БАГАТОКРИТЕРІАЛЬНА ОЦІНКА ЛЕГКИХ МУЛЬТИРОТОРНИХ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ ДЛЯ АЕРОРОЗВІДКИ
DOI:
https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.35.1439Ключові слова:
безпілотний літальний апарат, аеророзвідка, радіоелектронна боротьба, підміна координат, GNSS-спуфінг, критерії Джонсона, тепловізійна камера, багатокритеріальна оцінка, ефективна дистанція спостереження, кібербезпекаАнотація
Розглянуто проблему обґрунтованого вибору легких мультироторних безпілотних літальних апаратів (БпЛА) класу I (категорії «мікро» та «міні») для аеророзвідки, спостереження, коригування вогню, гуманітарного розмінування та ретрансляції сигналу в умовах активної радіоелектронної боротьби (РЕБ). Показано, що поширені в практиці порівняння за паспортними дальністю польоту та вартістю не відображають реальної корисності платформи, оскільки результат спостереження визначається одночасно дальністю керування, висотою польоту, роздільною здатністю й кратністю збільшення оптичного та інфрачервоного (ІЧ) каналів, типом об’єкта та стійкістю навігаційної системи до завад. Запропоновано геометричну модель ефективної дистанції спостереження, що поєднує обмеження каналу керування (радіогоризонт, перша зона Френеля, відношення завада/сигнал), енергетичний радіус і оптичну дальність, нормовану за критеріями Джонсона для трьох типів об’єктів (людина, автомобіль, будівля). Введено поняття ефективної фокусної відстані з урахуванням обмеження роздільної здатності відеопотоку, що пояснює межу корисності гібридного цифрового збільшення. На цій основі сформовано багатокритеріальну матрицю з десяти критеріїв і виконано оцінювання п’яти платформ DJI (Mini 4 Pro, Mavic 3, Mavic 3T, Matrice 30T, Matrice 4T). Розрахункова дальність розпізнавання людини в денному каналі становить від 252 м до 4,2 км, дальність виявлення автомобіля в ІЧ-каналі — від 818 м до 1084 м. Натурними випробуваннями під дією «жорсткої» підміни координат GNSS (хибне положення в м. Ліма, Перу) встановлено, що Matrice 4T виявляє підробний сигнал, утримує позицію за візуальними датчиками вдень і залишається керованим у режимі ATTI вночі, тоді як DJI Mavic 3 попереднього покоління було втрачено попри програмне відключення навігації. Інтегральна оцінка за базових вагових коефіцієнтів становить 0,708 для Matrice 4T і 0,631 для Matrice 30T; аналіз чутливості показав, що перевага змінюється вже за ваги критерію стійкості до РЕБ понад 0,05. Отримані результати можуть бути використані для обґрунтування вибору БпЛА підрозділами та рятувальними службами й формування вимог до перспективних платформ.
Завантаження
Посилання
Hassanalian, M., & Abdelkefi, A. (2017). Classifications, Applications, and Design Challenges of Drones: A Review. Prog. Aerosp. Sci., 91, 99–131. https://doi.org/10.1016/j.paerosci.2017.04.003
Tachinina, O., Lysenko, A., & Kutiepov, V. (2022). Classification of Modern Unmanned Aerial Vehicles. Electronics and Control Systems, 4(74), 79–86. https://doi.org/10.18372/1990-5548.74.17354
Colomina, I., & Molina, P. (2014). Unmanned Aerial Systems for Photogrammetry and Remote Sensing: A Review. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens., 92, 79–97. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2014.02.013
Bajić, M., & Potočnik, B. (2023). UAV Thermal Imaging for Unexploded Ordnance Detection by Using Deep Learning. Remote Sens., 15(4), 967. https://doi.org/10.3390/rs15040967
Kaplan, E. D., & Hegarty, C. J. (Eds.). (2017). Understanding GPS/GNSS: Principles and Applications (3rd ed.). Artech House.
