O echipă românească la EUDIS Spring 2026 prezintă un sistem de detectare a dronelor la scară urbană, conform cu GDPR și interoperabil cu NATO, construit din hardware de larg consum — și un prototip funcțional care trece de la sunet la alertă militară în două secunde.
În fiecare noapte din 2026, între 50 și 100 de drone de atac Shahed-136 decolează de pe teritoriul controlat de Rusia și se îndreaptă spre orașele ucrainene la joasă altitudine, urmând relieful pentru a evita radarul.
Odesa, una dintre țintele principale, se află la doar 400 de kilometri de București.
Între spațiul aerian ucrainean și frontiera estică a UE se află un singur punct de trecere a frontierei — și, pe partea europeană, zero sisteme de avertizare timpurie capabile să detecteze un obiect de dimensiunea unei drone la joasă altitudine deasupra unei zone urbane.
Numărul nu este o estimare aproximativă. Este exact zero. Acesta este peisajul amenințărilor pe care o echipă românească de cinci persoane — operând sub numele INDIGO AirGuard — și-a propus să îl abordeze la EUDIS Defence Hackathon & Mentoring Spring 2026 din București, un eveniment desfășurat sub auspiciile cadrului de inovare în domeniul apărării al Uniunii Europene.
Proiectul lor, INDIGO AirGuard, este un sistem multimodal de detectare a dronelor care transformă smartphone-urile civile obișnuite într-o rețea distribuită de senzori acustici, susținută de noduri hardware fixe și radar pasiv, toate alimentând o interfață de comandă de nivel militar.
Sistemul detectează dronele, le urmărește traiectoria și transmite o alertă standard NATO către operatorii militari — în mai puțin de două secunde de la primul contact acustic.
Ceea ce face AirGuard neobișnuit nu este doar ambiția. Este prototipul funcțional. Baza de cod cuprinde 21.000 de linii de cod de producție în patru limbaje de programare, trece 71 de teste automate și poate fi pornită cu o singură comandă.
Echipa nu prezintă un concept. Ei prezintă un software care funcționează. Decalajul pe care nimeni nu îl umple. Pentru a înțelege de ce contează INDIGO AirGuard, este necesar să înțelegem de ce radarul convențional nu poate rezolva această problemă. Shahed-136 — muniția de tip „loitering” ruso-iraniană utilizată în atacuri în masă în Ucraina — are o secțiune radar de aproximativ 0,1 metri pătrați.
Pentru comparație, o aeronavă comercială tipică prezintă o secțiune radar de 10–100 metri pătrați. Shahed-136 este o aripă delta din fibră de sticlă cu o anvergură de doi metri și jumătate, propulsată de un motor mic cu pistoane.
La joasă altitudine, zburând prin ceea ce inginerii radar numesc „ground clutter” (zgomotul de fond al terenului, copacilor, clădirilor și condițiilor meteo), radarul convențional pur și simplu nu poate distinge în mod fiabil acest obiect de o pasăre mare, un vehicul rutier sau interferențe atmosferice.
Costul desfășurării unei acoperiri radar suficiente pentru a proteja un singur oraș european este estimat la 50–100 milioane EUR, cu un termen de instalare de 18 până la 36 de luni. Această calcul presupune că există voință politică, procesul de achiziție este finalizat, iar tehnologia funcționează efectiv împotriva acestei clase specifice de ținte — niciuna dintre acestea nefiind garantată.
Secretarul General al NATO, în ianuarie 2025, a identificat public apărarea împotriva dronelor ca fiind „cel mai imediat decalaj în capacitatea Alianței”.
Între timp, incidentele operaționale se acumulează. În februarie 2026, avioane de luptă F-16 românești au fost ridicate de la sol pentru a intercepta drone neidentificate care operau în apropierea spațiului aerian NATO.
Pe parcursul anilor 2024 și 2025, spațiul aerian eston și leton a fost încălcat de UAV-uri neidentificate în mai multe rânduri.
Acestea nu sunt abstracții îndepărtate. Sunt evenimente documentate pe teritoriul NATO.
CONTEXT CHEIE: Fizica problemei Radarul a fost conceput pentru aeronave și rachete de croazieră — obiecte metalice mari, care se mișcă rapid la altitudine medie spre mare. Împotriva unei drone din fibră de sticlă de 2,5 metri care zboară la 100–300 de metri într-un mediu urban, ipotezele de bază ale radarului eșuează complet.
