TAILIEUCHUNG - Phân tích hiệu năng phát hiện phương tiện bay không người lái bất hợp pháp

Trong bài viết này, vấn đề hiệu năng phát hiện phương tiện bay không người lái (UAV) không hợp pháp (UI) trong kiến trúc Internet vạn vật được khảo sát. Cụ thể, phương pháp phát hiện xâm nhập được chia thành 2 bước như sau: 1) 2 UAV hợp pháp được hợp tác tạo thành một dạng của hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) để phát hiện sự có mặt của UI bằng cách sử dụng Fast Fourier Transform Analysis (FFT) và 2) Những UAV hợp pháp này sau đó dò các góc để xác định UI bằng cách sử dụng giải pháp angle-side-angle. | 32 Võ Nhân Văn Đặng Ngọc Cường Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Duy Tân 04 41 2020 32-36 04 41 2020 32-36 Phân tích hiệu năng phát hiện phương tiện bay không người lái bất hợp pháp Detection Performance Analysis of Illegitimate UAV Võ Nhân Văna b Đặng Ngọc Cườnga b Nhan Van Voa b Ngoc Cuong Danga b a Viện Nghiên cứu và Phát triển Công nghệ Cao Trường Đại học Duy Tân Đà Nẵng Việt Nam b Khoa Công nghệ thông tin Trường Đại học Duy Tân Đà Nẵng Việt Nam a Institute of Research and Development Duy Tan University Da Nang 550000 Vietnam b Faculty of Information Technology Duy Tan University Da Nang 550000 Vietnam Ngày nhận bài 01 6 2020 ngày phản biện xong 18 6 2020 ngày chấp nhận đăng 27 8 2020 Tóm tắt Trong bài báo này vấn đề hiệu năng phát hiện phương tiện bay không người lái UAV không hợp pháp UI trong kiến trúc Internet vạn vật được khảo sát. Cụ thể phương pháp phát hiện xâm nhập được chia thành 2 bước như sau 1 2 UAV hợp pháp được hợp tác tạo thành một dạng của hệ thống phát hiện xâm nhập IDS để phát hiện sự có mặt của UI bằng cách sử dụng Fast Fourier Transform Analysis FFT và 2 Những UAV hợp pháp này sau đó dò các góc để xác định UI bằng cách sử dụng giải pháp angle-side-angle. Theo đó công thức dạng tường minh của xác suất phát hiện UI được tìm ra để phân tích hiệu năng phát hiện. Mô phỏng Monte Carlo được triển khai để kiểm tra phương pháp của chúng tôi. Từ khóa Phương tiện bay không người lái Xác suất phát hiện Kênh truyền Nakagami-m. Abstract In this paper the detection performance of illegitimate unmanned aerial vehicle UAV UI in Internet of Things IoT architecture is investigated. In particular the detection approach is devided into 2 steps 1 two ligimate UAVs are cooperatived as a form of intrusion detection system IDS to detect the present of UI by using Fast Fourier Transform Analysis FFT and 2 these UAVs then scan the angles to identify the UI by using angle-side-angle solution. Accordingly the closed-form of detection probability of UI is derived .

• Quản trị mạng
• Phương tiện bay không người lái
• Kênh truyền Nakagami m
• Phát hiện máy bay không người lái
• Kiến trúc Internet vạn vật
• Hệ thống phát hiện xâm nhập
• Luận án tiến sĩ
• Luận án tiến sĩ Kỹ thuật
• Hệ thống lái tự động
• Điều khiển phương tiện bay không người lái
• Tàu bay không người lái
• Phương tiện bay siêu nhẹ
• Khu vực cấm bay
• Pháp luật Việt Nam
• Quản lý chuyến bay
• Phương tiện bay không người lái siêu nhẹ
• Phương pháp TDOA
• Radar chủ động
• Phản xạ hiệu dụng
• Sóng vô tuyến
• Kỹ thuật điều khiển
• Mô hình động lực QUAV
• Cấu trúc hệ thống điều khiển
• Công nghệ hướng đối tượng
• Cấp phép bay
• bộ văn hóa thể thao và du lịch
• thủ tục văn hóa
• thủ tục du lịch
• bộ quốc phòng
• hướng dẫn thủ tục
• hành chính quốc phòng
• Sửa đổi phép bay
• Ô nhiễm không khí
• Chất lượng không khí
• Giám sát môi trường
• Thiết bị bay không người lái
• Dữ liệu môi trường bằng UAV
• Kỷ yếu hội nghị Quốc gia về Điện tử truyền thông
• Mô hình điều khiển máy bay không người lái cánh bằng
• Cấu hình QuadPlane
• Máy bay không người lái cấu hình QuadPlane
• Nền tảng mô phỏng X Plane
• Phương pháp D2Det
• Bộ dữ liệu không ảnh UAVDT Benchmark M
• Bài toán phát hiện phương tiện
• Kiến trúc của D2Det
• Giải thuật di truyền
• Tối ưu hoá bầy đàn phần tử
• Lập quỹ đạo bay
• Thuật toán tối ưu quỹ đạo bay
• Hạ cánh trực tiếp
• Phương pháp dẫn tự động hạ cánh
• Hoán cải thành UAV MiG 21
• Hạ cánh tự động của UAV MiG 21
• Phát hiện dị thường
• Tìm kiếm cứu nạn
• Thuật toán RX
• Quy tắc Neyman–Pearson