UAV Laser Strike စနစ်- Core Detection & Identification Tech ကို ထုတ်ဖော်ပြသခဲ့သည်။
ကြည့်ရှုမှုများ- 0 စာရေးသူ- Site Editor ထုတ်ဝေချိန်- 2026-01-07 မူရင်း- ဆိုက်
မေးမြန်းပါ။
'အနိမ့်အမြင့်၊ အနှေးအမြန်၊ အရွယ်အစားသေးငယ်' (LSS) UAVs များမှ စိန်ခေါ်မှုများကိုရင်ဆိုင်ရခြင်း၊ မြင့်မားစွာပေါင်းစပ်ထားသော UAV လေဆာတိုက်ခိုက်မှုစနစ်သည် အဓိကကာကွယ်ရေးဖြေရှင်းချက်တစ်ခုအဖြစ် ထင်ရှားသည်။ ထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် ဖော်ထုတ်ခြင်းစနစ်၊ 2D turntable နှင့် လေဆာထုတ်လွှတ်မှုစနစ်ကဲ့သို့သော အဓိက module များပါ၀င်ပြီး ၎င်းသည် ချောမွေ့သော 'detect-identify → track-aim → laser-damage' workflow ကို လိုက်နာဆောင်ရွက်ပါသည်။ ၎င်းသည် ကာကွယ်ရေးစနစ်၏ တုံ့ပြန်မှုအမြန်နှုန်းနှင့် ကြားဖြတ်ကြားဖြတ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးရုံသာမက LSS UAV များကို လျင်မြန်၊ တိကျပြီး ထိရောက်သော တိုက်ခိုက်မှုများကို အာမခံပါသည်။
ပင်မနည်းပညာအာရုံစူးစိုက်မှု- ထောက်လှမ်းမှုနှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း။
သမားရိုးကျ ထောက်လှမ်းမှုနှင့် ဖော်ထုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် အဆင့်လေးဆင့်ဖြင့် အလုပ်လုပ်သည်- အာရုံခံကိရိယာဒေတာစုဆောင်းခြင်း → အချက်ပြလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ပစ်မှတ်ရှာဖွေခြင်း → အတွင်းကျကျခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်ထုတ်ယူခြင်း → အယ်လဂိုရီသမ်အခြေပြု အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။ ယနေ့တွင်၊ ဤနည်းပညာသည် ပင်မလမ်းကြောင်းသုံးခုဖြစ်သည့် ရေဒါထောက်လှမ်းခြင်း၊ ရေဒီယိုစောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ဓာတ်ပုံလျှပ်စစ်ထောက်လှမ်းခြင်းတို့ဖြင့် ကွဲပြားသောစနစ်တစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲလာသည်။ ဤနည်းပညာများသည် အမျိုးမျိုးသောအခြေအနေများတွင် LSS UAV ထောက်လှမ်းခြင်းအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရသော နည်းပညာပံ့ပိုးမှုကွန်ရက်ကို ဖွဲ့စည်းကာ အပြန်အလှန်အားဖြည့်ပေးပါသည်။
1.1.1 ရေဒါ ထောက်လှမ်းခြင်း။
ရေဒါထောက်လှမ်းခြင်း၊ တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည့် ပင်မနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည့် လျှပ်စစ်သံလိုက်လှိုင်းများကို ထုတ်လွှင့်ခြင်းနှင့် တည်နေရာ၊ အမြန်နှုန်းနှင့် အခြားသော့ဒေတာများကို တွက်ချက်ရန်အတွက် Doppler shift effect မှတစ်ဆင့် UAV ပဲ့တင်သံအချက်ပြမှုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ ၎င်း၏အားသာချက်များသည် မြင့်မားသောတည်နေရာတိကျမှုနှင့် ရှည်လျားသောထောက်လှမ်းမှုအကွာအဝေးတွင် တည်ရှိသည်။ သို့ရာတွင်၊ ၎င်းတွင် ရှင်းလင်းပြတ်သားသော အားနည်းချက်များ ရှိသည်- လျှပ်စစ်သံလိုက် စွက်ဖက်မှုဒဏ်ကို ခံနိုင်ရည်ရှိသည်။ LSS UAV များ၏ ပဲ့တင်သံများကို အားနည်းစေသော LSS UAV များ၏ ပဲ့တင်သံများ အားနည်းသွားကာ မှားယွင်းသော/လွတ်သွားသော အချက်ပေးသံများ သို့မဟုတ် ပျံဝဲနေသည့် UAV များကို ရှာဖွေရာတွင်ပင် ချို့ယွင်းမှုဖြစ်စေသည့် အမြင့်ပေနိမ့်သည့်နေရာများ (ပုံ 4 ကိုကြည့်ပါ)၊ ငှက်များနှင့် UAV များကြားတွင် အလားတူ Doppler လက္ခဏာများကြောင့် လွယ်ကူသော လွဲမှားမှုရှိသည်။
1.1.2 ရေဒီယို စောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်း။
UAV အများစု (အရပ်သားနှင့် စစ်ဘက်အချို့) သည် ဆက်သွယ်ရေး၊ အမိန့်ပေးခြင်းနှင့် ဒေတာပေးပို့ခြင်း (ဗီဒီယို၊ ရုပ်ပုံများ၊ တယ်လီမီတာ) အတွက် ရေဒီယိုအချက်ပြမှုများကို အားကိုးသည်။ ရေဒီယိုစောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်းသည် UAV တည်ရှိမှုကို ကနဦးအတည်ပြုပြီး UAV များကြားတွင် ထူးခြားသော RF အချက်ပြမှုများကို ရှာဖွေရန် ရောင်စဉ်အာရုံခံခြင်း (အဓိက သိမြင်နိုင်သော ရေဒီယိုနည်းပညာ) ကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ ထို့နောက် တိကျသော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုအတွက် အချက်ပြအင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူရန် RF လက်ဗွေရာကို အသုံးပြုသည်။ အဓိကအားသာချက်တစ်ခု- ဖမ်းယူထားသော ထိန်းချုပ်မှုအချက်ပြမှုများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းက UAV ပျံသန်းမှုအခြေအနေ၊ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုဆိုင်ရာ ရည်ရွယ်ချက်နှင့် အော်ပရေတာအချက်အလက်များကိုပင် ဖော်ပြနိုင်သည်။ ကန့်သတ်ချက်များ- ခရီးဝေး/ပါဝါနိမ့် UAV များအတွက် ကန့်သတ်ထောက်လှမ်းမှုစွမ်းဆောင်ရည်၊ အသံတိတ် UAV များ (RF ထုတ်လွှင့်ခြင်း မရှိ) ကို ထိရောက်စွာ မထိရောက်ပါ။ နှင့် UAV လှိုင်းနှုန်းစဉ်များကို အခြားအရပ်ဘက်/အများပြည်သူ ကြိုးမဲ့အချက်ပြမှုများနှင့် ထပ်နေခြင်းကြောင့် မှားယွင်းစွာ အကဲဖြတ်နိုင်ခြေ မြင့်မားသည်။
1.1.3 Photoelectric Detection
Photoelectric နည်းပညာသည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပမာဏများကို optical signals အဖြစ် ပြောင်းလဲပြီး၊ ထို့နောက် ပစ်မှတ်ကို ထောက်လှမ်းရန်အတွက် photoelectric စက်များနှင့် ဆားကစ်များကို အသုံးပြုသည်။ တာဝေးကြိုတင်သတိပေးချက်ဓာတ်ပုံလျှပ်စစ်ရေဒါ—HD မြင်နိုင်သောအလင်းပုံရိပ်၊ လှိုင်းတိုအနီအောက်ရောင်ခြည်ထောက်လှမ်းမှု၊ ကျယ်ပြန့်သောအာရုံခံနိုင်စွမ်းနှင့် Beidou တည်နေရာကို