Secțiunea radar de 0,1 m² a Shahed-136 este comparabilă cu cea a unui pescăruș mare.
Zgomotul de fond la joasă altitudine îngroapă semnalul. INDIGO AirGuard exploatează o modalitate fizică diferită: zgomotul acustic al motorului dronei, pe care nicio cantitate de acoperire stealth nu îl poate elimina.
Detectarea acustică oferă o abordare fundamental diferită. O dronă nu își poate ascunde motorul. Shahed- 136 folosește un motor cu pistoane Limbach L550E — o unitate achiziționată comercial — care produce o semnătură acustică caracteristică: o frecvență fundamentală și o serie de armonici la multipli predictibili.
Spre deosebire de secțiunea radar, această semnătură nu poate fi redusă prin aplicarea de materiale absorbante radar. Poți vopsi o dronă cu un strat absorbant; nu îi poți reduce zgomotul motorului fără a opri drona.
Problema cu detectarea acustică, istoric, a fost raza de acțiune și fiabilitatea. Un singur microfon într-un mediu urban zgomotos — cu trafic, construcții, mulțimi și utilaje ambientale — atinge poate 100 până la 300 de metri de rază de detecție utilă împotriva unei drone. Aceasta nu este nici pe departe suficientă pentru o avertizare timpurie semnificativă.
Aceasta este problema pe care INDIGO AirGuard a fost proiectat să o rezolve, folosind un principiu matematic extras din 90 de ani de teorie a detecției radar.
De la inutil individual la certitudine colectivă
Contribuția intelectuală centrală a INDIGO AirGuard se bazează pe un principiu matematic bine stabilit, dar contraintuitiv: un număr mare de senzori individuali nefiabili, atunci când ieșirile lor sunt combinate corespunzător, pot atinge o fiabilitate colectivă pe care niciun senzor individual nu ar putea-o egala.
Echipa a împrumutat acest principiu direct din teoria detecției radar — în special din lucrările lui Neyman și Pearson (1933), Finn și Johnson (1968) și Varshney (1997) — și l-a aplicat, pentru prima dată, unei rețele de smartphone-uri de consum.
Matematica funcționează după cum urmează. Un singur microfon de smartphone, orientat către un Shahed-136 la 300–500 de metri într-un mediu tipic de zgomot urban, atinge un raport semnal-zgomot de aproximativ 0 decibeli — ceea ce înseamnă că semnătura acustică a dronei este aproximativ la fel de puternică ca zgomotul de fond.
La această calitate a semnalului, cu o rată de alarme false de una la o mie de observații, probabilitatea de a detecta drona la orice observație dată este de aproximativ 1,8%. Aceasta este, în scopuri practice, inutilă.
Acum luați în considerare 20 de smartphone-uri în raza de detecție a aceleiași drone. Sub cadrul NeymanPearson, combinarea observațiilor lor independente în mod necoerent — ceea ce înseamnă că pur și simplu adunați dovezile fără a le cere să fie perfect sincronizate — produce un raport semnal-zgomot efectiv de 13 decibeli.
La 13 dB, probabilitatea colectivă de detecție depășește 82%. Extindeți la 100 de smartphone-uri — realist pentru un cartier dacă chiar și jumătate de procent dintre rezidenți participă — și SNR-ul efectiv atinge 20 dB, împingând probabilitatea de detecție peste 99,97%, cu o rată de alarme false sub una la un milion.
CE ÎNSEAMNĂ ACEST LUCRU PENTRU UN CITITOR NON-TEHNIC
Imaginați-vă 100 de persoane cărora li se cere să identifice o șoaptă dintr-o cameră zgomotoasă. Fiecare persoană, individual, greșește de 98 de ori din 100. Dar dacă chestionați toate cele 100 de persoane simultan și solicitați ca cel puțin, să zicem, 3 dintre ele să fie de acord înainte de a numi asta o detecție, eliminați aproape toate alarmele false, capturând în același timp aproape fiecare eveniment real.
