Привет, дорогие читатели! Полезная Нагрузка на связи👋
🤔 Вражеские военные начинают испытания VTOLов и фиксированных крыльев от TEKEVER; об этом заявлено в интервью исполнительного директора украинского офиса на площадке Defense Tech Valley 2025. Компания уже оформила присутствие в Киеве и назначила Екатерину Безсудную, параллельно планируя вовлекать местные стартапы в разработку и интеграцию решений для птичек.
📡 Устойчивость к радиоэлектронному воздействию реализована через модульные противопомеховые антенны (CRPA), альтернативные средства навигации, антиспуф‑логику автопилота и режим полёта без спутниковой навигации; предусмотрено объединение нескольких каналов связи (сетевые радиостанции, спутниковые терминалы; фото с оными приложены к посту: 3 и 4) и уменьшенная эффективная поверхность рассеяния.
💻 ATLAS - программно‑аналитическая платформа с алгоритмами распознавания: планирование миссий, контроль в реальном времени, многоаппаратные операции, интеграция с TAK, "реплей" полётов и тепловые карты покрытия для анализа после заданий/миссий.
🤔 По опыту применения: AR‑3 уже использовался в зоне "404", а версия AR3 EVO получила повышенную живучесть к радиоэлектронному противодействию и улучшенную модульность на основе обратной связи с фронта.
Краткие ТХ:
✈️ AR-3
🔨 Размах крыла: 3,5 м
🔨 Боевая дальность: 100 км
🔨 Взлётная масса: 25 кг
🔨 Полезная нагрузка: 4 кг
🔨 Скорость: 75-90 км/ч
🔨 Автономность: 8 ч (VTOL), 16 ч (фиксированное крыло)
🔨 Практический потолок: 3 600 м
✈️ AR-3 EVO
🔨 Размах крыла: 3,5 м
🔨 Боевая дальность: 230 км
🔨 Взлётная масса: ~30 кг
🔨 Полезная нагрузка: 6 кг
🔨 Скорость: 75-100 км/ч
🔨 Автономность: до 22 ч (фиксированное крыло), до 14 ч (VTOL)
🔨 Противопомеховые антенны CRPA, альтернативная навигация, сетевые радиостанции
✈️ AR-4
🔨 Размах крыла: 2,0 м
🔨 Боевая дальность: 20 км
🔨 Взлётная масса: 4,5 кг
🔨 Полезная нагрузка: 1 кг
🔨 Скорость: 65 км/ч
🔨 Автономность: 2 ч
🔨 Запуск с руки, ретрансляция сигнала до 20 км
✈️ AR-5
🔨 Размах крыла: 7,3 м
🔨 Боевая дальность: 200 км
🔨 Взлётная масса: 180 кг
🔨 Полезная нагрузка: 50 кг
🔨 Скорость: 100 км/ч
🔨 Автономность: 20 ч
🔨 Практический потолок: 5 000 м
🔨 Оптико-инфракрасная станция, SAR-радар, AIS-приём, спутниковая связь
🗺 Atlas (ПО-платформа)
🔨 Планирование миссии и управление в реальном времени
🔨 Поддержка нескольких БпЛА и каналов связи
🔨 Алгоритмы распознавания объектов и тепловые карты
🔨 Интеграция с системами C2 и TAK
🔨 Пост-миссионный анализ и "реплей" полётов
⭐️ Полезная Нагрузка
Краткие ТХ:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰3😡1
Forwarded from 0% Privacy
❤4
Forwarded from 0% Privacy
|DensePose From WiFi|
📡Зондируем(распознаем) людей без всяких дорогих RGB-камер, LiDAR и навороченных радаров. Мне лишь в больных фантазиях(хотя радарами и радиолокацией ранее увлекался) могла прийти идея про использование только Wi-Fi сигналов в качестве входных данных для слежки за людьми(в плане оценки позы человека), хотя авторы предлагают использовать в благих целях для сегментации и обнаружения ключевых точек тела с сохранением конфиденциальности и по сути копеечное решение. Исследователи в работе рассказывают про разработанную нейронку, способную сопоставить полученную фазу и амплитуду сигналов Wi-Fi(используя Wi-Fi антенны в виде 1D-датчиков) с UV-координатами в пределах 24 человеческих регионов.