Psiaki, M. L., & Humphreys, T. E. (2016). GNSS Spoofing and Detection. Proc. IEEE, 104(6), 1258–1270. https://doi.org/10.1109/JPROC.2016.2526658
Krishna, C. G. L., & Murphy, R. R. (2017). A Review on Cybersecurity Vulnerabilities for Unmanned Aerial Vehicles. In 2017 IEEE Int. Symp. on Safety, Security and Rescue Robotics (SSRR), 194–199. https://doi.org/10.1109/SSRR.2017.8088163
Yaacoub, J.-P., Noura, H., Salman, O., & Chehab, A. (2020). Security Analysis of Drones Systems: Attacks, Limitations, and Recommendations. Internet of Things, 11, 100218. https://doi.org/10.1016/j.iot.2020.100218
Chamola, V., Kotesh, P., Agarwal, A., Naren, Gupta, N., & Guizani, M. (2021). A Comprehensive Review of Unmanned Aerial Vehicle Attacks and Neutralization Techniques. Ad Hoc Netw., 111, 102324. https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2020.102324
DJI. (2025). Camera Drones: Mavic Series. https://www.dji.com/global/products/camera-drones#mavic-series
DJI Enterprise. (2025). Enterprise Drones. https://www.dji.com/global/products/enterprise?site=enterprise&from=nav#drones
Autel Robotics. (2025). EVO II Enterprise Drones. https://www.autelrobotics.com/productdetail/evo-ii-enterprise-drones/
Autel Robotics. (2025). EVO Max Series. https://www.autelrobotics.com/productdetail/evo-max-series/
Бездєльний, В., Шульга, О., Кулєшов, О., & Донник, О. (2023). Удосконалення національної класифікації безпілотних літальних апаратів. Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України, 1(50), 29–37. https://doi.org/10.30748/nitps.2023.50.03
Кульчицький, А., Висікан, О., Степанюк, О., Бабенко, В., & Колендзян, П. (2024). Безпілотні літальні апарати: поняття і класифікація під час проведення судових експертиз. Криміналістика і судова експертиза, (69), 337–346. https://doi.org/10.33994/kndise.2024.69.32
Міністерство оборони України. (2016). Про затвердження Правил виконання польотів безпілотними авіаційними комплексами державної авіації України (Наказ № 661 від 08.12.2016). https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z0031-17
Hamurcu, M., & Eren, T. (2020). Selection of Unmanned Aerial Vehicles by Using Multicriteria Decision-Making for Defence. J. Math., 2020, 4308756. https://doi.org/10.1155/2020/4308756
Saaty, T. L. (1990). How to Make a Decision: The Analytic Hierarchy Process. Eur. J. Oper. Res., 48(1), 9–26. https://doi.org/10.1016/0377-2217(90)90057-I
Hwang, C.-L., & Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9
Johnson, J. (1958). Analysis of Image Forming Systems. In Proc. Image Intensifier Symposium, Fort Belvoir, VA, 249–273.
