Kotelnikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS Русский Sign in Submit a paper
Journal of Radio Electronics Online scientific journal · eISSN 1684-1719
2026, № 9 · RADAR INFORMATION METHODS AND ELEMENTS

Architecture of a distributed opto-acoustic measurement and information system for perimeter monitoring

E.I. Minakov2, V.N. Gridin1, V.I. Solodovnikov1, D.G. Andronychev2, S.A. Lagutin2

1 Center for Information Technologies in Designing RAS, Odintsovo, Russia
2 Tula State University, Tula, Russia
PDF DOI: 10.30898/1684-1719.2026.9.9 UDC 681.884 Published 14 November 2026

Abstract

The paper presents the architecture of a distributed opto-acoustic measurement and information system designed for perimeter monitoring of small aerial objects. The proposed approach combines spatially separated sensing nodes with local data processing and a central module responsible for integrating observations from different sources. Acoustic signals are recorded synchronously by a microphone array and processed within a common time window. This makes it possible to perform detection, classification, and direction-of-arrival estimation using the same source data. The acoustic estimate is then used to define the optical search sector, while the results obtained from the two sensing channels are matched in time and space. Measurement quality and uncertainty are taken into account during data fusion, which allows the system to distinguish between the absence of an object and a situation in which reliable observation cannot be achieved. The paper defines requirements for time synchronization, spatial alignment, sensor calibration, and node placement. Particular attention is given to system operation under degraded conditions, including temporary communication loss, synchronization failure, and partial sensor unavailability. The architecture also provides storage of selected raw data fragments together with processing results, enabling subsequent verification and repeated analysis of detected events. A framework for bench and field testing is proposed to assess direction and position estimation accuracy, synchronization stability, response time, and system behavior under different observation conditions. The quantitative performance of the proposed architecture is intended to be established experimentally during further testing.

Аннотация (на русском)

Архитектура распределённой оптико-акустической информационно-измерительной системы периметрального контроля

В статье рассматривается архитектура распределённой оптико-акустической информационно-измерительной системы, предназначенной для периметрального контроля малоразмерных летательных объектов. Основное внимание уделено организации совместной работы акустического и оптического каналов и формированию на их основе достоверной информации о наблюдаемом событии. Предлагаемая структура объединяет пространственно разнесённые измерительные узлы с локальной обработкой данных и центральный модуль, в котором выполняется сопоставление результатов наблюдений. Акустические сигналы регистрируются синхронно микрофонным массивом и обрабатываются в пределах одного временного фрагмента. Это позволяет согласованно выполнять обнаружение объекта, его классификацию и определение направления на источник. Полученная акустическая оценка используется для выбора сектора оптического наблюдения, после чего данные двух каналов сопоставляются по времени и пространственному положению. При обработке учитываются качество измерений и неопределённость полученных оценок, что позволяет отличать отсутствие объекта от ситуации, в которой надёжное наблюдение невозможно. В работе определены требования к временной и пространственной согласованности измерений, калибровке оборудования и размещению узлов. Рассмотрена работа системы при ухудшении условий наблюдения, отказе отдельного канала или временной потере связи. Предложенная архитектура предусматривает сохранение исходных фрагментов и результатов обработки, поэтому полученные решения могут быть повторно проверены и проанализированы. Для оценки работоспособности системы сформирован порядок стендовых и натурных испытаний. Он позволяет проверять точность определения направления и положения объекта, устойчивость синхронизации, своевременность формирования результатов и работу системы при различных условиях наблюдения. Количественные характеристики разработанной архитектуры предполагается определять экспериментально по результатам испытаний.

Funding

The work was carried out with the financial support of a Grant in the form of a research grant from the Committee on Science and Innovation of the Tula Region No. 15 dated June 21, 2024.

