Im Rahmen des Projekts wurde eine Plattform zur Bekämpfung unbemannter Flugzeuge (C-UAS) entwickelt, die Sensordaten zusammenführt und die Drohnenaktivitäten in Echtzeit visualisiert. Die Architektur stützt sich auf einen RabbitMQ Message Broker, ein Python FastAPI Backend und eine Redis In-Memory-Datenbank. Die Daten von den Sensoren zur direkten Fernidentifizierung werden über einen blockierenden Pika-Client aufgenommen, als Zeitreihen in Redis gespeichert und von einem in Python implementierten dynamischen Time-Warping-Algorithmus (DTW) verarbeitet. Die DTW-Routine gleicht unregelmäßig abgetastete Flugbahnen ab und ermöglicht so die Identifizierung von kooperativen und nicht-kooperativen Drohnen. Benchmarks zeigen, dass die Python-Implementierung ein 10-Sekunden-Flugsegment in weniger als 50 ms auf einem Standard-Laptop verarbeitet und damit für die Live-Überwachung geeignet ist. Synthetische Datengeneratoren erzeugen realistische 3-D-Flugpfade und Hochfrequenzsignaturen, so dass die Plattform auch ohne echte Drohnen einem Stresstest unterzogen werden kann. Das Frontend, das mit modernen JavaScript-Frameworks und Kartenbibliotheken erstellt wurde, zeigt Live-Flugbahnen an, die mit den offiziellen belgischen Geo-Zonen überlagert werden. Benutzer können mit der Karte interagieren, Warnungen auslösen und den Datenstrom kontrollieren. Zukünftige Arbeiten werden eine Geo-Fencing-Logik hinzufügen, um Drohnen automatisch zu kennzeichnen, wenn sie in einen beschränkten Luftraum eindringen.
Die Entwicklung fand während eines fünfmonatigen wissenschaftlichen Praktikums bei der Gemeinsamen Forschungsstelle (GFS) der Europäischen Kommission in Geel, Belgien, von November 2023 bis März 2024 statt. Der Praktikant, Stelios Lagaras, arbeitete eng mit dem Referat Transport und Grenzsicherheit der GFS zusammen und wurde von den Mentoren Anderson und Amendola betreut. Das Projekt wurde von der Europäischen Kommission im Rahmen des EU Science Hub Programms finanziert. An der Zusammenarbeit waren auch die Forschungsmitarbeiter der GFS beteiligt, die den Zugang zu den belgischen Geozonendaten gewährten und bei der Integration der Plattform in bestehende Sicherheitsabläufe halfen. Die Rolle des Praktikanten umfasste das Systemdesign, die Implementierung der Message-Broker-Schnittstelle, die Entwicklung des DTW-Algorithmus und den Aufbau der Benutzeroberfläche. Die daraus resultierende umfassende Infrastruktur zeigt, wie Open-Source-Tools kombiniert werden können, um eine skalierbare Echtzeit-Lösung zur Drohnenabwehr zu schaffen, die zur Unterstützung ausgefeilterer Fusionsalgorithmen und Warnmechanismen erweitert werden kann.