Sjaardema, T. A., Smith, C. S., & Birch, G. C. (2015). History and Evolution of the Johnson Criteria (SAND2015-6368). Sandia National Laboratories. https://doi.org/10.2172/1222446
Bareła, J., Kastek, M., Firmanty, K., & Trzaskawka, P. (2013). Determining the Range Parameters of Observation Thermal Cameras on the Basis of Laboratory Measurements. Proc. SPIE, 8896, 889610. https://doi.org/10.1117/12.2028703
Vollmer, M., & Möllmann, K.-P. (2017). Infrared Thermal Imaging: Fundamentals, Research and Applications (2nd ed.). Wiley-VCH. https://doi.org/10.1002/9783527693306
Gade, R., & Moeslund, T. B. (2014). Thermal Cameras and Applications: A Survey. Mach. Vis. Appl., 25(1), 245–262. https://doi.org/10.1007/s00138-013-0570-5
Baur, J., Steinberg, G., Nikulin, A., Chiu, K., & de Smet, T. S. (2020). Applying Deep Learning to Automate UAV-Based Detection of Scatterable Landmines. Remote Sens., 12(5), 859. https://doi.org/10.3390/rs12050859
Zeng, Y., Zhang, R., & Lim, T. J. (2016). Wireless Communications with Unmanned Aerial Vehicles: Opportunities and Challenges. IEEE Commun. Mag., 54(5), 36–42. https://doi.org/10.1109/MCOM.2016.7470933
Mozaffari, M., Saad, W., Bennis, M., Nam, Y.-H., & Debbah, M. (2019). A Tutorial on UAVs for Wireless Networks: Applications, Challenges, and Open Problems. IEEE Commun. Surv. Tutor., 21(3), 2334–2360. https://doi.org/10.1109/COMST.2019.2902862
Al-Hourani, A., Kandeepan, S., & Lardner, S. (2014). Optimal LAP Altitude for Maximum Coverage. IEEE Wirel. Commun. Lett., 3(6), 569–572. https://doi.org/10.1109/LWC.2014.2342736
Khawaja, W., Guvenc, I., Matolak, D. W., Fiebig, U.-C., & Schneckenburger, N. (2019). A Survey of Air-to-Ground Propagation Channel Modeling for Unmanned Aerial Vehicles. IEEE Commun. Surv. Tutor., 21(3), 2361–2391. https://doi.org/10.1109/COMST.2019.2915069
Kerns, A. J., Shepard, D. P., Bhatti, J. A., & Humphreys, T. E. (2014). Unmanned Aircraft Capture and Control via GPS Spoofing. J. Field Robot., 31(4), 617–636. https://doi.org/10.1002/rob.21513
Schmidt, D., Radke, K., Camtepe, S., Foo, E., & Ren, M. (2016). A Survey and Analysis of the GNSS Spoofing Threat and Countermeasures. ACM Comput. Surv., 48(4), 1–31. https://doi.org/10.1145/2897166
Altaweel, A., Mukkath, H., & Kamel, I. (2023). GPS Spoofing Attacks in FANETs: A Systematic Literature Review. IEEE Access, 11, 55233–55280. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3281731
Meheretu, S., Nigussie, E., Gebremeskel, G., & Hailesilassie, S. (2025). A Systematic Literature Review on Spoofing and Jamming Approaches in Unmanned Aerial Vehicles Navigation. J. Aerosp. Technol. Manag., 17, e3425. https://doi.org/10.1590/jatm.v17.1396
Nayfeh, M., Li, Y., Al Shamaileh, K., Devabhaktuni, V., & Kaabouch, N. (2023). Machine Learning Modeling of GPS Features with Applications to UAV Location Spoofing Detection and Classification. Comput. Secur., 126, 103085. https://doi.org/10.1016/j.cose.2022.103085
Gu, N., Xing, F., & You, Z. (2021). GNSS Spoofing Detection Based on Coupled Visual/Inertial/GNSS Navigation System. Sens., 21(20), 6769. https://doi.org/10.3390/s21206769
International Telecommunication Union. (2019). Recommendation ITU-R P.526-15: Propagation by Diffraction. ITU-R. https://www.itu.int/rec/R-REC-P.526
Poisel, R. A. (2011). Modern Communications Jamming Principles and Techniques (2nd ed.). Artech House.
DJI Enterprise. (2025). Mavic 3 Enterprise Series — Specs. https://enterprise.dji.com/mavic-3-enterprise/specs
DJI. (2025). DJI Mini 4 Pro — Specs. https://www.dji.com/mini-4-pro/specs
DJI Enterprise. (2025). Matrice 30 Series — Specs. https://enterprise.dji.com/matrice-30/specs
DJI Enterprise. (2025). Matrice 4 Series — Specs. https://enterprise.dji.com/matrice-4-series/specs
Міністерство оборони України. (2025). Система ситуаційної обізнаності DELTA: довідкова інформація. https://delta.mil.gov.ua/wiki/info/
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Артем Платоненко, Володимир Соколов
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
