Was das menschliche Ohr kaum wahrnimmt, kann ein Mikrofonarray präzise erfassen: das charakteristische Summen einer Drohne. Forschende von Joanneum Research entwickeln Systeme, die den Luftraum „abhören”, ohne selbst Signale auszusenden. Mithilfe von künstlicher Intelligenz lernt diese Technologie, zwischen Geräuschmustern zu unterscheiden und so unerlaubte Flugobjekte zuverlässig zu erkennen.
In mehreren europäischen Ländern häufen sich in den vergangenen Wochen Sichtungen unbekannter Drohnen. Besonders im Norden und Osten Europas kam es zu Zwischenfällen (-> Polen schießt russische Drohnen ab), bei denen Lufträume vorübergehend gesperrt und Flüge umgeleitet wurden. Die genaue Herkunft vieler dieser Fluggeräte bleibt ungeklärt, teils wird ein Zusammenhang mit Aufklärungs- oder Störaktionen vermutet.
Die zunehmende Zahl solcher Vorfälle zeigt, wie wichtig eine verlässliche und frühzeitige Erkennung unbemannter Flugobjekte geworden ist. Bei Joanneum Research verfügt die Forschungsgruppe Intelligente Akustische Lösungen über langjährige Expertise in der akustischen Drohnendetektion, die einige Vorteile gegenüber anderen Erkennungstechnologien hat.
„Im Gegensatz zu aktiven Systemen wie Radar arbeitet die akustische Methode passiv – sie sendet selbst keine Signale aus und bleibt dadurch unentdeckt. Das macht sie besonders wertvoll in sicherheitskritischen Szenarien”, erklärt Projektleiter Martin Blass. Ein aktueller Entwicklungsschwerpunkt liegt auf 3D-Mikrofonarrays in Halbkugelform, die eine präzise Lokalisierung von Drohnen in der Höhe ermöglichen. Durch den Einsatz von KI wird das System fortlaufend verbessert: Modelle werden mit akustischen Signaturen verschiedener Drohnentypen trainiert und können dadurch typische Geräuschmuster sicher erkennen – selbst in Umgebungen mit starkem Hintergrundlärm.
Forschungsgruppenleiter und Erfinder der sogenannten „Tunnelohren” (akustische Unfalldetektion in Tunneln – AKUT) Franz Graf erklärt: „Mithilfe von Mikrofonarrays werden Schallquellen aus unterschiedlichen Richtungen aufgenommen, und aus den Laufzeitunterschieden der Signale lässt sich die Position einer Drohne bestimmen.”
„Im Gegensatz zu aktiven Systemen wie Radar arbeitet die akustische Methode passiv – sie sendet selbst keine Signale aus und bleibt dadurch unentdeckt. Das macht sie besonders wertvoll in sicherheitskritischen Szenarien.“
Projektleiter Martin Blass
Neues Forschungsprojekt UAS-Check Point
Nach den ersten langfristigen Erfolgen verfolgen die Forschenden die Entwicklung der akustischen Drohnendetektion weiter: Das Projekt UAS-Check Point startet im Dezember 2025. Ziel ist der Aufbau verteilter, multimodaler Sensorknoten, die als sogenannte Checkpoints auf Gebäuden, Masten oder Fahrzeugen installiert und energieautark mit Batterien betrieben werden. Jeder Knoten kombiniert Audio-, Video-, GNSS- und Remote-ID-Module mit einer Recheneinheit (Edge-Computing) und ermöglicht so eine multisensorische Verifikation von unbemannten Flugobjekten im sogenannten U-Space.
Dieser Ansatz hat mehrere Vorteile:
- Weiträumige Überwachung: Durch verteilte Sensorik können Drohnenbewegungen großflächig erfasst und über längere Strecken verfolgt werden.
- Robustheit: Dezentrale energieautarke Systeme arbeiten unabhängig von zentraler Infrastruktur und bleiben funktionsfähig, auch wenn Strom- und Kommunikationsnetze ausfallen.
- Taktische Sicherheit: Akustische Sensoren arbeiten passiv, sind klein und gut zu tarnen und daher für potenzielle Angreifer nicht erkennbar.
Partner des Projekts UAS-Check Point sind AIT Austrian Institute of Technology, Airlabs Austria (-> Interview mit Airlabs-Produktmanager Robin Deutsch auf der „DroneVation & Defence 2025”), Frequentis AG und Austro Control, sowie die Drohnenhersteller Twins GmbH und Flightec GmbH. Gefördert wird das Projekt aus Mitteln der FFG im Rahmen der Programms Take Off 2024.
Die Expertise von Joanneum Research im Bereich akustischer Signalverarbeitung und KI-basierter Auswertung bildet das Fundament dieser Entwicklungen. „Wir verbinden physikalisches Verständnis mit datengetriebener Intelligenz”, betont Blass. „So schaffen wir Systeme, die nicht nur hören, sondern auch verstehen, was sie hören.”
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