TALLER CON EMPRESAS “7”

FUERZA 2035 – C-RPAS

Tecnologías y soluciones para

la capacidad C-RPAS

http://www.ejercito.mde.es/estructura/briex_2035/index.html

Radares biestáticos pasivos para detección de drones

Nerea del Rey Maestre, Pedro José Gómez del Hoyo

Dpto. de Teoría de la Señal y Comunicaciones

Escuela Politécnica Superior

Universidad de Alcalá

Entidad financiadora: MINISTERIO DE CIENCIA,

INNOVACIÓN Y UNIVERSIDADES

Proyecto: Radares pasivos basados en el

conocimiento que incorporan técnicas espacialesadaptativas de banda ancha.

KRIPTON Ref. RTI2018-101979-B-I00.

Mª Pilar Jarabo-Amores mpilar.jarabo@uah.es

David de la Mata Moya david.mata@uah.es

Índice

• Radares pasivos.

• Tecnologías para la detección de drones.

• Demostrador IDEPAR.

• Detección de drones utilizando la señal TDT:

• Escenario rural: ensayos del Proyecto CONDOR (INTA, “La Marañosa”).

• Escenario marítimo: 11º Escuadrillade Aeronaves de la Armada, Cádiz.

• Detección de otros blancos utilizando la señal TDT.

• Potencial utilización para la clasificación de drones.

• Conclusiones.

• Referencias.

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Radares biestáticos pasivos para detección de drones

Radares pasivos (I)

Sistemas que utilizan iluminadores de oportunidad,

en lugar de un transmisor propio, para la detección

de blancos y estimación de parámetros (posición,

velocidad).

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Radares biestáticos pasivos para detección de drones

Radares pasivos (II)

Complementos para sistemas anti-dron:

Ausencia de transmisor y posibilidad de utilizar componentes COTS: versátiles,

configurables, de bajo coste, no invasivos, LPI.

Banda UHF: detección de blancos fuera de la línea de vista (difracción)

Configuración multiestática y uso de frecuencias fuera de las bandas radar: detección de

blancos con baja firma radar (tecnología stealth)

Aplicaciones:

Vigilancia de fronteras (detección y seguimiento de

aeronaves a baja altura);

Infraestructuras críticas (no producen interferencias

electromagnéticas, requisitos de despliegue bajos);

Ciudades inteligentes y protección y

monitorización de áreas muy concurridas (eventos

culturales, sociales o deportivos, zonas turísticas…).

Protección frente a amenazas RPAS

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Radares biestáticos pasivos para detección de drones

Tecnologías para la detección de drones

Sensores y sus propiedades para la detección de RPAS [1]

Radares pasivos:

La cobertura y la precisión en la estimación de la posición dependen del IoO.

La identificación de blancos requiere altos anchos de banda.

No se requiere asignación de frecuencias; no es fuente de interferencia electromagnética.

Bajo coste (desarrollo, despliegue, mantenimiento).

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, TALLER “7”. FUERZA 2035 – C-RPAS

Radares biestáticos pasivos para detección de drones

Demostrador IDEPAR (I)

Proyecto APIS, On Array Passive ISAR adaptiveprocessingEDA-

JIP-ICET (2010-2012) [2], liderado por Indra Sistemas S.A.

IDEPAR: demostrador radar pasivo de la Universidad de

Alcalá (proyectos de investigación nacionales)

IDEPAR (Investigación sobre técnicas de detección mejoradas para radares pasivos, ref. TEC2012-38701).

MASTERSAT (Receptor radar pasivo multicanal basado en iluminadores terrestres satelitales, ref. TEC2015-

71148-R).

KRIPTON (Radares pasivos basados en el conocimiento que incorporan técnicas espaciales

adaptativas de banda ancha), ref. RTI2018-101979-B-I00.

Plataforma de diseño y validación para:

SCOUT (Multitech SeCurity system for intercOnnected space control groUnd staTions), ref. FP7-COOPERATION-

2013-SEC-SCOUT-607019.

MAPIS (Multichannel ISAR imaging for military applications, ref. 132/2014). EDA Ad Hoc R&T Project (Category B).

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Radares biestáticos pasivos para detección de drones

Demostrador IDEPAR (II)

Detección y seguimiento 2D [3]:

Canales analógicos 1 USPR N210: 1 canal

Máxima tasa de adquisición I/Q 25MS/s

Frecuencia de operación 40MHz – 2GHz

Resolución ADC 14 bits/muestra

Antenas: Televés DAT 75HD Ancho de haz = 24º, Ganancia = 17dB

Detección y seguimiento 3D [4]:

Procesado en array en el dominio de la CAF.

Televés 4G Nova: Ancho de haz: 59,94º. Ganancia: 6,9 dB.

Incremento de la cobertura angular.

