Advances in UAV detection: integrating multi-sensor systems and AI for enhanced accuracy and efficiency

2025

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1016/j.ijcip.2025.100744
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This review critically examines the progress in unmanned aerial vehicle (UAV) detection and classification technologies from 2020 to the present. It highlights a range of detection methods, including radar, radio frequency (RF), optical, and acoustic sensors, with particular emphasis on the integration of these technologies through advanced sensor fusion techniques. The paper explores the core technologies driving improvements in detection accuracy, range, and reliability, with a special focus on the transformative role of artificial intelligence and machine learning. These innovations have significantly enhanced system performance, enabling more precise and efficient UAV detection. The review concludes with insights into emerging trends and future developments that promise to further refine UAV detection technologies, ensuring greater security and operational reliability.