Розробка методів ідентифікації информационно-управляющих сигналів оператора безпілотного авіаційного комплексу

Автор(и)

  • Oleksandr Yudin Київський національний університет імені Тараса Шевченка вул. Володимирська, 60, м. Київ, Україна, 01033, Україна https://orcid.org/0000-0002-6417-0768
  • Ruslana Ziubina Київський національний університет імені Тараса Шевченка вул. Володимирська, 60, м. Київ, Україна, 01033, Україна https://orcid.org/0000-0002-8654-6981
  • Serhii Buchyk Київський національний університет імені Тараса Шевченка вул. Володимирська, 60, м. Київ, Україна, 01033, Україна https://orcid.org/0000-0003-0892-3494
  • Olena Matviichuk-Yudina Національний авіаційний університет пр. Любомира Гузара, 1, м. Київ, Україна, 03058, Україна https://orcid.org/0000-0002-5906-5023
  • Olha Suprun Київський національний університет імені Тараса Шевченка вул. Володимирська, 60, м. Київ, Україна, 01033, Україна https://orcid.org/0000-0002-1196-5655
  • Viktoriia Ivannikova Національний авіаційний університет пр. Любомира Гузара, 1, м. Київ, Україна, 03058, Україна https://orcid.org/0000-0001-7967-4769

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.195510

Ключові слова:

ідентифікація особи, частота основного тону, параметри мовленнєвого сигналу, безпілотний літальний апарат, сигнали телеметрії, санкціонований оператор

Анотація

Запропоновано методи верифікації та ідентифікації оператора за особливостями формування біометричних ознак мовленнєвого сигналу у системах управління безпілотними авіаційними комплексами.

Розроблено метод ефективної ширини спектру мовленнєвого сигналу, який дозволяє здійснювати ідентифікацію та верифікацію оператора безпілотного літального апарата на основі аналізу інформативних складових відбитків голосу в умовах високого рівня завад різного походження.

Розроблено метод найбільшої інформаційної ваги основного тону, в основі якого лежить використання найбільш інформативних складових спектрального представлення відбитків мовленнєвого сигналу.

Перший метод дозволяє ідентифікувати оператора безпілотного літального апарату по інформативним складовим спектрального уявлення відбитка мовного сигналу в умовах високого рівня перешкод. Високі показники, які досягаються шляхом використання даного методу, отримані за рахунок унікальності обраного простору ознак, які зберігають свої характеристики навіть при досить високому рівні перешкод.

Другий метод забезпечує ідентифікацію диктора безпілотного літального апарату по певного простору унікальних ознак голосу. В якості базових ознак обрано частоти основного тону і обертонів. Такий підхід до вирішення завдання ідентифікації забезпечує високу ймовірність визначення оператора при існуючому досить високому рівні перешкод і дозволяє скоротити час обробки інформації в порівнянні з методом ефективної ширини спектра.

Створення методів та моделей ідентифікації аудіосигналів у системах управління безпілотними авіаційними комплексами забезпечує підвищення рівня завадостійкості та захисту системи керування до втручань не санкціонованим операторм. Їх використання дозволяє створити систему розмежування доступу до процесу управління літальним апаратом і тим самим забезпечити безперервність функціонування інформаційної системи управління безпілотними авіаційними комплексами

Біографії авторів

Oleksandr Yudin, Київський національний університет імені Тараса Шевченка вул. Володимирська, 60, м. Київ, Україна, 01033

Доктор технічних наук, професор

Кафедра теоретичної кібернетики

Ruslana Ziubina, Київський національний університет імені Тараса Шевченка вул. Володимирська, 60, м. Київ, Україна, 01033

Кандидат технічних наук

Кафедра кібербезпеки та захисту інформації

Serhii Buchyk, Київський національний університет імені Тараса Шевченка вул. Володимирська, 60, м. Київ, Україна, 01033

Доктор технічних наук, доцент

Кафедра теоретичної кібернетики

Olena Matviichuk-Yudina, Національний авіаційний університет пр. Любомира Гузара, 1, м. Київ, Україна, 03058

Кандидат педагогічних наук, доцент

Кафедра комп’ютерних мультимедійних технологій

Olha Suprun, Київський національний університет імені Тараса Шевченка вул. Володимирська, 60, м. Київ, Україна, 01033

Кандидат фізико-математичних наук, доцент

Кафедра програмних систем і технологій

Viktoriia Ivannikova, Національний авіаційний університет пр. Любомира Гузара, 1, м. Київ, Україна, 03058

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра організації авіаційних перевезень