То есть, если говорить просто и обобщенно, то используя открытия в радиолокации(сигналы Wi-Fi) и глубоком обучении(компьютерное зрение), можно собрать систему для наблюдения за положением(оценить плотную позу нескольких объектов) людей, потратив средства лишь на Wi-Fi антенны и совместив с уже разработанной исследователями глубокой нейронкой.
Более подробно можно почитать в прикладываемом ниже файле.
📡 We probe(recognize) people without any expensive RGB cameras, LiDAR and fancy radars. It was only in my sick fantasies (although I was previously fond of radars and radar) that I could come up with the idea of using only Wi-Fi signals as input data for tracking people (in terms of assessing a person's posture), although the authors suggest using it for good purposes for segmentation and detection of key points of the body while maintaining confidentiality and, in fact, a penny the solution. The researchers in their work talk about a developed neural network capable of comparing the received phase and amplitude of Wi-Fi signals (using Wi-Fi antennas in the form of 1D sensors) with UV coordinates within 24 human regions.
That is, to put it simply and generically, using discoveries in radar (Wi-Fi signals) and deep learning (computer vision), it is possible to assemble a system to monitor the position (evaluate the tight posture of several objects) of people, spending money only on Wi-Fi antennas and combining it with the deep neural network already developed by researchers.
You can read more in the attached file below.
#WiFi #AI #ML #DNN #radar #privacy #recognize
📡Зондируем(распознаем) людей без всяких дорогих RGB-камер, LiDAR и навороченных радаров. Мне лишь в больных фантазиях(хотя радарами и радиолокацией ранее увлекался) могла прийти идея про использование только Wi-Fi сигналов в качестве входных данных для слежки за людьми(в плане оценки позы человека), хотя авторы предлагают использовать в благих целях для сегментации и обнаружения ключевых точек тела с сохранением конфиденциальности и по сути копеечное решение. Исследователи в работе рассказывают про разработанную нейронку, способную сопоставить полученную фазу и амплитуду сигналов Wi-Fi(используя Wi-Fi антенны в виде 1D-датчиков) с UV-координатами в пределах 24 человеческих регионов.
То есть, если говорить просто и обобщенно, то используя открытия в радиолокации(сигналы Wi-Fi) и глубоком обучении(компьютерное зрение), можно собрать систему для наблюдения за положением(оценить плотную позу нескольких объектов) людей, потратив средства лишь на Wi-Fi антенны и совместив с уже разработанной исследователями глубокой нейронкой.
Более подробно можно почитать в прикладываемом ниже файле.
📡 We probe(recognize) people without any expensive RGB cameras, LiDAR and fancy radars. It was only in my sick fantasies (although I was previously fond of radars and radar) that I could come up with the idea of using only Wi-Fi signals as input data for tracking people (in terms of assessing a person's posture), although the authors suggest using it for good purposes for segmentation and detection of key points of the body while maintaining confidentiality and, in fact, a penny the solution. The researchers in their work talk about a developed neural network capable of comparing the received phase and amplitude of Wi-Fi signals (using Wi-Fi antennas in the form of 1D sensors) with UV coordinates within 24 human regions.
That is, to put it simply and generically, using discoveries in radar (Wi-Fi signals) and deep learning (computer vision), it is possible to assemble a system to monitor the position (evaluate the tight posture of several objects) of people, spending money only on Wi-Fi antennas and combining it with the deep neural network already developed by researchers.
You can read more in the attached file below.
#WiFi #AI #ML #DNN #radar #privacy #recognize
Telegram
0% Privacy
📡DensePose From WiFi
#WiFi #AI #ML #DNN #radar #privacy #recognize
#WiFi #AI #ML #DNN #radar #privacy #recognize
❤2👏1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔3👏1
Forwarded from linkmeup
Если вы с интересом слушали недавние подкасты про космическую связь, но вас не покидало ощущение, что чего-то не хватает, то не хватало вам базы. И вот эту самую базу Евгения Пронина и рассказывала на линкмитапе.
https://youtu.be/tf6NB7UTwyc
На случай если вы забыли, где же можно воочию увидеть подобные роскошества и пообщаться с живыми спецами – ближайший линкмитап случится в зимнем Новосибирске. https://linkmeetup.ru/
https://youtu.be/tf6NB7UTwyc
На случай если вы забыли, где же можно воочию увидеть подобные роскошества и пообщаться с живыми спецами – ближайший линкмитап случится в зимнем Новосибирске. https://linkmeetup.ru/
YouTube
GEO, LEO, MEO, HEO, DVB-S, CubeSat, Starlink и много других непонятных слов. Пронина Евгения
Вы задумывались когда-нибудь о том, что можете ли Вы сами послать спутник в космос? Мы рассмотрим типы околоземных орбит, разберёмся, почему низкая околоземная орбита - это хорошо, а геостационарная - ещё лучше. Затем окунемся в противостояние маленьких кубиков…
❤2
В продолжение к посту про VU GPSDR, хочется отметить что появились исходники GPSDR++(на базе SDR++).
