In ersten Feldversuchen hat sich gezeigt, dass die Klassifikationsmodelle unter Realbedingungen wenig robust gegenüber Noise sind. Die Anpassung der Länge der gezeigten Eingangssignale (2^20 statt 2^14 samples) konnte dieses Problem scheinbar beheben. Im folgenden wurden die Modelle neu trainiert (mit 2^20 Samples pro Signal).

Im vorgeschlagen Projekt “Drone Detection Prototyp” sollen die neuen Modelle reproduzierbar unter realen Bedingungen getestet werden. Hierzu muss der bisherige Prototyp für den Betrieb über ein GUI im Feld erweitert werden. Zusätzlich soll die Möglichkeit ausgelotet werden, das System auf Basis eines günstigen und energiesparenden Microcomputers zu betreiben. Dies würde es erlauben, es auch länger autark von einer Steckdose zu betreiben. Mit dem Ziel einer Publikation in einem wissenschaftlichen Fachjournal werden sämtliche Arbeiten stringent dokumentiert. Daten und Codes aus dem Projekt werden derart aufbereitet, das sie als Teil der Publikation veröffentlicht werden können.