Посилання

  1. Harrington, A. (2015). Who controls the drones? Engineering & Technology, 10 (2), 80–83. doi: https://doi.org/10.1049/et.2015.0211
  2. Vattapparamban, E., Guvenc, I., Yurekli, A. I., Akkaya, K., Uluagac, S. (2016). Drones for smart cities: Issues in cybersecurity, privacy, and public safety. 2016 International Wireless Communications and Mobile Computing Conference (IWCMC). doi: https://doi.org/10.1109/iwcmc.2016.7577060
  3. Dolgih, V. S., Konyshev, D. S., Fil', S. A. (2018). Unmanned Transport Aircraft Development. Open Information and Computer Integrated Technologies, 80, 23–28.
  4. Zhyvotovskyi, R. M. (2016). Udoskonalena metodyka adaptyvnoho upravlinnia parametramy syhnalu dlia bezpilotnykh aviatsiinykh kompleksiv. Systemy upravlinnia, navihatsiyi ta zviazku, 3, 140–145.
  5. Knysh, B. P., Kulyk, Y. A., Baraban, M. V. (2018). Classification of unmanned aerial vehicles and their use for delivery of goods. Herald of Khmelnytskyi national university. Technical sciences, 3, 246–252. Available at: http://journals.khnu.km.ua/vestnik/pdf/tech/pdfbase/2018/2018_3/jrn/pdf/42.pdf
  6. Kudrjavtcev, D. P., Mohammadi Farhadi Rahman (2017). Wireless networks for telemetries signal transmission on the ground station of unmanned aerial vehicle: organization and software devices. Radioelectronic and computer systems, 3, 36–48. Available at: http://nti.khai.edu/ojs/index.php/reks/article/view/595/645
  7. Lavrynenko, O., Kocherhin, Y., Konakhovych, G. (2018). System of recognition the steganographic-transformed voice commands of the UAV control. Radioelectronic and computer systems, 3 (87), 20–28. doi: https://doi.org/10.32620/reks.2018.3.03
  8. Barannik, V., Yudin, O., Boiko, Y., Ziubina, R., Vyshnevska, N. (2018). Video Data Compression Methods in the Decision Support Systems. Advances in Computer Science for Engineering and Education, 301–308. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-91008-6_30
  9. Yudin, O. K., Ziatdinov, Y. K., Voronin, A. N., Ilyenko, A. V. (2016). Basic Concepts and Mathematical Aspects in Channel Coding: Multialternative Rules. Cybernetics and Systems Analysis, 52 (6), 878–883. doi: https://doi.org/10.1007/s10559-016-9889-z
  10. Yudin, O. K., Ziatdinov, Y. K., Voronin, A. N., Ilyenko, A. V. (2016). A Method for Determining Informative Components on the Basis of Construction of a Sequence of Decision Rules. Cybernetics and Systems Analysis, 52 (2), 323–329. doi: https://doi.org/10.1007/s10559-016-9830-5
  11. Yudin, O., Boiko, Y., Ziubina, R., Buchyk, S., Tverdokhleb, V., Beresina, S. (2019). Data Compression Based on Coding Methods With a Controlled Level of Quality Loss. 2019 IEEE International Conference on Advanced Trends in Information Theory (ATIT). doi: https://doi.org/10.1109/atit49449.2019.9030431
  12. Yudin, O., Frolov, O., Ziubina, R. (2015). Quantitative quality indicators of the invariant spatial method of compressing video data. 2015 Second International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications Science and Technology (PIC S&T). doi: https://doi.org/10.1109/infocommst.2015.7357320
  13. Yudin, O., Ziubina, R., Buchyk, S., Frolov, O., Suprun, O., Barannik, N. (2019). Efficiency Assessment of the Steganographic Coding Method with Indirect Integration of Critical Information. 2019 IEEE International Conference on Advanced Trends in Information Theory (ATIT). doi: https://doi.org/10.1109/atit49449.2019.9030473
  14. Hartmann, K., Giles, K. (2016). UAV exploitation: A new domain for cyber power. 2016 8th International Conference on Cyber Conflict (CyCon). doi: https://doi.org/10.1109/cycon.2016.7529436
  15. Oleynikova, H., Burri, M., Taylor, Z., Nieto, J., Siegwart, R., Galceran, E. (2016). Continuous-time trajectory optimization for online UAV replanning. 2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). doi: https://doi.org/10.1109/iros.2016.7759784
  16. Xue, X., Lan, Y., Sun, Z., Chang, C., Hoffmann, W. C. (2016). Develop an unmanned aerial vehicle based automatic aerial spraying system. Computers and Electronics in Agriculture, 128, 58–66. doi: https://doi.org/10.1016/j.compag.2016.07.022
