Como detectar drones mediante un Analizador de Espectro en tiempo real

Nadie niega que volar un dron puede ser divertido. Para los entusiastas de la fotografía, un dron es una fuente de entretenimiento, con una cámara conectada, es irrefutable su uso pero para la seguridad en aeropuertos, empresas gubernamentales, etc es un dolor de cabeza, acompáñanos para ver cómo monitorear y tomar acción.

En pocos años, el número de drones, o vehículos aéreos no tripulados (UAV), comprados se ha disparado. Sólo en los Estados Unidos, la FAA proyecta que la pequeña flota de UAV, aficionado a modelos, se duplicará con más del doble de 1,1 millones de vehículos en 2017 a 2,4 millones de unidades para 20221. 

En todo el mundo, el Perfil de Mercado Civil Mundial uaS 2018 de Teal Group y proyectos de Pronóstico que la producción no militar de uaS (gobierno comercial, de consumo y civil sistemas) totalizará 88.300 millones de dólares en la próxima década, con un aumento de 4.400 millones de dólares en todo el mundo en 2018 a 13.100 millones de dólares en 2027, una tasa de crecimiento anual compuesta del 12,9%. 2

Mientras que la mayoría de los operadores de drones utilizan buen juicio al volar sus drones, por desgracia, algunos no lo hacen, como lo demuestran una serie de recientes titulares relacionados con drones:

• Diciembre 2018 – «Boeing 737 Passenger Jet Damaged in Possible Midair Drone Hit», Bloomberg.
• Diciembre 2018 – «Aeropuerto de Gatwick: vuelos terrestres de drones», BBC News.
• Enero 2019 – «LA FAA dice que los avistamientos de drones detuvieron temporalmente el tráfico hacia el aeropuerto de Newark», Reuters.

En situaciones en las que un dron está operando donde no debería, las posibles ramificaciones pueden ser catastróficas. Como resultado, las organizaciones necesitan soluciones en tiempo real, precisas, fáciles de operar y rentables para detectar drones que vuelan en o cerca de un espacio aéreo restringido. En esta nota de aplicación, discutiremos las consideraciones al buscar una solución de detección de drones.

Conceptos y consideraciones de detección de drones

Cuando se busca una solución de detección de drones, es importante tener una comprensión básica de cómo operan la mayoría de los drones aficionados y comerciales.

Casi todos los drones aficionados y comerciales:

• Se controlan localmente dentro de un rango visual de aproximadamente 1000 pies.
• Se controlan de forma remota en un radio de 2-3 millas utilizando la vista en primera persona (FPV)
• Operar en la banda sin licencia de 2,4 GHz para el control (ancho de banda de aprox. 80 MHz)
• Utilice una banda sin licencia de 5,8 GHz para fuentes de vídeo de vista en primera persona (FPV) (20 MHz o menos)
• Emplear el regreso a casa (RTH) cuando se pierden las señales de control o se debilitan
• Utilizar tecnologías de señal de transmisión disponibles de sólo unos pocos proveedores, lo que facilita la identificación de un dron

• Utilice señales de control de drones que normalmente saltan a través de múltiples frecuencias y pueden ser de hasta 80 MHz de ancho
• La FCC ha designado que los drones sólo pueden ser operados en las bandas sin licencia, incluyendo las bandas de 2,4 GHz, 5,8 GHz, 900 MHz y 433 MHz.

En las siguientes secciones, discutiremos un par de enfoques para detectar la presencia de un dron utilizando analizadores de espectro RSA306B y RSA507A resistentes, portátiles y asequibles de Tektronix. El primer método discutido es un método manual básico para detectar la presencia de un dron. El segundo es más avanzado y proporciona información sobre la configuración de un sistema automatizado de detección de drones.

Detección básica de drones

La detección básica de drones se puede realizar con un analizador de espectro de las series RSA306B o RSA500 y el software Tektronix DataVu-PC.

Como los operadores de drones generalmente utilizan un enlace de video en primera persona (FPV) para rastrear la ubicación del dron, el primer paso para buscar la presencia de un dron es escanear la banda de 5,8 GHz para buscar señales de ráfaga que están presentes como el dron y el controlador se comunican entre sí.

Como se mencionó anteriormente, los drones aficionados y comerciales transmiten video en la banda sin licencia de 5.8 GHz. La transmisión de señales de vídeo o de control desde el dron al piloto da como resultado ráfagas reconocibles de energía RF que se producen cuando el transmisor y el receptor confirman la recepción de datos.

FIGURA 1 . Ráfaga de vídeo desde la banda de frecuencia de 5,8 GHz.

Como se muestra en la Figura 1, las características de ráfaga de vídeo se detectan fácilmente incluso desde la exploración de potencia vs tiempo

Medidas. Cuando está en modo en tiempo real, es posible una mayor precisión mediante el uso de los datos capturados por I/Q en tiempo real.

Esto se discute y se muestra a continuación en las figuras 2 y 3 Un segundo método para detectar un solo, o varios drones es escanear la banda de 2.4 GHz. Al ignorar las comunicaciones Wi-Fi y Bluetooth, puede examinar las señales que quedan. Dentro del espacio de 2,4 GHz, varios operadores de drones podrían estar volando al mismo tiempo. Para controlar de forma única cada dron, incluso cuando varios drones coexisten en el mismo espacio aéreo, requiere una señalización compleja que solo está disponible de unos pocos proveedores de chips. Las firmas de forma de onda utilizadas para este propósito son único y puede ser identificable.