Matematica acestui efect colectiv — numită integrare necoerentă — este precisă, dovedită și reprezintă fundamentul designului radar modern. AirGuard o aplică smartphone-urilor. Cascada pe patru niveluri INDIGO AirGuard implementează acest principiu printr-o cascadă ierarhică de detecție pe patru niveluri, fiecare nivel filtrând progresiv alarmele false în timp ce confirmă detecțiile autentice.
La Nivelul 0, fiecare smartphone individual rulează pe dispozitiv un clasificator AI numit YAMNet — o rețea neuronală audio pre-antrenată dezvoltată de Google — adaptată pentru a recunoaște semnăturile acustice ale dronelor. Clasificatorul analizează buffere audio de 960 de milisecunde și emite o decizie binară: dronă prezentă sau dronă absentă. Aceasta rulează în întregime pe procesorul telefonului.
Nici o dată audio nu părăsește dispozitivul. Rezultatul este un singur bit de informație — da sau nu — transmis sistemului de fuziune. La Nivelul 1, o „celulă” geografică care acoperă o zonă de 500 pe 500 de metri agregă voturile binare de la toate smartphone-urile contributoare.
Celula aplică o regulă de vot K-din-N: cel puțin K din N telefoane trebuie să raporteze o detecție pozitivă într-un interval de timp definit. Deoarece o dronă reală produce energie acustică coerentă spațial — ceea ce înseamnă că este cu adevărat mai zgomotoasă în toate direcțiile simultan — mai multe telefoane din aceeași zonă vor tinde să fie de acord.
Alarmele false aleatorii, cauzate de evenimente locale de zgomot, cum ar fi o motocicletă, o ușă trântită sau un câine care latră, nu sunt corelate spațial: alarma falsă a unui telefon nu este coroborată de vecinii săi. Regula K-din-N filtrează aceste evenimente izolate.
La Nivelul 2, un grup de celule care acoperă doi până la cinci kilometri aplică un test secvențial al raportului de probabilitate, acumulând dovezi în timp pentru a distinge detecțiile susținute — consistente cu o dronă care zboară pe o traiectorie — de evenimentele tranzitorii consistente cu alarmele false.
Un Shahed-136 care călătorește cu 180 de kilometri pe oră trece printr-o celulă în aproximativ zece secunde, lăsând o urmă acustică trasabilă prin mai multe celule. O motocicletă la nivelul străzii se mișcă diferit, sună diferit spectral și nu poate produce același model de detecție.
La Nivelul 3, motorul de fuziune la nivel de oraș corelează dovezile din toate grupurile simultan, verifică încrucișat modelul de detecție cu fizica traiectoriilor aeriene și aplică confirmări multimodale suplimentare din subsistemele RF și radar ale sistemului.
Rezultatul este o pistă confirmată cu poziție, viteză și direcție — nu o alertă probabilistică, ci o pistă. Trei inovații tehnice Inovația 1: ACIR — Acoustic Channel Impulse Response Cel mai nou element tehnic al AirGuard este o modalitate de detecție numită ACIR — Acoustic Channel Impulse Response.
Aceasta împrumută un concept din cercetarea securității Wi-Fi și îl traduce, pentru prima dată conform cunoștințelor echipei, în domeniul acustic. În cercetarea senzorilor Wi-Fi — un domeniu care a generat peste 1.000 de lucrări academice din 2015 — s-a stabilit că o persoană care se mișcă printr-o cameră perturbă propagarea semnalului wireless între un router și un receptor, chiar dacă persoana nu emite niciun semnal Wi-Fi propriu.
Perturbarea canalului este detectabilă și poate fi utilizată pentru detectarea pasivă a intruziunilor. ACIR aplică aceeași fizică sunetului. Sistemul măsoară continuu răspunsul la impuls acustic al unui mediu — în esență, o caracterizare precisă a modului în care sunetul se propagă de la sursele ambientale la receptorii microfonului.
Când o dronă tranzitează calea acustică, ea umbrește, difractă și împrăștie câmpul sonor ambiental. Sistemul detectează aceste perturbări, nu zgomotul propriu al motorului dronei. Implicația este semnificativă: ACIR poate detecta potențial o dronă care este prea silențioasă pentru a fi auzită direct.
O dronă de generație următoare cu amortizare acustică sau o variantă cu motor electric ar putea evita clasificarea acustică directă — dar ar lăsa totuși o umbră acustică detectabilă prin ACIR.
