Combined acoustic-thermal terminal guidance of autonomous interceptor drones against low-speed air targets of the Shahed-136 type

Combined acoustic-thermal terminal guidance of autonomous interceptor drones against low-speed air targets of the Shahed-136 type

Authors

  • Vladyslav Tryhub Vladyslav Institute of Naval Forces National University «Odessa Maritime Academy»
  • Iryna Bilan Ukrainian Research Institute of Special Equipment and Forensic Expertise

DOI:

https://doi.org/10.34169/2414-0651.2026.2(50).59-66

Keywords:

interceptor drones, acoustic detection, thermal homing, Shahed-136, proportional navigation, sensor fusion, harmonic analysis, convolutional neural network, finite state machine, self-noise suppression, electronic warfare resistance

Abstract

This article addresses the critical vulnerability of traditional air defense systems to mass-produced, low-speed kamikaze UAVs like the Shahed-136 (Geran-2). These targets operate at low altitudes (50–150 m) and have minimal radar signatures (RCS < 0.1 m²), making them difficult and expensive to intercept with standard missile systems. The research provides the first stage of a general methodology for guiding interceptor drones via passive physical fields, focusing on a fully passive, low-cost, and EW-resistant solution.  The methodology involves a comprehensive analysis of the target's acoustic and thermal signatures. The acoustic field of the Shahed-136’s MD-550 engine is characterized by a deterministic spectral structure, including the shaft frequency 75–100 Hz), blade passing frequency (BPF), and cylinder firing frequency. For reliable detection, Infineon IM73A135 MEMS microphones are selected due to their high signal-to-noise ratio (SNR), providing a calculated margin of over 25 dB at a range of 1 km. The thermal channel utilizes uncooled Long Wave Infrared (LWIR) sensors with a sensitivity (NETD) of 25 mK to track the heat signature of the engine at distances under 500 m. A key scientific novelty of this work is the formally specified three-phase Finite State Machine (FSM) architecture. This system dynamically manages the transition between three states: acoustic search (long-range), hybrid tracking (mid-range), and LWIR-based thermal homing (terminal phase). Adaptive weighting algorithms for sensor fusion are proposed to ensure stability during "thermal crossover" periods or in high-noise environments. Furthermore, the study substantiates the use of Proportional Navigation (PN) with a constant N=4. Analytical calculations confirm that this approach reduces energy consumption by 40% while increasing interception probability compared to pure pursuit methods. For a standard 7-inch FPV interceptor, the required commanded acceleration remains within a physically achievable limit of 2.4 g.  The projected results indicate an 82% probability of target acquisition at distances of 2–4 km and a high resistance to electronic warfare (approximately 95%) due to the system's complete passivity. This research provides a foundational framework for cost-effective, non-kinetic additions to layered air defense systems, particularly effective against GNSS-independent autonomous platforms.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biography

Vladyslav Tryhub Vladyslav , Institute of Naval Forces National University «Odessa Maritime Academy»

Captain 3rd rank

References

Сокольський С. О. Акустичне виявлення безпілотних літальних апаратів : дис. д-ра філос. : 172. Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023. 183 с.

Атаманчук А. В. Метод виявлення та ідентифікації БПЛА з застосуванням нейронної мережі : кваліф. робота магістра : 172. Тернопіль : ТНТУ ім. І. Пулюя, 2022. 89 с.

Тютюник В. А. та ін. Акустичний метод ідентифікації застосування БПЛА як джерел надзвичайних ситуацій. Social Development and Security. 2025. Vol. 15, № 1. С. 300–310. DOI: 10.33445/sds.2025.15.1.26.

Даник Ю. Г., Пулеко І. В., Бугайов М. В. Виявлення БПЛА на основі аналізу акустичних та радіолокаційних сигналів. Вісник ЖДТУ. 2014. № 4(71). С. 71–80.

Чигінь В. І. та ін. Вдосконалення способу виявлення БПЛА за результатами спектрального аналізу акустичних сигналів. Військово-технічний збірник. 2019. № 20. С. 58–63. DOI: 10.33577/2312-4458.20.2019.58-63.

Infineon Technologies AG. IM73A135 Data Sheet: High SNR Microphones with Sealed Dual Membrane Technology. Rev. 1.20. Munich, 2021. 32 p.

