed: 30.05.2025).Russian dynamic modeling environment Engee // Engee user account. URL: https://start.engee.com (accessed: 30.05.2025).Richards M.A., Scheer J.A., Holm W.A. Principles of Modern Radar Vol. 1. Basic Principles, 2010. 960 p.Richards M.A., Scheer J.A., Holm W.A. Principles of Modern Radar Vol. 1. Basic Principles, 2010. 960 p.Сhen V.C. The Micro-Doppler Effect in Radar. Artech House, 2011. 290 p.Сhen V.C. The Micro-Doppler Effect in Radar. Artech House, 2011. 290 p.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.