Echipa recunoaște că aceasta rămâne o inovație de cercetare, nu o capacitate validată operațional, în așteptarea testelor pe teren. Cu toate acestea, nicio lucrare publicată anterior nu combină măsurarea răspunsului la impuls acustic cu detectarea țintelor aeriene.
Inovația 2: Cascada CFAR distribuită cu sensibilizare în avalanșă Cascada CFAR (Constant False Alarm Rate) distribuită este construită din componente stabilite — detecție CA-CFAR (Finn și Johnson, 1968), vot K-din-N (Varshney, 1997) și Testul Secvențial al Raportului de Probabilitate (Wald, 1945) — asamblate într-o arhitectură ierarhică inedită pe patru niveluri, cu un mecanism de coordonare proprietar pe care echipa îl numește „sensibilizare în avalanșă”.
Când un telefon detectează o potențială dronă, acesta funcționează simultan ca un eveniment de detecție și transmite o comandă pentru a reduce pragurile de detecție la telefoanele vecine pe o rază proporțională cu nivelul său de încredere.
Acest lucru creează o buclă de feedback pozitiv: dacă o dronă este cu adevărat prezentă, semnalul de sensibilizare se propagă prin rețea și amplifică răspunsul colectiv, făcând senzorii din apropiere mai predispuși să confirme detecția.
Dacă detecția inițială a fost o alarmă falsă — care, prin definiție, este izolată spațial — niciun telefon din apropiere nu o coroborează, cascada se auto-limitează, iar alarma falsă este eliminată.
Mecanismele de „quench” (stingere) previn sursele de zgomot corelate să declanșeze cascade false. Dacă mai mult de 50% dintre telefoanele declanșate clasifică sursa ca fiind un factor de confuzie cunoscut — semnătura acustică a unei motociclete, a unui generator sau a unei aeronave cu aripi fixe — cascada este amortizată, iar evenimentul este reclasificat.
Inovația 3: Radar bistatic pasiv utilizând semnale de televiziune DVB-T A treia inovație se referă la localizare. Detectarea acustică vă spune că ceva zboară. Radarul bistatic pasiv vă spune unde se află, cât de repede se mișcă și în ce direcție.
Radarul bistatic funcționează prin separarea emițătorului și a receptorului. În implementarea AirGuard, emițătorul nu este hardware-ul propriu al sistemului — este infrastructura existentă de transmisie a televiziunii digitale, în special semnalele DVB-T transmise continuu în Europa pe frecvențe UHF între 470 și 862 MHz.
Fiecare oraș european are deja mai mulți emițători DVB-T care funcționează 24 de ore pe zi. Receptorul AirGuard — un dongle RTL-SDR care costă aproximativ 25 EUR, conceput inițial pentru a recepționa transmisii DVB-T — captează atât semnalul de transmisie direct, cât și reflexiile slabe ale acelui semnal care ricoșează din obiectele care trec.
Prin calcularea funcției de ambiguitate încrucișată între semnalul direct și ecoul reflectat, sistemul extrage distanța bistatică — cât de departe este obiectul, măsurată de-a lungul căii emițător-obiect-receptor — și viteza Doppler — cât de repede se mișcă obiectul față de receptor.
Nu este necesar niciun emițător. Sistemul este în întregime pasiv și ascuns: nu emite nimic. Rezultatele publicate din studiile Fraunhofer FHR și NATO STO demonstrează o rază de detecție de unu până la trei kilometri împotriva țintelor de dimensiunea unei drone utilizând iluminatori DVB-T. Contribuția AirGuard nu este avansarea teoriei radarului bistatic, care este bine stabilită.
Este integrarea radarului bistatic pasiv ca modalitate de confirmare fuzionată cu detectarea acustică distribuită la scară urbană — o combinație pe care niciun sistem anterior nu a demonstrat-o.
Arhitectura sistemului: cum funcționează cap-la-cap
INDIGO AirGuard își separă cele două funcții principale — detectarea prezenței unei drone și determinarea locației acesteia — pe două niveluri hardware, fiecare îndeplinind sarcina pe care capacitățile sale fizice o permit.
