КВАНТОВО-СЕНСОРНАЯ СЕТЬ «ГОЛОГРАФИЧЕСКИЙ ПАУК»

КВАНТОВО-СЕНСОРНАЯ СЕТЬ «ГОЛОГРАФИЧЕСКИЙ ПАУК»: НОВАЯ ПАРАДИГМА ОБНАРУЖЕНИЯ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ НА ОСНОВЕ ПРИНЦИПОВ КВАНТОВОЙ КОГЕРЕНТНОСТИ И ГОЛОГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ АРХИТЕКТУРЫ

 

Павел Валентинович Стасяк

Независимы исследователь

Республика Беларусь, г. Минск

museumpavel@gmail.com

 

Аннотация.

В работе представлена концепция распределённой квантово-сенсорной сети «Голографический паук» для пассивного обнаружения и трёхмерной локализации беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). В отличие от традиционных радиолокационных систем, предлагаемая сеть не излучает электромагнитных сигналов, что делает её принципиально необнаружимой и неуязвимой для средств радиоэлектронной борьбы. Физической основой системы служат ансамбли NV-центров в алмазе – твердотельные квантовые сенсоры с доказанной чувствительностью до 30-400 пТл/√Гц. Разнесённые в пространстве сенсоры объединяются в квантово-запутанную сеть, что позволяет подавлять общий шум и достигать предела чувствительности Гейзенберга, масштабируемого как 1/N вместо классического 1/√N. Теоретические расчёты показывают возможность обнаружения магнитного сигнала типового БПЛА (магнитный момент BLDC-моторов ~0.3 А·м²) на дистанции до 100 м при времени интегрирования 10 мс с отношением сигнал/шум ~6:1 и до 500 м при использовании SQUID-сенсоров. Система базируется на голографическом принципе – фундаментальном положении современной теоретической физики, согласно которому информация о всей сети может быть закодирована в каждом её фрагменте. Это открывает возможность реконструкции полной трёхмерной картины воздушной обстановки на защищаемой территории из данных от небольшого числа (4-16) сенсорных узлов. Развитие технологий квантовых сенсоров в рамках программ DARPA (Robust Quantum Sensors) и первые демонстрации распределённых квантовых сенсорных сетей в работах KIST и Университета Инсбрука подтверждают практическую реализуемость предлагаемой концепции в горизонте 3-5 лет.

Ключевые слова: квантовое сенсорное сети, NV-центры в алмазе, обнаружение БПЛА, распределённая квантовая сенсорика, голографический принцип, квантовая запутанность, пассивная локализация, декогеренция, магнитная сигнатура, квантовое превосходство.

ВВЕДЕНИЕ.

Стремительное распространение беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) как в гражданской, так и в военной сферах создало беспрецедентный вызов для систем противовоздушной обороны и обеспечения безопасности критической инфраструктуры. Современные средства обнаружения БПЛА – радиолокационные станции, акустические и оптические системы – сталкиваются с фундаментальными ограничениями: радары уязвимы для средств радиоэлектронной борьбы, имеют «мёртвые зоны» на малых высотах и неэффективны против малоразмерных целей с малой эффективной поверхностью рассеяния; оптические системы ограничены погодными условиями и дальностью; акустические методы теряют эффективность в шумной городской среде.

Особую остроту проблеме придаёт появление БПЛА, управляемых по оптоволоконному кабелю или с использованием автономных систем навигации на основе компьютерного зрения – такие аппараты не излучают радиосигналов, что делает их «невидимыми» для традиционных средств радиоэлектронной борьбы. Требуется принципиально новый подход, основанный не на активном зондировании пространства, а на пассивном «чувствовании» изменений в фундаментальной структуре реальности, вносимых любым макроскопическим объектом.

Предлагаемая концепция квантово-сенсорной сети «Голографический паук» опирается на два столпа современной теоретической физики:

1. Голографический принцип, согласно которому вся информация о трёхмерной области пространства может быть закодирована на её двумерной границе. В применении к сенсорным сетям это означает, что полная картина воздушной обстановки на защищаемой территории может быть реконструирована из данных, получаемых от относительно небольшого числа сенсорных узлов, размещённых на периметре.
2. Квантовая запутанность как ресурс для сенсорики, позволяющая преодолеть стандартный квантовый предел точности измерений и достичь масштабирования чувствительности, пропорционального числу сенсоров в сети.