ပေါင်းစပ်ထားသည့်—ရာသီဥတုအားလုံးကို၊ 24/7 ပစ်မှတ်စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ခြေရာခံခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်ပေးသည်။ ၎င်းတွင် အဓိက အမျိုးအစား နှစ်မျိုး ရှိသည်- ① မြင်သာသော အလင်းခြေရာခံခြင်း (ရုပ်ပုံ အယ်လဂိုရီသမ်များမှတစ်ဆင့် အသိအမှတ်ပြုရန်အတွက် UAV ပုံများကို ဖမ်းယူရန် HD ကင်မရာများကို အသုံးပြုသည်); ② အနီအောက်ရောင်ခြည်ခြေရာခံခြင်း (UAV အပူလက်မှတ်များကို ရှာဖွေရန် အနီအောက်ရောင်ခြည်ကင်မရာများကို အသုံးပြုသည်—အကြွင်းမဲ့သုညအထက် မည်သည့်အရာမဆို အနီအောက်ရောင်ခြည်ကို ထုတ်လွှတ်သည်၊ နှင့် UAV ဘက်ထရီ/မော်တာများသည် ပျံသန်းစဉ်အတွင်း ထူးခြားသောအပူကိုထုတ်ပေးသည်၊ သော့ချက်အမှတ်အသား)။
၎င်း၏ အလားအလာရှိသော်လည်း၊ photoelectric detection သည် လက်တွေ့ကျသော စိန်ခေါ်မှုများကို ရင်ဆိုင်နေရသည်- LSS UAV ငယ်များမှ အားနည်းသော အနီအောက်ရောင်ခြည်ဖြာထွက်မှုသည် တာဝေးထောက်လှမ်းရန် အခက်အခဲများနှင့် ပစ်မှတ်များကို လွဲချော်စေသည်၊ ငှက်များ၊ စွန်များနှင့် မီးပုံးပျံများဖြင့် ထပ်နေသည့် အနီအောက်ရောင်ခြည် အင်္ဂါရပ်များသည် မှားယွင်းသော ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဆီသို့ ဦးတည်စေသည်၊ နှင့် မြို့ပြအတားအဆီးများ (အဆောက်အဦများ၊ သစ်ပင်များ) သည် အနီအောက်ရောင်ခြည်အချက်ပြမှုများကို ပိတ်ဆို့ကာ ထိရောက်မှုကို လျှော့ချပေးပြီး လူထူထပ်သော မြို့ပြဧရိယာများတွင် အသုံးပြုမှုကို ကန့်သတ်ထားသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ၎င်း၏တိကျမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိမှုတို့သည် အခြေအနေအလိုက် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
လက်တွေ့အသုံးချမှု- Synergistic Tech Integration
လက်ရှိတွင်၊ ရေဒါထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် ရေဒီယိုစောင့်ကြည့်ခြင်းအား ပင်မရေဒီယို LSS UAV ထောက်လှမ်းမှုတွင် မြင့်မားသောရင့်ကျက်မှုနှင့် ခိုင်ခံ့သောလိုက်လျောညီထွေရှိမှုတို့ကြောင့် photoelectric detection သည် အရန်ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်နေသော်လည်း photoelectric detection သည် အရန်ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်သိရှိနိုင်စေရန်အတွက်၊ စက်မှုလုပ်ငန်းသည် ယေဘုယျအားဖြင့် 'ရေဒါ + ဓာတ်ပုံလျှပ်စစ်' ပေါင်းစပ်အစီအစဉ်ကို လက်ခံကျင့်သုံးပြီး ပေါင်းစပ်အကျိုးသက်ရောက်မှုအတွက် နည်းပညာသုံးခုကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ Multi-source data fusion သည် LSS UAV များအတွက် ထောက်လှမ်းတိကျမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ပိုမိုတိုးမြှင့်ပေးပါသည်။