Nivelul 1: Smartphone-uri (Detecție) Smartphone-urile civile rulează local inferența YAMNet TFLite, analizând buffere audio de 960 de milisecunde fără a transmite nicio dată audio. Confidențialitatea este impusă arhitectural: deoarece toată procesarea are loc pe dispozitiv și se transmite doar un eveniment de detecție binar, sunetul brut nu poate părăsi fizic telefonul.
Acest lucru face ca sistemul să fie conform cu Articolul 25 din GDPR prin design — nu printr-o declarație de politică, ci prin structura fluxului de date. Nicio politică de confidențialitate sau acord de procesare a datelor nu poate anula legile fizicii.
Nivelul 2: Noduri fixe GPS-PPS (Localizare) Calculatoarele Raspberry Pi 4 echipate cu rețele de microfoane MEMS și sincronizare temporală GPS-PPS ating o precizie temporală de sub o microsecundă, permițând triangularea Time-Difference-of-Arrival (TDoA) cu o precizie la nivel de metru.
Motivul pentru care GPS-ul smartphone-ului nu poate îndeplini această funcție este determinat fizic: GPS-ul smartphone-ului are o precizie de plus-minus trei metri, iar sincronizarea timpului în rețea pe telefoane are o abatere de plus-minus 10 până la 50 de milisecunde.
Localizarea unei drone prin TDoA necesită o precizie temporală la nivel de microsecundă. Nodurile fixe cu GPS-PPS oferă acest lucru; smartphone-urile, în mod fundamental, nu pot.
Motorul de fuziune
Ambele niveluri alimentează un motor de fuziune care rulează pe infrastructură edge sau cloud, îndeplinind simultan trei funcții: corelarea evenimentelor de detecție într-o fereastră temporală de două secunde; urmărirea țintelor confirmate folosind un Filtru Kalman Extins — un algoritm de estimare standard care menține o estimare continuă a poziției și vitezei în trei dimensiuni pe măsură ce sosesc noi observații; și corelarea încrucișată a dovezilor acustice cu semnalele radar bistatice RF și anomaliile ACIR pentru a produce un scor de încredere multimodal.
Conducta cap-la-cap — de la evenimentul acustic la microfonul telefonului până la o alertă militară care apare pe ecranul unui operator — se execută în mai puțin de două secunde.
Alerta ia forma unui mesaj XML Cursor-on-Target conform cu MIL-STD-6090, standardul NATO pentru schimbul de date de conștientizare a situației.
Orice sistem NATO C2 care rulează kitul de conștientizare a echipei ATAK poate consuma direct pistele AirGuard, fără integrare personalizată.
Simultan, sunt generate alerte de tip push pentru civili pentru transmisiunile publice de urgență, informând rezidenții să caute adăpost.
Peisajul competitiv și poziționarea strategică INDIGO AirGuard intră pe o piață de contra-UAS care include mai mulți jucători comerciali stabiliți și un sistem acustic distribuit validat în luptă.
Înțelegerea locului unde se încadrează AirGuard necesită înțelegerea a ceea ce există deja.
Sistem Modalități de detecție Scară Cost / Locație NATO C2 GDPR Sky Fortress (Ucraina) Acustic Național (14K noduri) Hardware personalizat militar Ucrainean (timp de război) Nu DroneShield Acustic + RF + Radar Protecție locație 200K–500K € Capabil CoT Parțial Dedrone (Axon) RF + Radar + Cameră Protecție facilitate 300K–1M € Da Date SUA Robin Radar ELVIRA Radar dedicat Aeroport/locație 500K–2M € Da Da INDIGO AirGuard Acustic + PBR + ACIR Scară urbană Pilot 50–100K € Nativ CoT/ATAK Prin arhitectură Cea mai instructivă comparație este cu Sky Fortress — rețeaua națională ucraineană de detectare acustică a dronelor desfășurată din 2022.
Sky Fortress operează aproximativ 14.000 de noduri, atinge o rată de detecție raportată de 99,6% împotriva țintelor Shahed-136 și are validare în luptă în cele mai solicitante condiții reale imaginabile.
Echipa INDIGO afirmă explicit că studiază îndeaproape Sky Fortress și nu pretinde că este mai bună. Ceea ce susțin ei este că Sky Fortress nu a fost niciodată proiectat pentru desfășurarea europeană.