  17. Mogili, U. R., Deepak, B. B. V. L. (2018). Review on Application of Drone Systems in Precision Agriculture. Procedia Computer Science, 133, 502–509. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.07.063
  18. Farlik, J., Kratky, M., Casar, J., Stary, V. (2019). Multispectral Detection of Commercial Unmanned Aerial Vehicles. Sensors, 19 (7), 1517. doi: https://doi.org/10.3390/s19071517
  19. Izquierdo, A., del Val, L., Villacorta, J. J., Zhen, W., Scherer, S., Fang, Z. (2020). Feasibility of Discriminating UAV Propellers Noise from Distress Signals to Locate People in Enclosed Environments Using MEMS Microphone Arrays. Sensors, 20 (3), 597. doi: https://doi.org/10.3390/s20030597
  20. Bernardini, A., Mangiatordi, F., Pallotti, E., Capodiferro, L. (2017). Drone detection by acoustic signature identification. Electronic Imaging, 2017 (10), 60–64. doi: https://doi.org/10.2352/issn.2470-1173.2017.10.imawm-168
  21. Vattapparamban, E., Guvenc, I., Yurekli, A. I., Akkaya, K., Uluagac, S. (2016). Drones for smart cities: Issues in cybersecurity, privacy, and public safety. 2016 International Wireless Communications and Mobile Computing Conference (IWCMC). doi: https://doi.org/10.1109/iwcmc.2016.7577060
  22. Bernardini, A., Mangiatordi, F., Pallotti, E., Capodiferro, L. (2017). Drone detection by acoustic signature identification. Electronic Imaging, 2017 (10), 60–64. doi: https://doi.org/10.2352/issn.2470-1173.2017.10.imawm-168
  23. Kim, Y., Ha, S., Kwon, J. (2015). Human Detection Using Doppler Radar Based on Physical Characteristics of Targets. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 12 (2), 289–293. doi: https://doi.org/10.1109/lgrs.2014.2336231
  24. Izquierdo, A., Villacorta, J., del Val Puente, L., Suárez, L. (2016). Design and Evaluation of a Scalable and Reconfigurable Multi-Platform System for Acoustic Imaging. Sensors, 16 (10), 1671. doi: https://doi.org/10.3390/s16101671
  25. Yudin, O., Symonychenko, Y., Symonychenko, A. (2019). The Method of Detection of Hidden Information in a Digital Image Using Steganographic Methods of Analysis. 2019 IEEE International Conference on Advanced Trends in Information Theory (ATIT). doi: https://doi.org/10.1109/atit49449.2019.9030479
  26. Busset, J., Perrodin, F., Wellig, P., Ott, B., Heutschi, K., Rühl, T., Nussbaumer, T. (2015). Detection and tracking of drones using advanced acoustic cameras. Unmanned/Unattended Sensors and Sensor Networks XI; and Advanced Free-Space Optical Communication Techniques and Applications. doi: https://doi.org/10.1117/12.2194309
  27. Shakhatreh, H., Sawalmeh, A. H., Al-Fuqaha, A., Dou, Z., Almaita, E., Khalil, I. et. al. (2019). Unmanned Aerial Vehicles (UAVs): A Survey on Civil Applications and Key Research Challenges. IEEE Access, 7, 48572–48634. doi: https://doi.org/10.1109/access.2019.2909530
  28. Fang, Z., Yang, S., Jain, S., Dubey, G., Roth, S., Maeta, S. et. al. (2016). Robust Autonomous Flight in Constrained and Visually Degraded Shipboard Environments. Journal of Field Robotics, 34 (1), 25–52. doi: https://doi.org/10.1002/rob.21670
  29. Sorokin, V. N., V'yugin, V. V., Tananykin, A. A. (2012). Raspoznavanie lichnosti po golosu: analiticheskiy obzor. Informatsionnye protsessy, 12 (1), 1–30. Available at: http://www.jip.ru/2012/1-30-2012.pdf

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-04-30

Як цитувати

Yudin, O., Ziubina, R., Buchyk, S., Matviichuk-Yudina, O., Suprun, O., & Ivannikova, V. (2020). Розробка методів ідентифікації информационно-управляющих сигналів оператора безпілотного авіаційного комплексу. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(9 (104), 56–64. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.195510

Номер

Том 2 № 9 (104) (2020): Інформаційно-керуючі системи

Розділ

Інформаційно-керуючі системи

Ліцензія

Авторське право (c) 2020 Oleksandr Yudin, Ruslana Ziubina, Serhii Buchyk, Olena Matviichuk-Yudina, Olha Suprun, Viktoriia Ivannikova

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.