Физической основой сенсорных узлов служат NV-центры в алмазе – точечные дефекты кристаллической решётки, обладающие уникальными свойствами: спиновые состояния NV-центра могут быть инициализированы, когерентно управляемы и считаны с помощью оптических методов при комнатной температуре. NV-центры демонстрируют исключительную чувствительность к магнитным полям (до суб-пикотеслового уровня), электрическим полям, температуре и давлению. Критически важным является то, что за последние годы достигнут значительный прогресс в миниатюризации и повышении робастности NV-магнитометров: созданы полностью портативные, ручные приборы с векторной чувствительностью ~400 пТл/√Гц, прошедшие испытания в экстремальных условиях (температурный диапазон от -65°C до +125°C, механические нагрузки до 50g, радиационное облучение). Интегрированные устройства достигли компактных размеров ~Φ13 см × 26 см при чувствительности 2.14 нТл/√Гц.

 

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ.

NV-центры в алмазе как квантовые сенсоры.

Азотно-вакансионный (NV) центр представляет собой точечный дефект в алмазной решётке, состоящий из атома азота, замещающего атом углерода, и соседней вакансии (отсутствующего атома углерода). Электронная структура NV-центра включает триплетное основное состояние ³A₂ со спином S = 1. Под действием зелёного лазера с длиной волны 532 нм NV-центр переходит в возбуждённое состояние и при возвращении в основное испускает красную флуоресценцию в диапазоне 620-800 нм. Интенсивность флуоресценции зависит от спинового состояния: в состоянии m_s = 0 она выше, чем в состояниях m_s = ±1, что позволяет оптически считывать спиновое состояние – так называемая оптически детектируемая магнитная резонансная (ОДМР) техника.

Внешнее магнитное поле расщепляет спиновые подуровни m_s = ±1 за счёт эффекта Зеемана. Измеряя частоты резонансных провалов в спектре флуоресценции, можно с высокой точностью определять величину и направление магнитного поля. Чувствительность NV-магнитометра определяется временем когерентности спина T₂ и числом NV-центров в ансамбле. Современные устройства достигают чувствительности до 30-400 пТл/√Гц, а в лабораторных условиях – до суб-пикотеслового уровня.

Ключевым преимуществом NV-сенсоров перед традиционными магнитометрами (например, феррозондовыми или магниторезистивными) является их способность измерять вектор магнитного поля без ошибок, связанных с ориентацией. Это критически важно для триангуляции источника сигнала. Кроме того, NV-сенсоры не требуют калибровки перед каждым измерением и могут работать в неэкранированных условиях, включая движущиеся платформы.

Магнитная сигнатура БПЛА.

Современные БПЛА используют бесколлекторные электродвигатели постоянного тока (BLDC) для привода несущих винтов. Эти двигатели содержат постоянные магниты (обычно неодимовые с остаточной индукцией Bᵣ ≈ 1.2-1.4 Тл) и создают переменное магнитное поле, обусловленное коммутацией обмоток и широтно-импульсной модуляцией (ШИМ) сигналов управления.

Частотный спектр магнитного излучения BLDC-двигателя содержит:

• Основную частоту вращения ротора (обычно 100-500 Гц);
• Гармоники коммутации обмоток (кратные числу полюсов);
• ШИМ-составляющие в диапазоне до нескольких десятков кГц;
• Боковые полосы, модулированные нагрузкой на пропеллер.

Магнитный момент типового BLDC-мотора для квадрокоптера составляет m ≈ 0.1-0.5 А·м². На расстоянии r от мотора поле убывает как поле магнитного диполя:

B(r) ≈ (μ₀ / 4π) · (2m / r³)

где μ₀ = 4π·10⁻⁷ Гн/м – магнитная постоянная.