A fost construit în timp de război, de către ingineri ucraineni, pentru structuri de comandă militare ucrainene, fără cerințe GDPR, fără cerințe de interoperabilitate NATO și fără constrângerile politice și de reglementare care guvernează infrastructura civilă în statele membre ale UE.
AirGuard a fost proiectat de la zero pentru condițiile europene: conform GDPR prin arhitectură, integrat nativ cu standardul ATAK al NATO, implementabil în săptămâni mai degrabă decât în ani și replicabil de la oraș la oraș la un cost marginal aproape de zero pe nod smartphone. Poziționarea este explicit complementară. Sky Fortress este răspunsul pentru o țară în război.
INDIGO AirGuard este răspunsul pentru o țară care dorește să fie pregătită înainte de venirea războiului.
Alinierea strategică cu UE și NATO AirGuard se mapează cu o precizie neobișnuită pe prioritățile actuale de investiții în apărare ale UE și NATO. Fondul European de Apărare a desemnat contra-UAS ca zonă prioritară, cu „detecție colaborativă” menționată specific în programul său de lucru.
Cadrul de Cooperare Structurată Permanentă (PESCO) include un proiect activ de contra-UAS. Inițiativa ReArm Europe, care angajează 150 de miliarde EUR pentru apărarea europeană, include explicit contra-UAS și protecția infrastructurii critice.
Articolul 42 din Tratatul privind Uniunea Europeană — clauza de apărare reciprocă — creează obligații legale între statele membre atunci când unul este atacat, obligații care în prezent nu pot fi declanșate de o incursiune a unei drone deoarece nu există niciun sistem de detecție care să confirme că incursiunea a avut loc.
În ceea ce privește interoperabilitatea NATO, rezultatul INDIGO AirGuard este Cursor-on-Target XML conform cu MILSTD-6090. Acesta este același protocol utilizat de sistemele militare C2 ale statelor membre NATO din întreaga alianță.
Un operator de la sediul militar român care utilizează ATAK primește același format de alertă de la AirGuard ca și de la orice alt senzor integrat NATO.
Nu este necesară nicio integrare personalizată.
În ceea ce privește suveranitatea datelor, arhitectura AirGuard asigură că toată procesarea audio brută are loc pe dispozitiv, toată infrastructura de fuziune și urmărire rulează pe servere suverane UE și nicio dată nu circulă către furnizori de cloud din afara UE.
Acest lucru satisface atât Articolul 25 din GDPR (confidențialitate prin design), cât și interesul strategic mai larg al UE de a menține suveranitatea datelor asupra infrastructurii critice de apărare.
DECALAJUL DE DETECȚIE ȘI ARTICOLUL 42 TUE
Luați în considerare implicațiile legale și operaționale: dacă o dronă din clasa Shahed trece din spațiul aerian ucrainean pe teritoriul românesc, clauza de apărare reciprocă a Tratatului privind Uniunea Europeană creează obligații între toate cele 27 de state membre.
Dar acele obligații pot fi declanșate doar dacă incursiunea este detectată și confirmată. Astăzi, nu există niciun sistem în România — sau în orice altă națiune de pe flancul estic al NATO — capabil să confirme că o dronă la joasă altitudine a trecut o frontieră. AirGuard ar oferi, pentru prima dată, acea capacitate de confirmare.
Ce face de fapt prototipul
Demonstrația de la hackathon execută întreaga conductă de detecție în timp real folosind o semnătură acustică înregistrată de Shahed-136 redată printr-un difuzor: Un smartphone detectează semnătura acustică a dronei prin inferența YAMNet TFLite pe dispozitiv.
Evenimentul de detecție — un singur flag binar, fără date audio — este publicat pe coloana vertebrală de mesaje NATS JetStream.
Motorul de fuziune corelează evenimentul într-o fereastră temporală de două secunde, verifică consistența spațială cu alte noduri raportoare și inițiază gestionarea pistei prin Filtrul Kalman Extins.
Gateway-ul CoT emite o alertă XML Cursor-on-Target MIL-STD-6090. Tabloul de bord operațional redă pista pe o hartă live. ATAK declanșează alerta militară. Timp total scurs: sub două secunde. Baza de cod cuprinde peste 21.000 de linii de cod de producție în patru limbaje de programare.
