根據南澳大利亞大學（UniSA）自主系統專家、弗林德斯大學和國防公司 Midspar Systems 表示，與現在的傳統方法相比，他們看到用生物啟發的信號處理技術可以提高 50% 的檢測率。

UniSA 自主系統教授 Anthony Finn 說：“生物視覺處理已被證明可以大大增加無人機在視覺和紅外數據中的探測范圍。然而，我們現在已經表明，我們可以利用基于食蚜蠅視覺系統的算法，拾取無人機清晰明了的聲學特征，包括非常小和安靜的無人機”。

該過程包括將聲學信號轉換為二維頻譜圖圖像，并使用氣墊飛機大腦的神經通路。據他們說，這可以增強和抑制不相關的信號和噪音，以增加聲音的探測范圍。研究人員將這一成功歸功于像食蚜蠅這樣的昆蟲利用其優越的視覺系統在嘈雜的暗光區域捕捉視覺信號的能力。

弗林德斯大學自主系統副教授拉塞爾-布林克沃斯博士說：“我們的工作假設是，允許小型視覺目標在視覺雜波中被看到的相同過程可以被重新部署，以提取埋在噪聲中的無人機的低音量聲學特征”。