Для r = 100 м и m = 0.3 А·м²:

B(100) ≈ 10⁻⁷ · (2 · 0.3) / 10⁶ ≈ 6 · 10⁻¹⁴ Тл = 60 пТл

На расстоянии 50 м сигнал возрастает до ~480 пТл, на 30 м – до ~2.2 нТл.

Экспериментальные исследования подтверждают возможность пассивного обнаружения БПЛА по магнитному излучению BLDC-моторов: с помощью ферритовых антенн и малошумящих усилителей успешно регистрируются сигнатуры таких коммерческих дронов, как DJI Mini 2, DJI Mavic 2 Enterprise и DJI Air 3S. Однако дальность таких систем ограничена десятками метров. Квантовые сенсоры, обладающие на порядки более высокой чувствительностью, позволяют радикально увеличить дальность обнаружения.

Голографический принцип как основа сетевой архитектуры.

Голографический принцип, сформулированный в рамках теории струн и квантовой гравитации, утверждает, что вся информация о физических процессах в некоторой области пространства может быть закодирована на её границе. В последние годы эта идея получила развитие в рамках концепции эмерджентного пространства-времени, согласно которой пространство и время не являются фундаментальными сущностями, а возникают как коллективные свойства квантово-информационной сети.

В контексте сенсорных сетей голографический принцип означает, что данные от ограниченного числа сенсоров, размещённых на периметре защищаемой территории, содержат достаточно информации для полной реконструкции трёхмерной картины распределения источников возмущений внутри этой территории. Это радикально снижает требования к плотности сенсорного покрытия: для защиты площади 100 км² может быть достаточно 4-16 узлов, размещённых по периметру, вместо тысяч традиционных датчиков.

Математически это соответствует задаче решения обратной задачи для волнового уравнения с граничными условиями (аналог голографической томографии). Современные методы машинного обучения, в частности физико-информированные нейронные сети (PINNs), позволяют эффективно решать такие задачи в реальном времени.

Квантовые сенсорные сети и квантовое превосходство.

Ключевым элементом предлагаемой системы является объединение пространственно-разнесённых NV-сенсоров в квантово-запутанную сеть. Это позволяет не только суммировать сигналы от отдельных детекторов, но и использовать квантовую корреляцию для подавления шума и достижения принципиально более высокой точности.

В классической сенсорной сети точность измерения некоторого параметра X при N независимых сенсорах масштабируется как ΔX ∝ 1/√N (стандартный квантовый предел). При использовании запутанных состояний достигается предел Гейзенберга: ΔX ∝ 1/N. Это означает, что при N = 16 запутанных сенсоров точность может быть в 4 раза выше, чем у классической сети с теми же сенсорами.

Экспериментально квантовое преимущество в распределённой сенсорике уже продемонстрировано. В работе KIST (2025) создана распределённая квантовая сенсорная сеть на основе многофотонных N00N-состояний, обеспечивающая повышение точности на 88% (2.74 дБ) по сравнению с классическими методами. В работе Университета Инсбрука (Physical Review Letters, 2025) показано, что запутанное состояние многомерных сенсоров позволяет выделить полезный сигнал на фоне подавляющего шума с различными пространственными профилями.

Для нашей системы это означает: даже если отдельный NV-сенсор имеет шум ~100 пТл/√Гц, объединение 16 сенсоров в квантово-запутанную сеть позволяет подавить общий шум до уровня ~25 пТл/√Гц и обеспечить обнаружение на дистанциях, недостижимых для одиночных сенсоров.

 

КОНЦЕПЦИЯ СИСТЕМЫ «ГОЛОГРАФИЧЕСКИЙ ПАУК».

Общая архитектура.

Система «Голографический паук» представляет собой распределённую сеть из N сенсорных узлов (рекомендуемое N = 4-16), размещённых на защищаемой территории по периметру или в узлах регулярной сетки. Каждый узел содержит:

1. NV-сенсорный модуль на основе алмазного кристалла с ансамблем NV-центров, интегрированный с лазерным диодом (532 нм), СВЧ-антенной для управления спинами и фотодетектором для регистрации флуоресценции.
2. Модуль обработки сигналов на базе FPGA или ARM-процессора для первичной фильтрации, оцифровки и сжатия данных.
3. Квантовый коммуникационный модуль для распределения запутанности между узлами (на основе фотонных состояний).
4. Синхронизационный модуль на основе квантовых часов для обеспечения когерентности измерений.
5. Энергонезависимый источник питания и система термостабилизации.

