Fondazione Rome Technopole

Flagship
Project 5

Transizione digitale attraverso la tecnologia radar AESA (Acrive Electronally Scanned Array), la crittografia quantistica e le comunicazioni quantistiche

Azienda Capofila
Università e EPR

Università degli Studi di Roma Tor Vergata, Università degli Studi della Tuscia, Sapienza Università di Roma, Università degli Studi Roma Tre, CNR – Consiglio Nazionale delle Ricerche.

Industrie e altri enti

Airbus Italia S.p.A., MBDA Italia S.p.A.

VERSO IL FUTURO

Telecomunicazioni del futuro e le tecnologie quantiche

Il progetto si concentra sullo sviluppo di architetture di elaborazione innovative e radar AESA e sulle nuove tecnologie per la crittografia quantistica e le comunicazioni, dal satellite alla terra.
FLAGSHIP PROJECT

Gli argomenti

La transizione digitale è il tema principale di questo progetto e si declina attraverso i seguenti argomenti principali:
Elaborazione neurale

rilevamento compressivo, ottimizzazione della forma d’onda, rilevamento micro doppler, sostenibilità, virtualizzazione, digital twin con l’obiettivo di creare una linea di produzione nazionale e superare i rischi legati alla dipendenza tecnologica e alla carenza di fornitura, migliorare il rapporto costi/prestazioni e aumentare la competitività dell’industria nazionale.

Multisensorialità ed elaborazione distribuita

(considerando anche la cyber resilienza).

Evoluzione dell’Intelligenza Artificiale e Big Data analytics

Le attività

Il progetto si articola nei seguenti principali filoni di ricerca:
Radar AESA

lo sviluppo della tecnologia, con particolare riferimento alla capacità computazionale e alla miniaturizzazione, impone nuove sfide identificando soluzioni per aggiungere nuove funzionalità radar.

Tecnologia quantistica

è un campo emergente della fisica e dell’ingegneria che sta prendendo sempre più piede in una varietà di applicazioni come la comunicazione, l’informatica e la crittografia. In particolare, le attività saranno dedicate alla distribuzione di chiavi quantistiche in una rete quantistica sicura utilizzando protocolli standard come BB84 o altri protocolli unidirezionali coerenti.

Intelligenza Artificiale

le tecniche di intelligenza artificiale saranno affrontate per l’analisi di big data a fini di sicurezza informatica (rilevamento delle minacce, orchestrazione degli allarmi ricevuti, automazione della risposta agli incidenti, ecc.)

THz

per risolvere la congestione dello spettro elettromagnetico vengono studiati dispositivi per gestire il range di frequenza da 100GHz a 10THz.

NUOVE SOLUZIONI

Obiettivi

Nei campi di attività indicati, il progetto svolge attività di ricerca per identificare nuove soluzioni in sistemi esistenti (radar) e per far maturare tecnologie a basso TRL (THz) per identificare nuovi campi di applicazioni. Inoltre si propone di identificare applicazioni reali per le comunicazioni quantistiche.

In particolare nel campo THz sono stati identificati i seguenti obiettivi:

(puntuali e imaging 2D) di materiali 3D e 2D a THz tramite spettroscopia nel dominio del tempo e della frequenza.

quali antenne, filtri e modulatori per la radiazione statica o sintonizzabile di segnali nel THz.

per trasmissione potenza e/o dati a THz e di metasuperfici metalliche e dielettriche e loro caratterizzazione a THz come componenti chiave di dispositivi THz.

ad alta velocità (circa 1 Gbps) con radiazione focalizzata nel THz.

Questo Flagship Project
è collegato ai seguenti Spokes

Risultati ottenuti

Nel prossimo futuro, i droni sono destinati a diventare protagonisti di molteplici attività civili, dal trasporto passeggeri alla logistica. Di conseguenza, garantire la sicurezza dello spazio aereo sarà presto cruciale.

