Kaip veikia bepiločių orlaivių aptikimo radarai kasyklose?

Elektromagnetiniai iššūkiai skrydžių be pilotų aparato (UAV) aptikimui kasyklose

Žemės paviršiaus triukšmas, daugiašakės bangos iškraipymas ir šiluminės inversijos poveikis

Kasyklų vietos sukuria ypatingai nepalankią elektromagnetinę aplinką skrydžių be pilotų aparato (UAV) aptikimui. Trys tarpusavyje susiję reiškiniai – žemės paviršiaus triukšmas, daugiašakės bangos iškraipymas ir šiluminės inversijos poveikis – sistematiškai sumažina radaro našumą:

• Žemės paviršiaus triukšmas tankios nejudančių ir judančių įrengimų koncentracijos – kranai, sunkvežimiai, smulkintuvai – kartu su netaisyklinga reljefo struktūra sukuria nuolatines, dinamines radarinio atspindžio bangas, kurios užmaskuoja žemo RCS bepiločių orlaivių (BPO) signalus.
• Daugkartinis iškraipymas radariniai signalai atsispindi nuo stačių, vertikalių aukštų šonų ir duobės sienų, sukuriant netikrus aidus, kurie atrodo kaip dublikuoti taikiniai azimuto ir aukščio plokštumose – tai klaidina sekimo ir klasifikavimo sistemas.
• Šiluminė inversija šachtose ir giliuose duobėse temperatūros gradientai lanksto radijo bangas nuo radarinių jutiklių. Tyrimai dokumentavo iki 50 % signalo slopinimo gyliais, viršijančiais 200 metrų.

Šie reiškiniai intensyvėja dulkių audrų ar kritulių metu, sumažindami veiksmingą aptikimo nuotolį 30–60 % lyginant su atvirų teritorijų bazinėmis reikšmėmis.

Žemo RCS ir lėtai judančių bepiločių orlaivių (BPO) signalai stipriai trikdo aptikimą tarp sunkiosios technikos triukšmo

Šiuolaikiniai mikro-BPO dar labiau sudėtingina aptikimą aktyviuose karjерuose dėl fizinės ir spektrinės slaptumo:

• Jų radaro skerspjūvio plotai (RCS) dažnai yra mažesni nei 0,01 m² – palyginami su paukščiais – tuo tarpu sunkieji krovininiai transporto priemonės viršija 100 m², sukuriant 4–5 eilės dydžio skirtumą grąžintos signalo stiprumo atžvilgiu.
• Skrydžio greičiai žemiau 15 m/s sutampa su konvejerinės juostos judėjimu ir kaušo svyravimo ciklais, ištrinant kinematines skirtis. Mechaniniai virpesiai taip pat sukuria harmoninę sąsają, kurią neįmanoma atskirti nuo lėtai judančių bepiločių orlaivių (UAV) mikro-Doplerio signalių.
• Didelės galios RF spinduliavimai iš vilkikų, gręžtuvų ir smulkintuvų užpildo kritinius FMCW dažnių ruožus, todėl reikalaujama signalų apdorojimo technologijų, gebančių išskleisti mažesnius nei 5 Hz mikro-Doplerio poslinkius.

Be specializuoto triukšmo pašalinimo ir adaptacinio slenksties nustatymo aptikimo tikimybė nukrenta žemiau 40 % bepiločių orlaivių (UAV), veikiančių mažiau kaip 500 m nuo aktyvių įrenginių.

Radarinės technologijos pritaikymas patikimam bepiločių orlaivių (UAV) aptikimui

Impulsinio-Doplerio ir FMCW radarų patobulinimai kalnakasybos specifinėms sąlygoms

Norint įveikti kalnakasybos specifinį trikdymą, šiuolaikinės radarų sistemos sujungia fizikos principais paremtą architektūrą su daugiobandžiu veikimu:

Pulsų-Doplerio radarinė sistema veikia rūšiuodama signalus į skirtingus Doplerio intervalus pagal greitį, dėl ko galima filtruoti triukšmą nuo nejudančių objektų ir lėtai judančios įrangos, o tuo pačiu išsaugant bepiločių orlaivių (UAV) signalus. Dažnio moduliuojamo bangos (FMCW) radaras čia prideda dar vieną galimybių sluoksnį, siūlydamas labai tikslų atstumo matavimą, kuris leidžia aptikti mažiausius mikro-UAV, net kai jų radarinis skerspjūvis siekia tik apie 0,01 kvadratinio metro. Kai šios technologijos sujungiamos keliais dažnių juostomis, situacija tampa dar įdomesnė. Naudojant L/S juostos dažnius pasiekiamas geresnis našumas dulkingose aplinkose ir drėgnomis sąlygomis, o X juosta užtikrina aštrų stebėjimą ir tikslų sekimą. Ši kombinacija pasiekia apytiksliai 93 % sėkmės rodiklį aptinkant bepiločius orlaivius žemiau 50 metrų aukščio arti kalnakasių perduodamųjų juostų ir duobių zonų, kur matomumas yra sudėtingas. Be to, verta paminėti dar vieną svarbų aspektą – sudėtinga signalų apdorojimo sistema iš tikrųjų ištaiso problemas, kai tikslai atrodo dubliuoti dėl atspindžių, atsirandančių nuo kalnakasių sienų ir kitų statinių.