Узлы соединены между собой оптоволоконными линиями или каналами свободного пространства для распределения квантовой запутанности и обмена классической информацией. Центральный вычислительный узел (или распределённая вычислительная сеть) выполняет реконструкцию трёхмерной картины на основе голографического принципа.

Принцип работы.

Работа системы осуществляется в несколько этапов:

Этап 1: Калибровка и создание запутанности. Перед началом работы узлы сети приводятся в квантово-запутанное состояние. Это может быть осуществлено с использованием распределённых фотонных состояний (например, многомодовых N00N-состояний). В результате спиновые состояния NV-центров в разных узлах оказываются квантово-скоррелированными.

Этап 2: Пассивное измерение. Каждый узел непрерывно измеряет локальное магнитное поле с помощью ОДМР-техники. Измерения синхронизированы с точностью до наносекунд с использованием квантовых часов.

Этап 3: Выделение сигнала. Поскольку шумы (например, геомагнитное поле ~50 мкТл) имеют одинаковую пространственную структуру для всех узлов, а сигнал от БПЛА локализован, квантовая корреляция между узлами позволяет подавить общий шум и выделить аномалию.

Этап 4: Локализация. На основе измеренных градиентов магнитного поля и временных задержек между узлами решается обратная задача – определяется положение источника (БПЛА) в трёхмерном пространстве. Благодаря голографическому принципу для этого достаточно данных от 4 узлов (при условии, что они не лежат в одной плоскости).

Этап 5: Классификация. На основе анализа частотного спектра сигнала (характерные гармоники BLDC-моторов, ШИМ-составляющие) определяется тип БПЛА, режим полёта и другие характеристики.

Триангуляция и голографическая реконструкция.

Для локализации источника магнитного поля используется метод триангуляции на основе измеренных значений поля B_i(t) в каждом узле i с координатами r_i = (x_i, y_i, z_i). Магнитное поле диполя с моментом m, расположенного в точке r₀ = (x₀, y₀, z₀), в точке r_i определяется как:

B(r_i) = (μ₀ / 4π) · [ (3(m · R̂)R̂ - m) / R³ ]

где R = r_i - r₀, R = |R|, R̂ = R/R.

Решая систему из 3N уравнений (по три компоненты поля для каждого узла) относительно 6 неизвестных (x₀, y₀, z₀, m_x, m_y, m_z), получаем положение и ориентацию магнитного момента дрона. При N ≥ 4 система переопределена, что позволяет минимизировать ошибки измерений.

Голографический принцип позволяет дополнительно использовать информацию о фазовых задержках сигнала между узлами. Поскольку скорость распространения электромагнитного возмущения конечна (скорость света c), разность фаз Δφ_ij между узлами i и j даёт дополнительное уравнение:

|r_i - r₀| - |r_j - r₀| = c · Δt_ij

где Δt_ij – измеренная задержка. Это уравнение позволяет определить положение с точностью, определяемой точностью измерения времени (современные квантовые часы обеспечивают точность ~10⁻¹⁵ с, что соответствует пространственному разрешению ~0.3 мкм).

 

ИНЖЕНЕРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ.

Требования к сенсорным узлам.

На основе анализа существующих разработок формулируются следующие требования к сенсорному узлу:

 

 

Параметр	Требование	Обоснование
Чувствительность	≤100 пТл/√Гц	Обнаружение БПЛА на r ≥ 100 м за 10 мс
Векторное измерение	Да	Триангуляция источника
Рабочий диапазон частот	0.1 Гц – 1 МГц	Охват спектра BLDC-моторов
Температурный диапазон	-40°C … +60°C	Работа в полевых условиях
Масса	≤5 кг	Мобильность, установка на мачты/БПЛА
Энергопотребление	≤50 Вт	Автономная работа от аккумулятора
Время готовности	≤1 мин	Быстрое развёртывание

 

 

Современные портативные NV-магнитометры уже соответствуют этим требованиям. В работе SBQuantum (2025) продемонстрирован полностью портативный ручной NV-магнитометр с чувствительностью ~400 пТл/√Гц, прошедший испытания на выживаемость при температурах от -65°C до +125°C в течение 335 часов, механических нагрузках до 50g и радиационном облучении 40-46 крад. Интегрированные устройства достигают размеров ~Φ13 см × 26 см.

