Манаш Қозыбаев атындағы Солтүстік Қазақстан университетінің зерттеушілері «FMCW радар+бейнебақылау» жүйесінің оптикалық және радиолокациялық арнасына бейімделген екі типті нейрондық желінің алгоритмдеріне негізделген ұшқышсыз ұшатын аппаратты анықтайтын бағдарламалық модельді жасауда. 

Жобаның негізгі идеясы ұшқышсыз ұшатын аппараттар мен құстардың жіктелуінің микро-доплерлік белгілерінің радиолокациялық кескіні арқылы ұшқышсыз ұшу аппараттарын тануға арналған нейрондық желілердің бағдарламалық моделін жасау болып табылады. 

Бағдарламалық модельдің екінші сегменті әуе кеңістігіндегі объектілердің (коптер, ұшатын қанатты ұшқышсыз ұшу аппараттары, құстар және т.б.) бейне деректері мен фото-суреттері арқылы ұшқышсыз ұшатын аппараттарды тану бойынша нейро-желілер қосымшасын анықтайды.   

Әзірлеменің ерекшелігі сол, ол екі анықтау арнасы арқылы ҰҰА анықтауды автоматтандыру элементі ретінде «Радар + оптикалық арна» негізіндегі бағдарламалық-аппараттық платформасы бар Антидрон радиолокациялық жүйесіне бейімделеді. 

Әрине, әзірленген бағдарламалық модельдің өнімділігі мен тиімділігі радиолокациялық жүйе мен оптикалық камераның сипаттамаларына байланысты. Сондықтан олардың міндеттерінің бірі – Радар моделін және бейнебақылау жабдығын таңдау және негіздеу. 

Сондай-ақ жобада ұшатын объектілерді (ұшқышсыз ұшу аппараттары мен құстарға арналған) тану үшін доплерлік көрсеткіштерді анықтайтын вибрация көздерінен нысанадан келген радиолокациялық сигналдың шағылысуының математикалық ерекшеліктері ұсынылады. Жасалған бағдарламалық модель біріктірілетін Data Fusion жүйесінің құрылымдық сипаттамасы зерттеу шеңберінде жіктеу және тану бағдарламаларының негізі ретінде қарастырылатын нейрондық желі алгоритмдерінің сипаттамалары болып табылады.