Rust gestionează nucleul de procesare a semnalului — opt module care acoperă estimarea stării prin Filtrul Kalman Extins, rezolvarea TDoA, detecția CFAR, analiza spectrală Fast Fourier Transform, filtrarea prin pieptene armonic, detecția anomaliilor ACIR, formarea fasciculului MUSIC și modelarea propagării acustice bazată pe fizică.
Go gestionează stratul de servicii: daemon-ul edge, serverul de fuziune, gateway-ul CoT și un simulator în linie de comandă. Python gestionează conducta de machine learning: inferența YAMNet TFLite, un clasificator Random Forest pentru identificarea tipului de dronă, un tracker Hidden Markov Model pentru menținerea pistelor prin golurile de detecție și detectorul de răspuns la impuls ACIR. TypeScript gestionează tabloul de bord operațional.
Biblioteca de procesare a semnalului Rust trece 71 de teste unitare care acoperă toate cele opt module. Filtrul prin pieptene armonic — care exploatează structura cunoscută a frecvențelor armonice ale motorului cu pistoane al Shahed-136 — atinge un câștig de procesare de 12 până la 23 de decibeli, extinzând raza efectivă de detecție de la 900 de metri la 2,8 kilometri pe nod fix: o îmbunătățire de 3,1 ori.
Algoritmul de determinare a direcției MUSIC oferă o estimare a direcției de înaltă rezoluție din rețelele de microfoane MEMS, permițând urmărirea bazată doar pe direcție înainte ca localizarea completă TDoA să fie posibilă.
Limitări oneste: Ce nu știe încă echipa Documentul produsului include o secțiune neobișnuit de sinceră care recunoaște limitările actuale ale sistemului — o decizie care, în opinia acestei publicații, întărește mai degrabă decât subminează credibilitatea echipei.
Cea mai critică limitare este absența datelor de detecție validate pe teren.
Clasificatorul acustic nu a fost niciodată testat împotriva unui Shahed-136 real într-un mediu urban real. Nivelul actual de pregătire tehnologică (TRL) al sistemului este evaluat la TRL 3–4: validat într-un mediu controlat prin teste bazate pe simulare, dar nu încă validat într-un mediu operațional relevant.
Întregul scop al pilotului propus este de a obține date de pe teren și de a avansa la TRL 5.
Limitările secundare includ varianta cu reacție Shahed-238 — care utilizează un motor turbofan cu o semnătură acustică fundamental diferită de motorul cu pistoane Shahed-136, necesitând un clasificator separat — și Lancet-3, o dronă cu motor electric estimată a fi cu 15 până la 20 dB mai silențioasă decât Shahed-136.
Împotriva Lancet-3, raza de detecție acustică per telefon scade la o valoare estimată de 50 până la 150 de metri, potențial insuficientă pentru o avertizare semnificativă. Pentru țintele electrice, radarul bistatic pasiv este evaluat ca fiind modalitatea de detecție primară mai promițătoare.
Raza de acțiune a microfonului smartphone-ului în zgomot urban este estimată la 100 până la 300 de metri, abordabilă prin densitatea nodurilor — la o participare de 0,5%, populația de smartphone-uri din București ar contribui cu aproximativ 9.000 de noduri de detectare — dar clădirile din beton atenuează sunetul de joasă frecvență cu 20 până la 35 dB, ceea ce înseamnă că doar telefoanele de exterior sau telefoanele de lângă ferestrele deschise contribuie cu detecții semnificative.
Densitatea efectivă a senzorilor la ora 03:00 este considerabil mai mică decât ratele de participare din timpul zilei. Pozitivele false de la motocicletele monocilindru — care împărtășesc caracteristici spectrale cu UAV-urile cu motor cu pistoane — sunt identificate ca o problemă de cercetare activă.
Corelarea TDoA multi-nod distinge geometric între țintele aeriene și cele terestre: o dronă la 150 de kilometri pe oră produce o geometrie a pistei pe care un vehicul terestru nu o poate replica, dar această discriminare nu este instantanee și necesită dovezi acumulate.
Cererea: Un pilot de 10 noduri în București Echipa INDIGO AirGuard nu solicită finanțare pe scară largă.
Cererea lor către EUDIS este specifică și costificată: sprijin pentru o desfășurare pilot hardware de 10 noduri în București în T3 2026, în parteneriat cu Ministerul Apărării Naționale din România.