Infineon Technologies AG. IM69D130 Data Sheet. Rev. 1.00. Munich, 2017. 28 p.

Бугайов М. В. Аналіз ефективності виявлення тактичних БПЛА пасивними та активними засобами спостереження. Проблеми створення, випробування, застосування та експлуатації складних інформаційних систем. Житомир, 2015. Вип. 10. С. 5–19.

Saravanakumar A., Senthilkumar K. Exploitation of acoustic signature of low flying aircraft using acoustic vector sensor. Defence Science Journal. 2014. Vol. 64, No. 2. P. 95–98.

Pham T., Srour N. TTCP AG-6: Acoustic detection and tracking of UAVs. Proc. SPIE. 2004. Vol. 5417. P. 24–29.

DroneShield. Acoustic Detection Technology White Paper. Sydney, 2024.

Єрьоменко О. О., Бабич А. П., Поплавець С. І. Удосконалення системи ППО поля бою в умовах застосування FPV-дронів. Системи обробки інформації. 2025. Вип. 4(183). С. 29–36.

Melnyk O. et al. Contemporary Methods of Countering Unmanned Systems: Technologies and Prospects. Судноводіння. 2024. № 36. С. 102–115. DOI: 10.31653/2306-5761.36.2024.102-115.

Чигінь В. І. Акустичні методи виявлення малорозмірних повітряних цілей : монографія. Львів : НАСВ, 2020. 148 с.

Kay S. M. Fundamentals of Statistical Signal Processing: Detection Theory. Prentice Hall, 1998. 560 p.

IEEE Std 1451.5-2007. Standard for a Smart Transducer Interface for Sensors and Actuators. New York : IEEE, 2007.

Bar-Shalom Y., Li X. R., Kirubarajan T. Estimation with Applications to Tracking and Navigation. Wiley, 2001. 552 p.

Blackman S., Popoli R. Design and Analysis of Modern Tracking Systems. Artech House, 1999. 1230 p.

Infineon Technologies. Application Note: Microphone Array Beamforming with IM73A135. 2022.

MATLAB & Simulink Documentation. Sensor Fusion and Tracking Toolbox. MathWorks, 2025.

ISO 9613-1:1993. Acoustics — Attenuation of sound during propagation outdoors — Part 1. Geneva : ISO, 1993. 21 p.

Дзеверін І. Г. та ін. Математичне моделювання ефективності бойового застосування підрозділів БпЛА винищувачів (перехоплювачів) при спільних діях. Системи озброєння і військова техніка. 2025. № 3(83). С. 39–46. DOI: 10.30748/soivt.2025.83.05.

Evdokimenkov V. N., Kozorez D. A., Rabinskiy L. N. Unmanned aerial vehicle evasion manoeuvres from enemy aircraft attack. Journal of the Mechanical Behavior of Materials. 2021. Vol. 30. P. 87–94. DOI: 10.1515/jmbm-2021-0009.

TensorFlow Lite Documentation for Audio Classification. Google, 2025.

Microflown Avisa. Acoustic Vector Sensors for UAV Detection. Arnhem, 2023.

Król M. et al. SAN: An Integrated Unmanned Air Vehicles Interdictor System Concept. Problems of Mechatronics. 2017. Vol. 8, No. 4(30). P. 79–94. DOI: 10.5604/01.3001.0010.7319.

Goodrich W. Systems and Methods Countering an Unmanned Air Vehicle : pat. US 10,399,674 B2. Sep. 3, 2019.

Nyzhnyk A. O., Partyka A. I. Development of the Concept of a UAV Detection and Neutralization System Using Interceptor Drones. Computer Systems and Networks. 2025. Vol. 7, No. 1. P. 235–246. DOI: 10.23939/csn2025.01.235.

Тютюник В. А. Автоматизовані системи моніторингу надзвичайних ситуацій з використанням акустичних сенсорів : дис. ... д-ра техн. наук. Харків, 2024.

Published

2026-06-30

How to Cite

Tryhub Vladyslav , V., & Bilan , I. (2026). Combined acoustic-thermal terminal guidance of autonomous interceptor drones against low-speed air targets of the Shahed-136 type. Weapons and Military Equipment, 50(2), 59–66. https://doi.org/10.34169/2414-0651.2026.2(50).59-66
Loading...