Dezvoltarea dronelor de dimensiuni mici și cu costuri reduse a dus la un număr tot mai mare de astfel de dispozitive folosite în diferite tipuri de aplicații. În acest context, se pot pune întrebări serioase cu privire la problemele de siguranță pe care le poate ridica utilizarea acestor dispozitive. Au fost raportate mai multe situații de probleme majore de securitate cauzate de aceste dispozitive. Pentru a combate acest tip de probleme de securitate, trebuie dezvoltate sisteme de apărare pentru a identifica, localiza și prelua controlul asupra unei drone care intră într-o zonă restricționată sau interzisă zborului.
Scopul principal al proiectului DronEnd a fost dezvoltarea unui sistem de apărare împotriva dronelor, accesibil și eficient, bazat pe radio definit prin software (SDR), care să fie capabil să detecteze, supravegheze, localizeze și să preia controlul asupra mai multor drone.
Sistemul de apărare împotriva dronelor dezvoltat a constat într-o platformă de SOL, implementată folosind platforme SDR de înaltă performanță bazate pe gazdă, și o platformă de ZBOR agilă, implementată folosind platforme SDR autonome alimentate de baterii.
Algoritmii îmbunătățiți de detecție a spectrului, propuși anterior de membrii echipei de cercetare a prezentei propuneri și având performanțe mai bune decât alți algoritmi de detecție a spectrului din literatură, au fost folosiți pentru detectarea semnalelor RF transmise de dronă.
Algoritmii de unghi de sosire (AoA) au fost implementați pe platformele SDR pentru a identifica direcția diferitelor drone. Prin intermediul bruiajului RF aplicat simultan atât asupra semnalelor de control cât și asupra semnalelor GPS, sistemul de apărare împotriva dronelor a fost capabil să întrerupă capacitatea de operare a dronei și să preia controlul asupra acesteia, forțând drona să intre într-un mod fix, mod plan sau aterizare de urgență.
Pentru a minimiza interferențele generate și a maximiza raza de acțiune a sistemului propus, au fost folosite antene direcționale, orientate către dronele țintă folosind informațiile obținute din algoritmii AoA, pentru a realiza funcțiile de bruiaj.