Zusammenfassung der gängigen UAV-Detektionstechnologien und Identifikationsmethoden für spezielle UAV-Typen

Ø Anti-Erkennungs-Eigenschaften

• Nicht-Standard-Protokolle: Verwenden meist angepasste, Open-Source- oder Frequenzsprung-Bildübertragungs- und Fernsteuerungsprotokolle, wodurch Spektrumserkennung und Protokoll-Cracking-Methoden unwirksam werden.
• Keine Remote-ID: Im Streben nach Leichtigkeit und Tarnung werden keine konformen Remote-Identifikationssignale installiert oder gesendet.
• Kleine Größe und hohe Geschwindigkeit: Kleiner Radar-Querschnitt und hohe Manövrierfähigkeit stellen Herausforderungen für traditionelle Erkennungssysteme dar.

Ø Identifizierungsmethoden: Multi-Technologie-integrierte hierarchische Verteidigungsstrategie

• Erweiterte Funkspektrumserkennung: Verwenden Sie Hochleistungs-Echtzeit-Spektrumanalysatoren, um "unbekannte" oder "abnormale" Funkfrequenzsignale zu scannen und zu lokalisieren, als erste Linie der Fernfrühwarnung. Die Fehlalarmrate ist jedoch relativ hoch, und es ist notwendig, Daten mit anderen Sensoren zur Beurteilung zu fusionieren.

• Radarerkennung (Kernmethode): Moderne Spezialradare können "niedrige, kleine, langsame" Ziele genau erkennen und Informationen wie Entfernung und Richtung liefern und sind nicht vom Wetter betroffen. Die Kosten sind jedoch hoch, und sie sind anfällig für Störsignale in komplexen städtischen Umgebungen.

• Optoelektronische Erkennung (Identifizierungs- und Bestätigungsmethode): Kameras für sichtbares Licht in Kombination mit KI-Bilderkennungsalgorithmen identifizieren UAV-Formen und Rotormuster; Infrarot-Wärmebildkameras können die von UAV-Geräten erzeugte Wärme erfassen, geeignet für die Nachtdetektion und die Unterscheidung von Vögeln. Ihre effektive Reichweite wird jedoch stark von den Wetterbedingungen beeinflusst.

• Akustische Erkennung (Kurzstrecken-Ergänzungs-Blindstelle): Sammeln Sie Geräusche über Mikrofonarrays und verwenden Sie KI-Algorithmen, um hochfrequentes Rotorgeräusch zur Identifizierung zu analysieren. Reine passive Erkennung ist schwer zu stören und in komplexen elektromagnetischen Umgebungen effektiv. Die effektive Reichweite ist jedoch kurz (in der Regel weniger als 500 Meter), und sie ist anfällig für Umgebungsgeräusche.

Ø Kernvorteile

• Absolut unsichtbare Kommunikation: Übertragen Sie Signale über Glasfasern, ohne Funkwellen in den Weltraum abzustrahlen, wodurch Spektrumserkennung und Protokollanalysetechnologien völlig unwirksam werden.
• Nahezu unbegrenzte Ausdauer: Verlassen Sie sich auf Glasfasern für die kontinuierliche Stromversorgung, wodurch langes Schweben und Überwachen ermöglicht wird.
• Hohe Bandbreite und geringe Latenz: Kann stabil Daten mit großer Kapazität wie hochauflösende Videos übertragen.

Ø Identifizierungsmethoden

• Radarerkennung (Die einzige zuverlässige Fern-Erkennungsmethode): Kann den physischen Körper von UAVs erkennen, erfordert fortschrittliche Radarsysteme, die in der Lage sind, schwebende oder extrem langsam fliegende winzige Ziele zu identifizieren.

• Optoelektronische/Infrarot-Erkennung (Notwendige kollaborative Bestätigungsmethode): Nach der Radarerkennung verdächtiger Ziele werden hochauflösende Kameras für sichtbares Licht und Infrarotkameras zur visuellen Bestätigung eingesetzt; 24/7 ununterbrochene panoramische optoelektronische Überwachungssysteme müssen um hochwertige Einrichtungen eingerichtet werden, die KI-Intelligenzanalyse integrieren, um nach abnormalen Objekten zu suchen.

• Taktische und physische Mittel (Hilfsmethoden): Setzen Sie "Spinnennetz"-artige Abfangsysteme um Schlüsselbereiche ein, um den Flugzeugrumpf zu erfassen und die Bodenkontrollstation über Glasfasern zurückzuverfolgen; Sperren Sie entsprechend der Glasfaserlängenbegrenzung (in der Regel 1-2 Kilometer) die möglichen Versteckbereiche der Kontrollstation für eine Teppichsuche.

Angesichts komplexer UAV-Bedrohungen ist es notwendig, ein mehrstufiges und multi-technologie-integriertes Verteidigungssystem aufzubauen.

Für Renn-Drohnen wird ein kollaboratives Schema aus "Radar-basierter Erkennung + Spektrum-Unterstützung + optoelektronischer/Infrarot-Bestätigung + akustischer Ergänzungs-Blindstelle" angewendet;

Für Glasfaser-UAVs wird auf die Kernkombination aus "Radarerkennung + optoelektronischer Bestätigung" zurückgegriffen.

Gleichzeitig werden Informationen von verschiedenen Sensoren über ein Datenfusionszentrum integriert und künstliche Intelligenz zur einheitlichen Analyse und Entscheidungsfindung eingesetzt, um die Fähigkeit zur Erkennung, Identifizierung, Verfolgung und Entsorgung von UAV-Zielen zu verbessern.

Interviewt von: Herr Chen, Ingenieur
Redakteurin: Frau Yuzu Zhang