Stato dell’arte dei sistemi radar per l’individuazione di droni = State of the art of radar systems for drone detection

Negli ultimi anni l'impiego di Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), comunemente noti come droni, ha conosciuto una rapida espansione in ambiti civili, industriali e militari, determinando un crescente interesse verso tecniche di rilevazione e monitoraggio sempre più affidabili. La ridotta Radar Cross Section (RCS), la bassa quota operativa e le traiettorie di volo irregolari dei piccoli UAV rendono difficile la loro localizzazione da parte dei sistemi radar tradizionali, rendendone necessaria l'evoluzione verso soluzioni più sofisticate. In questo contesto, l’attività svolta nella tesi si è concentrata sull’analisi dei sistemi radar attualmente disponibili per la rilevazione, localizzazione e classificazione di droni, con particolare attenzione ai principi teorici, alle architetture hardware e alle metodologie di elaborazione del segnale. Dopo una prima introduzione dedicata al contesto tecnologico, il lavoro approfondisce i fondamenti fisici e di funzionamento del radar. Successivamente, vengono esaminati i principali sistemi radar impiegati per l’individuazione di drone: radar a onda continua modulata in frequenza (FMCW), radar a impulsi, sistemi multistatici e MIMO, evidenziandone vantaggi, limiti e ambiti applicativi. La parte centrale è dedicata alle tecniche di analisi del segnale micro-Doppler e ai metodi di classificazione automatica basati su reti neurali e deep learning, che consentono di distinguere i droni da uccelli o altri oggetti in movimento. L'elaborato include inoltre una rassegna dei sistemi radar passivi, dei sensori cooperativi e delle soluzioni di sensor fusion con ottiche e acustiche, finalizzate al miglioramento dell'accuratezza di rilevazione. Viene discusso anche il ruolo emergente dei radar cognitivi, capaci di adattare in tempo reale i parametri di trasmissione e di elaborazione per ottimizzare le prestazioni in ambienti dinamici. Infine, la tesi analizza le principali sfide ingegneristiche legate all'integrazione di queste tecnologie (come gestione delle interferenze, consumo energetico e protezione dei dati) e delinea le prospettive future verso piattaforme radar intelligenti, modulari e a basso costo, capaci di operare in reti distribuite e ambienti complessi. L'obiettivo complessivo è fornire una visione unitaria e aggiornata dell'evoluzione dei sistemi radar per l'individuazione e classificazione dei droni, individuando le soluzioni più promettenti per applicazioni di sicurezza, difesa e monitoraggio civile.