FIGURA 2. Ráfagas de control desde la banda de frecuencia de 2,4 GHz.

Incluso en la banda de 2,4 GHz más congestionada, las señales de control se identifican fácilmente como en la pantalla mostrada anteriormente utilizando los datos capturados por I/Q en tiempo real.

FIGURA 3. Ráfaga de vídeo desde la banda de frecuencia de 5,8 GHz mediante el procesamiento de I/Q.

Cuando el primer o segundo método indica la existencia de un posible dron, el siguiente paso es capturar datos de I/Q de la señal. Los datos registrados se pueden utilizar para identificar potencialmente al fabricante del dron.

FIGURA 4. Modo RSA dual que muestra las frecuencias de salto y secuencias del controlador de drones.

Cabe señalar, las señales de control de drones normalmente saltan a través de múltiples frecuencias y pueden ser de hasta 80 MHz de ancho, mientras que el modo en tiempo real de las series Tektronix RSA306B y RSA507A tiene 40 MHz de ancho. Para recopilar datos en todo el intervalo de frecuencias, DataVu-PC tiene un modo especial donde puede utilizar dos ARN para proporcionar una capacidad de detección de ancho de 80 MHz. 

Con una capacidad de detección de 80 MHz de ancho, es posible ver toda la secuencia de salto de frecuencia para determinar potencialmente el fabricante de drones o el proveedor de virutas, con mayor precisión, y tomar las medidas de contador adecuadas. 

El modo RSA dual que muestra las frecuencias de salto y las secuencias del controlador de drones a través de un total de 80 MHz se ilustra a continuación en la Figura 4.

Detección automatizada de drones

Si bien los titulares citados anteriormente se referían a los avistamientos que involucran aeropuertos, los drones también han creado preocupaciones para otras entidades, incluidos los lugares de eventos y las bases militares. Con el gran perímetro que necesita ser monitoreado, tener un sistema automatizado de detección de drones puede detectar la presencia de drones sin interrumpir otras operaciones.

La creación de un sistema automatizado de detección de drones se simplifica mediante la conexión en red de múltiples analizadores de espectro Dektronix RSA306B o RSA500 Series juntos y utilizando software como SpectrumVu ® de Erisys RF®Solutions. SpectrumVu es un paquete de software avanzado que proporciona monitoreo totalmente autónomo del espectro RF, puede registrar eventos espectrales desconocidos y generar alertas sobre el descubrimiento de señales desconocidas.

Para configurar un sistema automatizado de detección de drones, los nodos, que incluyen el analizador de espectro, una antena y un Intel NUC, se configuran alrededor del perímetro exterior, como se ilustra en el diagrama del aeropuerto de La Guardia (Figura 5). Los nodos se pueden conectar en red a un centro de operaciones central para proporcionar una cobertura completa del perímetro y las rutas de vuelo. Mediante la utilización de varios nodos, es posible identificar la ubicación de un dron en el eje x-y-z.

Con este sistema, el espectro RF se monitorea de forma autónoma 24/7. Los disparadores también se pueden establecer en señales desconocidas o en señales con potencia por encima de los umbrales definidos por el usuario para crear alertas. Las señales conocidas, desconocidas y de eventos son capturadas por el analizador de espectro en tiempo real y mostradas en el panel de Control de SpectrumVu como se ilustra en la Figura 6.

FIGURA 6. SpectrumVu puede enviar automáticamente una alerta al personal de seguridad cada vez que se detecta una señal sospechosa.

Canalización de procesamiento para el aprendizaje de extremo a extremo a partir de datos de espectro. 2

Las innovaciones recientes en la tecnología de redes neuronales se utilizan en SpectrumVu para identificar automáticamente las señales probables de drones. El modo StepNStare de SpectrumVu puede ajustarse o sintonizar un fragmento de 40 MHz del espectro de RF, grabar los datos de I/Q y, a continuación, pasar a una banda diferente de 40 MHz. Este proceso se repite a través del espectro de drones sin licencia, lo que permite al usuario monitorear todo el espectro procesando pequeños archivos I/Q continuamente,

utilizando el aprendizaje automático y formas de onda. Cuando las propiedades de la forma de onda coinciden con las propiedades de la señal almacenada de la red neuronal, SpectrumVu emite una alerta para indicar la presencia probable de un dron.

Mediante la utilización del aprendizaje automático, las características únicas de RF tanto de las señales de control de drones como de los enlaces descendentes de vídeo en primera persona (FPV) del dron se pueden identificar automáticamente dentro del ancho de banda en tiempo real del RSA.

Para un análisis adicional, las señales desconocidas se pueden almacenar en una base de datos SQL para acelerar la identificación de drones y admitir análisis adicionales del entorno de espectro RF.

Conclusión

Mientras que los drones proporcionan horas de disfrute y ofrecen beneficios para muchas aplicaciones, un dron mal utilizado puede crear situaciones peligrosas. Hemos discutido las características básicas de los drones aficionados y comerciales y las capacidades de rendimiento recomendadas del analizador de espectro. También hemos presentado un método simple y una solución avanzada y automatizada para detectar drones.

Como se ilustra, un analizador de espectro en tiempo real puede ser una herramienta valiosa para monitorear el entorno de RF y detectar la presencia de un dron como un dispositivo independiente o en red. Para las

organizaciones que se preocupan por los drones que operan donde no deberían, es importante invertir en soluciones que proporcionen conciencia en tiempo real, monitoreo las 24/7 y capacidades de alerta automatizadas.