Discriminación angular.

Estimación 3D de los parámetros del blanco.

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Radares biestáticos pasivos para detección de drones

Demostrador IDEPAR (III)

Señal TDT multicanal [5]:

Canales analógicos 1 USPR X310: 2 canales

Máxima tasa de adquisición I/Q 100MS/s

Frecuencia de operación 40MHz - 6GHz

Resolución ADC 14 bits/muestra

Sincronización de los ADCs 10MHz y PPS

Oscilador local compartido Sí

Interfaz de alta velocidad Dual 10 Gigabit Ethernet

Señal DVB-S multicanal [6]

Cobertura global y alta disponibilidad.

Buenas propiedades para detección (FA).

Transmisión continua.

× Pérdidas de transmisión altas.

× Baja BRCS.

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Radares biestáticos pasivos para detección de drones

Detección de drones utilizando la señal TDT (I)

Escenario rural: Proyecto CONDOR [8,9]

• Localización: INTA, “La Marañosa”.

• IoO: Torrespaña (PIRE=20kW, 16,6km).

• Dron cooperativo: DJI Phantom 4.

Cobertura estimada para una altitud de 50 m

Entorno dominado por

ruido:

BRCS=-12,1 dBsm

SNRdet = 17,5dB,

PFA= 10-6, PD = 80%

Blanco: SWI.

• Pérdidas de propagación: WinProp, + GIS

• BRCS: ANSYS HFSS.

• Sensibilidad: cadena de recepción de IDEPAR.

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Radares biestáticos pasivos para detección de drones

Detección de drones utilizando la señal TDT (II)

Proyecto CONDOR. Detección y seguimiento 3D [8,9,10]

Canal de vigilancia fc Vblanco BW Trayectoria

Tacq=20s

Tint=250ms

Array lineal no uniforme

de 5 elementos698 MHz 30 km/h 24 MHz Aproximación al RP

Capacidades detectoras (PFA deseada = 10-5 )

PFA 7,32·10-5

PD 97,5 %

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Radares biestáticos pasivos para detección de drones

Detección de drones utilizando la señal TDT (III)

Proyecto CONDOR. Técnicas de interferometría [8]

Canal de vigilancia fc Vblanco BW Trayectoria

Tacq=20s,

Tint=250ms2 Antenas DAT 75 HD 698 MHz 30 km/h 24 MHz Aproximación al RP

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Radares biestáticos pasivos para detección de drones

Detección de drones utilizando la señal TDT (IV)

Escenario marítimo: Undécima Escuadrilla de Aeronaves de la Armada, Cádiz

Cobertura angular: 84º

Ancho de haz: 13º

Ganancia: 15,5dB

DJI Phantom 3

BRCS=-13,1 dBsm

Altitud del dron: 20 m

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Radares biestáticos pasivos para detección de drones

Detección de drones utilizando la señal TDT (V)

Undécima Escuadrilla de Aeronaves de la Armada [10]

Canal de vigilancia fc Vblanco BW

Tacq=40s

Tint=500ms

PRI = 250ms

Array lineal no uniforme

de 7 elementos734 MHz 36 km/h 20 MHz

PFA deseada = 10-5

PD = 97 %

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Radares biestáticos pasivos para detección de drones

Detección de drones utilizando la señal TDT (VI)

Undécima Escuadrilla de Aeronaves de la Armada: detección y seguimiento 3D

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Radares biestáticos pasivos para detección de drones

Detección de otros blancos utilizando la señal TDT

Undécima Escuadrilla de Aeronaves de la Armada: detección y seguimiento 3D

Distancia

blanco-PR

Avión 29 km

Barco 11,5 km

Phantom 3 394 m

La distancia dron-radar de 400m está limitada por el

sistema de control remoto del dron. Los estudios de

cobertura estiman una distancia máxima de 4,32 km.

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Radares biestáticos pasivos para detección de drones

Potencial utilización para la clasificación de drones

Escenario rural: Aeródromo localizado en Fuente el Saz de Jarama (Madrid) [9]

Detección y seguimiento 2D:

• IoO: Torrespaña (PIRE=20kW, 30km).

• AoI: área rectangular de 100m x 120m.

• Dron cooperativo: 1m (diámetro).

Material: grafito.

Tacq=30s, Tint=250ms, ancho de banda instantáneo: 8MHz

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Radares biestáticos pasivos para detección de drones

Conclusiones

• Se proponen los radares pasivos como tecnologías innovadoras para la detección de

RPAS, una tarea clave en la protección de la Fuerza Terrestre.

• La experiencia de la Universidad de Alcalá en tecnología radar pasiva comienza con el

proyecto APIS y se consolida en los proyectos nacionales, FP7 y de la EDA.

• IDEPAR: demostrador radar pasivo desarrollado en la Universidad de Alcalá.