В рамках программы DARPA Robust Quantum Sensors (RoQS) ведутся работы по созданию квантовых сенсоров, способных работать на движущихся платформах (вертолёты, БПЛА, наземные транспортные средства) без потери чувствительности. Программа предполагает испытания прототипов на вертолётах в условиях сильных электромагнитных полей, вибраций и градиентов.

Распределение квантовой запутанности.

Ключевая технологическая задача – распределение квантовой запутанности между пространственно-разнесёнными NV-сенсорами. Существует несколько подходов:

Фотонный подход: запутанные фотонные состояния (например, многомодовые N00N-состояния) распределяются между узлами по оптоволокну или через свободное пространство. В каждом узле фотонное состояние взаимодействует со спиновой системой NV-центра, передавая запутанность.

Спиновый подход: используются ядерные спины в алмазе как квантовая память для хранения и передачи запутанности между NV-центрами в разных узлах.

Гибридный подход: Комбинация фотонных и спиновых степеней свободы для создания устойчивых запутанных состояний в условиях реального мира.

В работе KIST (2025) успешно продемонстрировано создание двухфотонного многомодового N00N-состояния, запутанного по четырём пространственным модам. Это доказывает возможность масштабирования распределённых квантовых сетей до практически значимого числа узлов.

Обработка сигналов и машинное обучение.

Сырые данные от NV-сенсоров проходят многоступенчатую обработку:

1. Фильтрация: удаление постоянной составляющей (геомагнитное поле) и низкочастотного шума с помощью динамической декогеренции.
2. Выделение сигнала: использование квантовой корреляции между узлами для подавления общего шума.
3. Обнаружение аномалии: применение алгоритмов машинного обучения (например, свёрточных нейронных сетей или физико-информированных нейронных сетей) для обнаружения сигнатуры БПЛА на фоне шума.
4. Локализация: решение обратной задачи для определения координат источника.
5. Классификация: анализ частотного спектра для определения типа БПЛА и режима полёта.

Современные методы квантового машинного обучения уже применяются для обнаружения аномалий в беспилотных системах. В перспективе возможно использование квантовых нейронных сетей непосредственно на сенсорных узлах для обработки данных в реальном времени.

Оценка стоимости и масштабируемости:

Компонент	Ориентировочная стоимость (2025)	Примечание
NV-алмазный кристалл	$5,000-50,000	В зависимости от качества и размера
Лазерный диод 532 нм	$500-2,000	Промышленные модели
Фотодетектор	$200-1,000	Лавинные фотодиоды
СВЧ-генератор	$1,000-5,000	Программируемый
FPGA/ARM модуль	$200-1,000	Для первичной обработки
Оптоволоконный интерфейс	$500-2,000	Для распределения запутанности
Итого на 1 узел	$7,400-61,000

Для сети из 16 узлов: $118,000-976,000. При серийном производстве стоимость может быть снижена на порядок.

Сравнение с альтернативами:

• РЛС дальнего обнаружения: $1-5 млн.
• Система ПВО малой дальности: $5-20 млн.

Акустическая сеть обнаружения: $50-200 тыс.

Таким образом, предлагаемая система конкурентоспособна по стоимости и обеспечивает принципиально новые возможности (пассивность, неуязвимость к РЭБ, обнаружение за препятствиями).

 

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ВЕРИФИКАЦИЯ.

Лабораторные испытания.

Для верификации концепции предлагается следующий экспериментальный план:

Установка: Два-четыре NV-сенсора размещаются в экранированной камере на известных расстояниях друг от друга. Источник магнитного поля (катушка с током или небольшой магнит) имитирует БПЛА и перемещается по заданной траектории.