I radar possono svolgere un ruolo chiave nella classificazione dei droni, permettendo di stimarne parametri fondamentali come il numero di rotori, la velocità di rotazione delle eliche, la lunghezza delle pale e altre caratteristiche strutturali. Questo è possibile sfruttando la riflessione elettromagnetica dei segnali radar sugli elementi in movimento, sia avvalendosi di tecniche di elaborazione del segnale radar, sia di tecniche di intelligenza artificiale e machine learning.

Le principali attività di ricerca su questa tematica includono:

  • Stima della velocità di una singola elica in rotazione: sviluppo di una tecnica radar per misurare la velocità di rotazione di un’elica singola dalla riflessione elettromagnetica (articolo pubblicato nei proceedings della European Radar Conference (EuRAD), 2024, Parigi).
  • Stima della velocità di due eliche controrotanti in un bicottero: estensione della tecnica precedente a droni con eliche controrotanti (articolo presentato presso la International Radar Conference, 2024, Rennes, in fase di pubblicazione).
  • Sviluppo di un simulatore radar per la classificazione di droni: sviluppo di un simulatore per generare echi radar realistici, facilitando lo sviluppo di tecniche per estrarre le velocità di rotazione delle eliche (articolo a rivista, in fase di revisione per pubblicazione su International Journal of Microwave and Wireless Technologies).
  • Stima della velocità di rotazione delle eliche nei quadricotteri: raffinamento delle tecniche per la stima della velocità in droni con quattro eliche, sia sfruttando dati generati dal simulatore, sia mediante validazione su dati sperimentali (articolo in preparazione per la IEEE Radar Conference 2025, Cracovia).

I sistemi radar moderni spesso richiedono di operare con segnali a banda larga, che permettono di migliorare le prestazioni di rivelazione, e persino di ottenere immagini a partire dalla risposta elettromagnetica di un oggetto in movimento.

Tuttavia, l’uso di queste tecnologie introduce nuove sfide, soprattutto quando si vuole indirizzare il fascio d’antenna con precisione per determinare la direzione di arrivo. Il nostro lavoro di ricerca si concentra sullo sviluppo di tecniche avanzate di puntamento elettronico (beamforming) per segnali radar a banda larga, mantenendo costi e complessità di implementazione ridotti.

Il progetto ha portato a importanti risultati scientifici e tecnologici, tra cui diverse pubblicazioni scientifiche, in cui sono stati presentati i modelli StableShip-SR (per la super-risoluzione delle immagini di navi), MWT-Diff e ResQu (per la super-risoluzione satellitare e la rappresentazione multimodale delle immagini), StawGAN (per la traduzione di immagini multimodali da infrarosso a RGB).

Tra i prototipi sviluppati ci sono modelli avanzati di super-risoluzione e traduzione multimodale per immagini satellitari e marittime, e dataset proprietari, come quello utilizzato per la validazione di StableShip-SR.

Il progetto ha visto il rafforzamento della collaborazione con Leonardo Spa sia per la ricerca avanzata sia per internship di studenti su tematiche relative al miglioramento delle capacità di monitoraggio e sorveglianza aerea e satellitare, sia in ambito ambientale che marittimo.


Contatti

Coordinatore Flagship
Filippo De Stefani
filippo.destefani@leonardo.com

Referente istituzionale
Luciano Carta
segreteriapresidenza@leonardo.com

Referente scientifico
Cristina Leone
cristina.leone@leonardocompany.com

Referente amministrativo
Vincenzo Belvivere
vincenzo.belvivere@leonardo.com

Responsabile Comunicazione
Giancarlo Boi
leonardopressoffice@leonardo.com
giancarlo.boi@leonardo.com

Iscriviti alla nostra
newsletter

Partecipiamo e organizziamo eventi strategici per favorire il dialogo tra istituzioni, imprese e mondo della ricerca. Attraverso conferenze, workshop e incontri