• Estudios de viabilidad para la detección de drones:

• Técnicas interferométricas.

• Técnicas de procesado digital en array: array lineal no uniforme de 5 antenas comerciales; array

lineal no uniforme de 7 antenas diseñadas en la Universidad de Alcalá.

• Los estudios de cobertura incluyen el modelado de la BRCS del blanco e información

GIS del terreno bajo estudio. Las capacidades detectoras han sido evaluadas mediante la

estimación de los valores de PD y PFA.

• Los resultados demuestran la viabilidad del uso de los radares pasivos para la detección y

potencial clasificación de RPAS.

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Referencias

[1] P. Wellig et al., "Radar Systems and Challenges for C-UAV," 2018 19th International Radar Symposium (IRS), Bonn, 2018, pp. 1-8.

[2] P. Jarabo Amores, M. Rosa, David de la Mata, J.L. Bárcena, Nerea del Rey, J. Álvarez, J. Gaitán. “APIS, radar pasivo en el JIP-

CET”,Boletín de Información Tecnológica en Defensa. DGAM SGTI, MINISDEF nº. 38. 2013.

[3] M.P. Jarabo-Amores, J.L. Bárcena-Humanes, P.J. Gómez-del-Hoyo, N. del-Rey-Maestre, D. Juara-Casero, F.J. Gaitán-Cabañas,and D. Mata-Moya. ‘IDEPAR: a multichannel digital video broadcasting-terrestrial passive radar technological demonstrator in

terrestrial radar scenarios.’ IET Radar, Sonar and Navigation, vol. 11, no. 1, pp. 133-141, 2016.

[4] N. del-Rey-Maestre, D. Mata-Moya, M.P. Jarabo-Amores, P.J. Gómez-del-Hoyo, J.L. Bárcena-Humanes, and J. Rosado-Sanz.‘Passive radar array processing with non-uniform linear arrays for ground target's detection and localization.’ Remote Sensing. Special

Issue Radar Systems for the Societal Challenges, 9 (7), 756, 2017.

[5] A. Almodóvar-Hernández, P.J. Gómez-del-Hoyo, N. del-Rey-Maestre, D. Mata-Moya, M.P. Jarabo-Amores, and F.J. Gaitán-

Cabañas. ‘Plataformas USRP para el desarrollo de radares pasivos de altas prestaciones reconfigurables.’ Congreso Nacional de I+Den Defensa y Seguridad (DESEi+d), 2018.

[6] P.J. Gómez-del-Hoyo, Mª Pilar Jarabo-Amores, D. Mata-Moya, J. Rosado-Sanz, N. del-Rey-Maestre, “DVB-S based passive radar

for ground targets detection and tracking”, 7th PCL Focus Days, 2018

[7] M.P. Jarabo-Amores, D. Mata-Moya, P.J. Gómez-del-Hoyo, J.L. Bárcena-Humanes, J. Rosado-Sanz, N. del-Rey-Maestre, and M.Rosa-Zurera. “Drone detection feasibility with passive radars.” European Radar Conference (EURAD), pp. 313-316, 2018.

[8] N. del-Rey-Maestre, P.J. Gómez-del-Hoyo, J. Rosado-Sanz, D. Mata-Moya, M.P. Jarabo-Amores, and F.J. Gaitán-Cabañas.

‘Validación de radares pasivos basados en la TDT para la detección de drones.’ Congreso Nacional de I+D en Defensa y Seguridad(DESEi+d), 2018.

[9] N. del-Rey-Maestre, D. Mata-Moya, M.P. Jarabo-Amores, P.J. Gómez-del-Hoyo, and J. Rosado-Sanz, ‘Optimum Beamforming to

Improve UAV’s Detection Using DVB-T PassiveRadars’. RADAR 2019 International Conference, 2109.

[10] M.P. Jarabo-Amores, D. Mata-Moya, N. del-Rey-Maestre, P.J. Gómez-del-Hoyo, and J. Rosado-Sanz, “IDEPAR, uso del radarpasivo para la detección de drones”. Boletín de Observación Tecnológica en Defensa, 2019.

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Gracias por su atención

Nerea del Rey Maestre, Pedro José Gómez del Hoyo

Dpto. de Teoría de la Señal y Comunicaciones

Escuela Politécnica Superior

Universidad de Alcalá

Entidad financiadora: MINISTERIO DE CIENCIA,

INNOVACIÓN Y UNIVERSIDADES

Proyecto: Radares pasivos basados en el conocimiento

que incorporan técnicas espaciales adaptativas de bandaancha.

KRIPTON Ref. RTI2018-101979-B-I00.

Mª Pilar Jarabo-Amores mpilar.jarabo@uah.es

David de la Mata Moya david.mata@uah.es

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