Verteilte akustische Sensoren, per Kabel mit einer lokalen Verarbeitungseinheit, dem EKHO Core, verbunden, die die Bedrohung identifiziert und eine Überwachungskonsole alarmiert, ohne von einem Funksignal oder einer Cloud-Verbindung abhängig zu sein.
Jeder EKHO-Sensor verfügt über ein Mikrofonarray im kontinuierlichen passiven Abhörmodus. Mehrere Sensoren werden entlang des Perimeters des zu überwachenden Standorts positioniert, um das gesamte Gelände abzudecken, statt sich auf einen einzigen Beobachtungspunkt zu verlassen.
Die erfassten Signale werden lokal auf dem EKHO Core mittels Signalverarbeitungstechniken und Klassifizierungsmodellen verarbeitet, um die Signatur einer Drohne vom Umgebungslärm zu unterscheiden. Die Erkennungslatenz liegt zwischen 2 und 5 Sekunden.
| Umgebung | Reichweite | Begrenzender Faktor |
|---|---|---|
| Ländlich, geringer Lärm | 120 – 150 m | Wind, Wildtiere |
| Stadtrand | 80 – 110 m | Verkehr, menschliche Aktivität |
| Lauter Industriestandort | 60 – 90 m | Maschinen, Lüftung |
Erkennen mehrere Sensoren dieselbe Quelle, ermöglicht der Vergleich ihrer Beobachtungen eine Schätzung der Herkunft einer akustischen Signatur durch Triangulation und die Anzeige einer Richtung, des Azimuts, statt einer einfachen binären Warnung.
Die Sensoren übertragen per RJ45-Ethernetkabel an den EKHO Core. Dieser überträgt wiederum an die Überwachungskonsole über das lokale Netzwerk (LAN) des Standorts. Jedes Glied dieser Kette verbleibt auf der Infrastruktur des Kunden.
Die Analyse erfolgt vor Ort, auf der mit den Sensoren per Ethernet-Kabel verbundenen EKHO-Core-Einheit. Für die Erkennungsfunktion sind weder Cloud noch WLAN noch eine Internetverbindung erforderlich: eine Architekturentscheidung im Sinne der Datensouveränität und der Einfachheit der Bereitstellung auf sensiblen Standorten.
Die Architektur ist so konzipiert, dass über den Sensor hinaus nur die für Erkennung und Lokalisierung notwendigen Informationen übertragen werden (Alarme, Azimut, Signaturen) statt kontinuierlichem Rohaudio, im Sinne lokaler Verarbeitung und sparsamer Netzwerklast.
Das Prinzip der akustischen Erkennung im Detail.
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