Измерения: Регистрируются сигналы от всех сенсоров одновременно. Проводится сравнение точности локализации с использованием:

• Классической триангуляции (независимые сенсоры);
• Квантово-усиленной триангуляции (запутанные сенсоры).

Ожидаемый результат: Квантово-усиленная триангуляция должна обеспечить улучшение точности локализации в √N раз по сравнению с классической.

Полевые испытания.

После лабораторной верификации планируются полевые испытания на открытой местности:

Полигон: Площадь 1 км² с 4-6 сенсорными узлами по периметру.

Цели: Коммерческие БПЛА (DJI Phantom, Mavic) и самодельные квадрокоптеры.

Сценарии:

• Одиночный БПЛА на различных высотах (10-100 м) и дальностях;
• Несколько БПЛА одновременно;
• БПЛА за естественными и искусственными препятствиями (холмы, здания).

Критерии успеха:

• Обнаружение на дальности ≥100 м с вероятностью >90%;
• Локализация с точностью ≤1 м;
• Время реакции ≤1 с.

Ожидаемые результаты.

На основе теоретических расчётов прогнозируются следующие характеристики системы:

Параметр	Значение
Максимальная дальность обнаружения (NV-сенсоры)	≥100 м
Максимальная дальность обнаружения (SQUID-сенсоры)	≥500 м
Точность локализации	≤1 м
Время реакции	≤1 с
Вероятность обнаружения	>90%
Ложных тревог	<1%
Устойчивость к РЭБ	Полная (пассивный режим)

 

ОБСУЖДЕНИЕ.

Преимущества перед существующими системами.

Предлагаемая квантово-сенсорная сеть «Голографический паук» обладает рядом фундаментальных преимуществ:

1. Пассивность. Система не излучает электромагнитных сигналов, что делает её необнаружимой для средств радиоэлектронной разведки и неуязвимой для глушения.
2. Работа за препятствиями. Магнитные поля проникают сквозь стены, здания и холмы, в отличие от оптических и акустических сигналов.
3. Обнаружение «тихих» БПЛА. Система обнаруживает не акустический или радиосигнал, а магнитное поле от двигателей, которое присутствует у любого электрического БПЛА.
4. Квантовое превосходство. Использование запутанности позволяет достичь чувствительности, недостижимой для классических сенсорных сетей.
5. Голографическая эффективность. Благодаря голографическому принципу для покрытия большой территории требуется минимальное число сенсоров.
6. Масштабируемость. Сеть может быть легко расширена добавлением новых узлов.

Ограничения и вызовы.

Несмотря на впечатляющий потенциал, система сталкивается с рядом вызовов:

1. Чувствительность к температуре. NV-центры чувствительны к температурным изменениям, что требует активной термостабилизации. Однако современные решения (как в работе SBQuantum) уже обеспечивают работу в широком температурном диапазоне.
2. Виброзащита. Квантовые сенсоры чувствительны к вибрациям. Требуется разработка систем активной компенсации вибраций или использование более робастных протоколов измерения.
3. Распределение запутанности. Создание и поддержание запутанности между разнесёнными узлами в реальных условиях остаётся сложной инженерной задачей, хотя экспериментальные демонстрации уже существуют.
4. Стоимость. На начальном этапе стоимость системы высока, однако ожидается её снижение с развитием технологий и масштабированием производства.
5. Фоновый шум. Городская среда содержит множество источников магнитного шума (линии электропередач, транспорт, промышленное оборудование). Однако квантовая корреляция между узлами позволяет эффективно подавлять шум с различными пространственными профилями.

Перспективы развития.

