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Klassifikation von Drohnensignalen

Auf einen Blick

  • Projektleiter/in : Dr. Matthias Nyfeler
  • Stellv. Projektleiter/in : Dr. Claus Horn
  • Projektteam : Georg Müller
  • Projektvolumen : CHF 71'082
  • Projektstatus : abgeschlossen
  • Drittmittelgeber : Bund (Bundesamt für Rüstung armasuisse / Kompetenzzentrum Wissenschaft und Technologie)
  • Kontaktperson : Matthias Nyfeler

Beschreibung

Mikrodrohnen haben längst ihren Einzug in die Consumerwelt gefunden und werden immer erschwinglicher und einfacher in der Bedienung. Eine für Consumerdrohnen sehr vielversprechender Technik zur Erfassung ist die Detektion der ausgesendeten Funksignale. Mittels Deep Learning mit künstlichen neuronalen Netzwerken werden die Signale in dieser Studie klassifiziert und von anderen ähnlichen Signalen wie z.B. WiFi unterschieden. In diesem Projekt wird ein Prototyp Erstellt (Laptop und SDR Funk-Antenne) um im Feld Drohnensignale Klassifizieren zu können