☢️ В GPSDR++ полноэкранный интерфейс с водопадом/спектрограммой, режимами демодуляции, страницами "Радио", "Mode S/ADS‑B", "GPS", "CLK OUT", и картой с привязкой по OSM. В GPSDRPP автоматически включается апконвертер при выборе частоты ниже 30 МГц, что упрощает работу по НЧ/КВ без ручных переключений.
VU GPSDR годится как переносной приёмный комплекс для наблюдения спектра и косвенного обнаружения активности БпЛА/БЛА в пределах 0.5-1.766 ГГц, но это не "готовый детектор дронов"(как некоторые подумали) - специализированного модуля обнаружения и покрытия диапазонов выше 1.766 ГГц нет. Практическая применимость как детектора определяется сигнатурами в поддерживаемых полосах и вашим ПО; из коробки доступны приём/водопад, GPS‑привязка и отображение ADS‑B, а не профили сигнатур БпЛА.
З.Ы.: приём ограничен верхней границей 1.766 ГГц, то есть полосы выше этой частоты не покрываются аппаратно, что важно учитывать при выборе целей наблюдения. Специализированных алгоритмов распознавания БпЛА/сигнатур в комплектном ПО не заявлено: из готового - универсальный приём, спектральный анализ, GPS‑привязка и приём Mode S/ADS‑B для воздушной обстановки.
⭐️ Полезная Нагрузка
VU GPSDR годится как переносной приёмный комплекс для наблюдения спектра и косвенного обнаружения активности БпЛА/БЛА в пределах 0.5-1.766 ГГц, но это не "готовый детектор дронов"(как некоторые подумали) - специализированного модуля обнаружения и покрытия диапазонов выше 1.766 ГГц нет. Практическая применимость как детектора определяется сигнатурами в поддерживаемых полосах и вашим ПО; из коробки доступны приём/водопад, GPS‑привязка и отображение ADS‑B, а не профили сигнатур БпЛА.
З.Ы.: приём ограничен верхней границей 1.766 ГГц, то есть полосы выше этой частоты не покрываются аппаратно, что важно учитывать при выборе целей наблюдения. Специализированных алгоритмов распознавания БпЛА/сигнатур в комплектном ПО не заявлено: из готового - универсальный приём, спектральный анализ, GPS‑привязка и приём Mode S/ADS‑B для воздушной обстановки.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2❤1
Forwarded from Оперативный простор
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Глаза и уши армии
Боевая работа подразделения радиотехнической разведки #1_танковой_армии ГВ «Запад»
Радиоэлектронная разведка, одной из составляющих которой является радиотехническая разведка – это глаза и уши нашей армии, это те самые бойцы невидимого фронта.
В современной войне нет оружия, которое не имело бы в составе радиоэлектронных компонентов, а значит и радиоэлектронного излучения. Это артиллерия, авиация, ракетные установки, беспилотные системы, комплексы РЭБ и средства связи.
В свою очередь радиотехническая разведка определяет тип вооружения по техническим параметрам сигнала, выдавая координаты на поражение выявленных объектов.
А наш герой «Спец» – оператор полезной нагрузки – делает бесполезным дорогое вооружение НАТО
Оперативный простор
Боевая работа подразделения радиотехнической разведки #1_танковой_армии ГВ «Запад»
Радиоэлектронная разведка, одной из составляющих которой является радиотехническая разведка – это глаза и уши нашей армии, это те самые бойцы невидимого фронта.
В современной войне нет оружия, которое не имело бы в составе радиоэлектронных компонентов, а значит и радиоэлектронного излучения. Это артиллерия, авиация, ракетные установки, беспилотные системы, комплексы РЭБ и средства связи.
В свою очередь радиотехническая разведка определяет тип вооружения по техническим параметрам сигнала, выдавая координаты на поражение выявленных объектов.
А наш герой «Спец» – оператор полезной нагрузки – делает бесполезным дорогое вооружение НАТО
Оперативный простор
❤🔥8❤1