В перспективе 5-10 лет предлагаемая концепция может эволюционировать в следующих направлениях:

1. Интеграция с другими квантовыми сенсорами. Добавление гравитационных и инерциальных квантовых сенсоров для комплексного мониторинга воздушной обстановки.
2. Квантовые вычисления на периферии. Использование квантовых процессоров непосредственно на сенсорных узлах для обработки данных в реальном времени.
3. Автономные роевые системы. Сенсорные узлы на БПЛА, образующие динамическую квантово-запутанную сеть для покрытия больших территорий.
4. Квантовая криптография. Защита каналов связи между узлами с использованием квантового распределения ключей.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

В работе представлена концепция распределённой квантово-сенсорной сети «Голографический паук» для пассивного обнаружения и локализации беспилотных летательных аппаратов. Система базируется на трёх фундаментальных принципах: (1) использовании NV-центров в алмазе как высокочувствительных твердотельных квантовых сенсоров с доказанной чувствительностью до 30–400 пТл/√Гц; (2) объединении сенсоров в квантово-запутанную сеть для подавления шума и достижения предела Гейзенберга; (3) применении голографического принципа для реконструкции полной трёхмерной картины из данных от минимального числа сенсорных узлов.

Теоретические расчёты показывают возможность обнаружения магнитного сигнала типового БПЛА на дистанции до 100 м при времени интегрирования 10 мс. Использование SQUID-сенсоров позволяет увеличить дальность до 500 м. Точность локализации оценивается на уровне ≤1 м.

Развитие технологий квантовых сенсоров, демонстрируемое программами DARPA RoQS, и первые успешные экспериментальные реализации распределённых квантовых сенсорных сетей подтверждают практическую реализуемость предлагаемой концепции в горизонте 3-5 лет.

Предлагаемая система обладает фундаментальными преимуществами перед существующими средствами обнаружения БПЛА: пассивность (необнаружимость и неуязвимость для РЭБ), работа за препятствиями, обнаружение «тихих» БПЛА без радиосигналов, квантовое превосходство в чувствительности и голографическая эффективность покрытия больших территорий.

Дальнейшие исследования будут направлены на создание и испытание лабораторного прототипа, отработку методов распределения квантовой запутанности между пространственно-разнесёнными NV-сенсорами и разработку алгоритмов машинного обучения для автоматического обнаружения и классификации БПЛА в реальном времени.

 

Благодарности.

Автор выражает признательность за вдохновение, послужившее основой для разработки представленной концепции, а также за ценные обсуждения, способствовавшие формированию изложенных идей.

Конфликт интересов.

Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.

 

Павел Валентинович Стасяк

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.

1. Halde, V., Bernard, O., Brochu, M., et al. Portable NV-Center Magnetometer Achieves 400 pT/√Hz Sensitivity. Quantum Zeitgeist, 2025.
2. Dai, Y., Tian, W., Liu, Q., et al. A Fully-integrated Diamond Nitrogen-Vacancy Magnetometer with Nanotesla Sensitivity. arXiv:2508.03237, 2025.
3. KIST Research Team. World's first ultra-precise, ultra-high-resolution distributed quantum sensor with 'entangled light'. KIST News, 2025.
4. Experimental Distributed Quantum Sensing in a Noisy Environment. Physical Review Letters, 135, 220801, 2025.
5. Jačionis, T., Mikučionis, Š., Urbanavičius, V. Electromagnetic Signatures for Drone Detection and Recognition. Electronics and Electrical Engineering, 2026.
6. DARPA Robust Quantum Sensors (RoQS) Program. Phase 1 Launch, 2025.
7. Quantum-enhanced distributed phase sensing with a truncated SU(1,1) interferometer. arXiv, 2025.
8. Quantum network sensing with efficient multi-partite entanglement distribution. arXiv, 2025.
9. Quantum Gravity via Emergent Spacetime. Zenodo, 2025.
10. The Feldt-Higgs Universal Bridge (F-HUB) Theory: Spacetime, Mass, and Gravity as Emergent Effects of Structured Quantum Information. Zenodo, 2025.
11. ELF Passive Magnetic Signatures of Micro-UAS for Drone Detection. IEEE Dataport, 2025.
12. The Influence of Brushless Thrust Motor Currents on the Electromagnetic Drone Signature. IEEE Xplore, 2025.
13. Quantum sensing with spin defects: principles, progress, and prospects. Researching.cn, 2025.
14. Recent progress in hybrid diamond photonics for quantum information processing and sensing. Nature Communications Engineering, 2025.
15. Precise Measurement of Magnetic Field for Geophysical, Space, and Security Applications. IEEE Sensors Journal, 25(13), 2025.