Dirbtinio intelekto optimizuotas CFAR apdorojimas, skirtas slopinti klaidingus signalus nuo konvejerų harmonikų ir aukštų šlaitų

Tradiciniai CFAR algoritmai tiesiog neveikia gerai kasybos aplinkoje dėl visų tų pakartotinių didelės amplitudės harmonikų, kurios kyla iš įrenginių, tokių kaip smulkintuvai, konvejerai ir draglinai. Tai sukuria daug klaidingų signalų, dėl ko sunku aptikti tikruosius bepiločių orlaivių (UAV) signalus. Naujoji, dirbtinio intelekto pagerinta CFAR metodika pakeičia fiksuotus slenkstinius nustatymus mašininio mokymosi modeliais, kurie buvo išmokyti naudojant realaus pasaulio duomenis apie kasybos įrangos spektrus. Šio metodo ypatingumas – gebėjimas atskirti bepiločių orlaivių netipinius judėjimo modelius nuo įprastų aplinkinių įrenginių ciklų. Be to, šie modeliai pritaiko save pagal kiekvienos konkrečios vietos sąlygas, įskaitant tokius veiksnius kaip aukštų šlaitų forma ir elektromagnetiniai trikdžiai nuo juostos variklių.

Lauko bandymai patvirtino 41 % mažesnį klaidingų signalų skaičių palyginti su įprastu CFAR metodu, o našumas išliko stabilus dulkių audrų metu, kai optiniai ir radijo dažnių diapazone veikiantys alternatyvūs sprendimai nebeveikia.

Tikrojo laiko bepiločių orlaivių aptikimo našumas ir patvirtinimas

Rio Tinto Pilbara diegimas: 92 % aptikimo rodiklis esant 1,2 km atstumui dulkių ir inversijos sąlygomis

Radarų sistemos, įdiegtos Vakarų Australijoje, Pilibaro regione, sugebėjo aptikti mikro-BSP su apytiksliai 92 procentų tikslumu net tada, kai šios skrenda iki 1,2 km atstumu. Šioje vietoje kyla rimtų iššūkių dėl nuolatinių geležies rūdos dulkių ore, šiluminės inversijos ir nepertraukiamos pramoninės veiklos visą parą. Kodėl šios sistemos veikia taip puikiai? Jos naudoja pažangią Doplerio technologiją keliuose spektruose, kad išskirtų tuos mažus, lėtai judančius objektus prieš foninį triukšmą, kurį sukelia dulkių dalelės ir radijo bangų sklidimo per atmosferą pokyčiai. Bandymai parodė, kad šis dviejų juostų požiūris tikrai atitinka reikalavimus, kuriuos daugelis laiko žemiausiais elektromagnetinės aplinkos reikalavimais kasybos operacijoms visoje Žemėje.

Anglo American 2023 m. bandymas: adaptuoto slenkstio naudojimo būdu klaidingų signalų sumažinimas 41 procento

2023 metais „Anglo American“ atliko tyrimą, kurio tikslas buvo įvertinti, kaip dirbtinio intelekto pagrįsta adaptacinė slenkstinių reikšmių sistema veikia viename iš jų didžiųjų mineralų gavybos objektų. Rezultatai parodė, kad ši sistema sumažino klaidingų signalų skaičių apie 41 procento lyginant su tradiciniais fiksuotais slenksčiais radarais. Ji ypač gerai veikė stabdydama tas nepatogias signalų bangas, kurios kildavo iš konvejerių juostų ir netikėtų atspindžių nuo aukštųjų šlaitų. Visa ši sistema veikia dėl to, kad ji nuolat atnaujina triukšmo žemėlapį realiuoju laiku, remdamasi tuo, ką daro mašinos ir ką užfiksuoja radaras. Tai reiškia, kad sistema išlieka tiksliai atskirdama tikrus pavojus nuo fono triukšmo be reikalingumo rankiniu būdu koreguoti nustatymų. Tai ypač įspūdinga, nes visa įranga nuolat perkeliama, o darbo grafikai keičiasi skirtingose pamainose.

Dažniausiai užduodami klausimai

Kas yra žemės triukšmas UAV aptikimo kontekste kasyklose?

Žemės paviršiaus trikdžiai reiškia radarų sutrikdymus, kuriuos sukelia tankios nejudančių ir judančių kasybos įrangos vienetų koncentracijos, taip pat netolygus reljefas, dėl ko gali būti paslėpti bepiločių orlaivių (UAV) žemi radaro atspindžio skerspjūvio (RCS) rodikliai.

Kaip šiluminė inversija veikia bepiločių orlaivių (UAV) aptikimą?

Šiluminė inversija kasyklose sukelia temperatūros gradientus, kurie lanksto radijo bangas nuo radarų jutiklių, todėl stipriai sumažėja signalo stiprumas ir sunkėja bepiločių orlaivių (UAV) aptikimas.

Kodėl šiuolaikiniai mikro-UAV yra sunkiai aptinkami kasyklose?

Šiuolaikiniai mikro-UAV turi žemą radaro atspindžio skerspjūvį, panašų į paukščių, ir juda greičiu, panašiu į kasybos įrangos veikimo greitį, todėl juos sunku atskirti nuo aplinkinio triukšmo ir įrangos virpesių.

Kaip dirbtinio intelekto (AI) optimizuota CFAR technologija pagerina bepiločių orlaivių (UAV) aptikimą kasybos aplinkoje?

AI optimizuota CFAR technologija pakeičia fiksuotus slenkstinius nustatymus mašininio mokymosi modeliais, kurie prisitaiko prie realaus pasaulio duomenų ir aplinkos sąlygų, žymiai sumažindami klaidingus įspėjimus ir pagerindami bepiločių orlaivių aptikimo tikslumą.