Costul hardware-ului este deliberat modest. Fiecare nod fix — un calculator Raspberry Pi 4 cu rețea de microfoane MEMS și sincronizare temporală GPS-PPS — costă aproximativ 200 EUR.
Zece noduri totalizează 2.000 EUR în hardware. Bugetul total al pilotului de 50–100K EUR acoperă logistica de desfășurare, coordonarea cu MApN, trei luni de evaluare operațională și colectarea de seturi de date acustice și RF validate pentru antrenarea clasificatorului.
Foaia de parcurs care urmează pilotului este structurată în trei faze: un test pe teren în T4 2026 până în T1 2027 folosind drone comerciale ca ținte proxy, pentru a măsura ratele de alarme false și probabilitățile de detecție împotriva țintelor reale în condiții reale; reglarea fină a clasificatorului în T1–T2 2027 folosind date acustice colectate pe teren; și o cale de certificare din 2027 înainte pentru testarea formală a interoperabilității MIL-STD-6090 de către o facilitate acreditată.
Economia este deliberată. Componenta costisitoare a oricărui sistem de detectare a dronelor a fost în mod tradițional hardware-ul senzorilor. INDIGO AirGuard elimină acest cost pentru stratul de detecție acustică folosind smartphone-uri pe care cetățenii le dețin deja. Hardware-ul nodului fix pentru localizare este electronică de larg consum.
Singurul cost de neînlocuit este software-ul — care este deja construit.
Evaluare editorială
INDIGO AirGuard nu este o soluție completă la problema detectării dronelor în Europa. Echipa este prima care o spune. Sistemul nu a fost testat împotriva țintelor reale în condiții reale, ipotezele sale privind adoptarea aplicației civile nu au niciun precedent în timp de pace, iar mai multe categorii de ținte — drone electrice, variante cu reacție — prezintă provocări de detecție pe care arhitectura actuală nu le abordează pe deplin.
Ceea ce este, totuși, este un proiect serios din punct de vedere tehnic într-un domeniu în care majoritatea propunerilor nu sunt.
Cadrul matematic este riguros și derivat din teoria detecției stabilită.
Abordarea de fuziune multimodală — combinând detecția acustică, radarul bistatic pasiv și noua modalitate ACIR — abordează punctele slabe ale unei singure modalități care au limitat istoric sistemele bazate exclusiv pe acustică.
Designul de confidențialitate prin arhitectură este cu adevărat inovator: inferența pe dispozitiv nu este o declarație de conformitate GDPR, ci o imposibilitate fizică a transmiterii datelor. Iar interoperabilitatea NATO de la primul commit — nu adaptată ulterior, nu promisă, ci prezentă în baza de cod funcțională — reflectă o înțelegere a modului în care sistemele de apărare trebuie să se integreze de fapt.
Din perspectiva inteligenței strategice, cel mai semnificativ aspect al AirGuard nu este ceea ce poate face astăzi, ci ceea ce reprezintă: prima încercare concretă, credibilă din punct de vedere tehnic, de a închide decalajul de detectare a dronelor urbane la joasă altitudine pe flancul estic al NATO folosind tehnologie proiectată în Europa, conformă cu legislația UE și interoperabilă cu NATO.
România, ca membru al alianței cu cea mai lungă frontieră terestră cu Ucraina și cea mai mare proximitate față de cea mai activă amenințare cu drone din lume, este tocmai locul unde acest experiment ar trebui efectuat mai întâi.
Amenințarea pe care AirGuard este proiectat să o detecteze se află la 400 de kilometri distanță.
În logica războiului aerian, aceasta este într-adevăr foarte aproape.
Pagina proiectului: https://taikai.network/eudisROMANIA/hackathons/2026spring/projects/cmn25lqbl0ak4px2dtkl0vh2a/idea.
© 2026 George V. Scripcariu, geo.scripcariu@gmail.com. Responsabilitatea conținutului, interpretărilor și opiniilor exprimate revine exclusiv autorului.
București, 28 martie 2026 — Jurnalul academic Intelligence Info anunță lansarea formatului bilingv al site-ului său web, disponibil acum în limbile română și engleză. Noua structură editorială și de navigare extinde accesul la conținut pentru publicul academic, profesional și instituțional din România și din spațiul internațional.