For citation

Minakov E.I., Gridin V.N., Solodovnikov V.I., Andronychev D.G., Lagutin S.A. Architecture of a distributed opto-acoustic measurement and information system for perimeter monitoring // Journal of Radio Electronics. – 2026. – № 9. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2026.9.9 (In Russian)

References

  1. Wang J., Liu Y., Song H. Counter-Unmanned Aircraft System(s) (C-UAS): State of the Art, Challenges, and Future Trends // IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine. – 2021. – Vol. 36, no. 3. – P. 4–29. https://doi.org/10.1109/MAES.2020.3015537.
  2. Khawaja W., Ezuma M., Semkin V., Erden F., Ozdemir O., Guvenc I. A Survey on Detection, Classification, and Tracking of AAVs Using Radar and Communications Systems // IEEE Communications Surveys & Tutorials. – 2026. – Vol. 28. – P. 3272–3310. https://doi.org/10.1109/COMST.2025.3554613.
  3. Svanström F., Alonso-Fernandez F., Englund C. A dataset for multi-sensor drone detection // Data in Brief. – 2021. – Vol. 39. – Art. no. 107521. https://doi.org/10.1016/j.dib.2021.107521.
  4. Svanström F., Englund C., Alonso-Fernandez F. Real-Time Drone Detection and Tracking With Visible, Thermal and Acoustic Sensors // 2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). – Milan, Italy: IEEE, 2021. – P. 7265–7272. https://doi.org/10.1109/ICPR48806.2021.9413241.
  5. Kartashov V. M., Oleynikov V. N., Sheiko S. A., Babkin S. I., Korytsev I. V., Zubkov O. V., Anokhin M. A. Information Characteristics of Sound Radiation of Small Unmanned Aerial Vehicles // Telecommunications and Radio Engineering. – 2018. – Vol. 77, no. 10. – P. 915–924. https://doi.org/10.1615/TelecomRadEng.v77.i10.70.
  6. Kartashov V. M., Koryttsev I. V., Oleinikov V. N., Zubkov O. V., Babkin S. I., Sheiko S. A., Levskii N. A., Seleznev I. S. Algoritmy pelengatsii bespilotnykh letatel'nykh apparatov po ikh akusticheskomu izlucheniyu [Algorithms for direction finding of unmanned aerial vehicles by their acoustic emission] // Radiotekhnika. – 2019. – No. 1 (196). – P. 22–31. https://doi.org/10.30837/rt.2019.1.196.02 (In Russian).
  7. Andryushchenko M. S., Golik A. M., Sakhnov S. A., Tereshin S. N. Obnaruzhenie bespilotnykh letatel'nykh apparatov s pomoshch'yu mikrofonnykh reshetok [Detection of unmanned aerial vehicles using microphone arrays] // Izvestiya Rossiiskoi akademii raketnykh i artilleriiskikh nauk. – 2024. – No. 1 (131). – P. 131–138. https://doi.org/10.53816/20753608_2024_1_131. – URL: https://journals.rcsi.science/2075-3608/article/view/320037 (accessed: 03.09.2026) (In Russian).
  8. Ding S., Guo X., Peng T., Huang X., Hong X. Drone Detection and Tracking System Based on Fused Acoustical and Optical Approaches // Advanced Intelligent Systems. – 2023. – Vol. 5, no. 10. – Art. no. 2300251. https://doi.org/10.1002/aisy.202300251.
  9. Lim J., Joo J., Kim S. C. Performance Enhancement of Drone Acoustic Source Localization Through Distributed Microphone Arrays // Sensors. – 2025. – Vol. 25, no. 6. – Art. no. 1928. https://doi.org/10.3390/s25061928.
  10. Knapp C. H., Carter G. C. The Generalized Correlation Method for Estimation of Time Delay // IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing. – 1976. – Vol. 24, no. 4. – P. 320–327. https://doi.org/10.1109/TASSP.1976.1162830.
  11. Gridin V. N., Kurbatskii S. A., Minakov E. I., Evdokimov I. A., Polynkin A. V., Basherov M. S. Matematicheskaya model’ formirovaniya mikrodoplerovskoi sostavlyayushchei radiolokatsionnogo signala dlya razlichnykh klassov BPLA [A Mathematical Model for Generating the Micro-Doppler Component of a Radar Signal for Various UAV Classes] // Radiotekhnika i elektronika [Journal of Communications Technology and Electronics]. – 2026. – Vol. 71, no. 4. – P. 465–475. https://doi.org/10.7868/S3034590126040072. – URL: https://journals.rcsi.science/0033-8494/article/view/442106 (accessed: 03.09.2026) (In Russian).
  12. Minakov E. I., Gridin V. N., Andronichev D. G., Solodovnikov V. I., Sychugov A. A., Frantsuzova Yu. V. Interpretable acoustic classification of small-sized aircraft using the Grad-CAM method // Journal of Radio Electronics. – 2025. – No. 11. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2025.11.4 (In Russian).