反无人机如何解决检测问题（无人机检测方案和优势）

战场上越来越多的无人系统及其不断扩大的战斗用途已经引起人们对对抗它们的关注。无人机系统已经从上层梯队使用的少数昂贵的专用侦察平台发展为适合战术使用的相对便宜的系统。无人机形式的无人系统已经展示了其改变战场条件的潜力。他们成功地打击了乌克兰东部阿布盖克和胡赖斯的沙特石油设施，以及纳戈尔诺-卡拉巴赫的亚美尼亚军队，强调了开发和部署有效反击系统的必要性。

脉冲多普勒、多任务、AESA 雷达已成为用于检测和跟踪 UAS 的常用技术。它特别适合拾取移动目标以及螺旋桨和转子。在这里，RADA 雷达集成在美国陆军 IM-SHORAD 预期的前方防空系统中。战术无人机系统提供了特别独特的挑战。被称为第1组和第2组的重量在121磅(55公斤)以下，在地面以上3,500 英尺(1,066 米)以下运行，代表了一种新的非常规威胁。从分散的地点、靠近战斗的地点、在直接控制下、经常被周围的杂乱环境隐藏起来，使用传统的防空技术和系统更难发现和反击。事实上，仅仅能够确定是否真的存在 无人机的困难既是无人机的主要优势，也是地面部队面临的主要挑战。
战术无人机
战术无人机系统 (TUAS) 的性质使检测和击败它们的过程变得复杂。对于战场上的前锋单位来说尤其如此。如果遇到战术无人机系统，即使是单兵作战车辆也是有限的解决方法，而指挥和后勤等支持系统几乎没有。雪上加霜的是，能够与战术无人机系统交战的前沿防空部队很少，而且他们很可能会致力于保护更多的关键资产。这使得大部分战场部队容易受到敌方无人系统的注意，无法阻止它们。这本身就进一步鼓励了它们的使用并提高了它们的有效性。据国际消息报道，一名乌克兰士兵向一名报道该国东部战斗的记者反映，“无人机的持续存在甚至可能迅速监视一个人的一举一动成为一个持续关注的问题。人们开始假设每一个动作都可能是已知的并采取相应的行动。它成为一种生理负担。”
随着固定翼无人机越来越多地被垂直起降(VTOL)无人机取代，检测无人机变得更加困难。它们的相对飞行路径不可预测性是一个特殊的问题。与美国海军陆战队 InstantEye 一样，垂直起降无人机也具有隐含的优势，即无需单独的发射器或大型开放区域即可运行，因为它们可以从更受限制和不太显眼的地点发射。认识到这种增加的灵活性，无人机开发人员正在引入混合设计，将固定翼和类似直升机的旋翼叶片结合在一起。俄罗斯 VTOL ZALA 421-16EV 等系统既有旋翼叶片，也有固定翼。这允许垂直起飞，但更高的空气速度和范围，这些因素结合起来使检测更加困难。
在亚美尼亚冲突期间也使用了武装无人机或游荡弹药，也称为神风敢死队无人机。配备爆炸性有效载荷的 IAI Harop 无人机基本上是由阿塞拜疆的操作员飞入目标的。由于亚美尼亚军队缺乏任何反无人机(C-UAS)能力，它们的有效性得到了促进。
俄罗斯的茹科夫斯基空军学院与自治航空航天系统 – GeoService 和克朗施塔特集团在莫斯科的 Interpolitex-2019 安全展览上展示了 FLOCK-95。美国外交政策委员会俄罗斯研究研究员塞缪尔·本德特(Samuel Bendett)宣称：“俄罗斯人认为，根据他们在叙利亚的所见所闻，这群人将成为对抗高科技对手的有效武器”。无人机的数量以及可以同时从多个方向接收协同攻击的可能性使反无人机的挑战更加复杂。

由 Meteksan Defense 开发的 Retinar FAR-AD 等便携式探测雷达针对小型/微型无人机和来自陆地的威胁的战术使用进行了优化。
检测
检测战术无人机并不简单，因为它们的外形小、飞行相对安静，并且能够保持隐藏在周围地形、植被和建筑物中，这使得单独的视觉检测变得困难。雷达提供了最佳实用的解决方案，AESA(有源电子扫描阵列)已被证明是最有效的。Ascent Vision 总裁兼首席运营官 Lee Dingman 解释说：“像我们的 RADA 多任务半球雷达这样的系统在静止和移动时都能可靠地提供 5-6 公里(3-4 英里)的保护伞监视覆盖范围。此外，它们紧凑且节能，可兼容移动平台上的集成。” 事实上，此类系统在目前正在引入的专用反无人机中一直是首选，例如来自 Leonardo DRS 的 MADIS(海上防空综合系统)和美国陆军 IM-SHORAD。
多普勒雷达非常适合检测无人机，因为它们能够跟踪移动物体并且可以丢弃可能是错误目标的静态物体。来自荷兰 Robin Radar Systems 的调频连续波 (FMCW) EVIRA 等系统是微型多普勒雷达。这些能够专门检测移动物体之间的速度差异，这与使用某些版本的螺旋桨的无人机特别相关。此外，由于雷达始终在发送和接收，它提供准确、快速的跟踪和快速的更新率，这对于发现和跟踪像 UAS 这样能够快速脱离视线的敏捷目标至关重要。
还引入了声学检测，通过其声音特征确定无人机的存在和方位。这种能力可以作为附加功能包括在车辆上的“射击”或枪声检测系统中。在单元内或站点周围存在多个声学检测和警报系统的情况下，它们可以联网。比较来自多个系统的检测方位允许三角测量，从而提供无人机的精确位置。麦克风阵列不取决于无人机的大小，而是取决于螺旋桨的声音。这意味着他们可以有效地提供检测和识别，确定它是否是无人机，然后跟踪它。后者可以通过访问无人机声学特征的数字库来改进，甚至可以识别特定类型。
光学系统的使用，包括高分辨率彩色和热感热红外相机，已经成为许多反无人机系统的组成部分。它们被集成以提供对另一种搜索介质检测到的目标的肯定识别。光学瞄准具通常也是与敌方无人机交战的首选瞄准方法。对于这些应用，光学设备必须具有更大的放大倍率和有限的视场 (FOV)。
连续扫描和检测热信号的红外线搜索和跟踪 (IRST) 也显示出前景，当然可以作为监视和搜索系统，并且越来越多地用于识别和识别。

HBH 的 SPYNEL 热成像技术可同时提供对 UAS 等多目标空中威胁的全景检测、识别和跟踪。HBH Infrared Systems Spynel-X 系列等 IRST 系统已在周边监视条件下成功演示。它们连续旋转360度，扫描5-20度之间的垂直 FOV，具体取决于型号。中波红外焦平面阵列检测其 FOV 中所有物体的热特征。比较每次旋转的场景，速度可以快至每秒两次扫描，系统能够检测到新的热特征。重复感测提供跟踪，并通过签名过滤器确认潜在威胁。一旦收到警报，操作员就可以访问视频图像以验证它是无人机还是其他需要采取进一步行动的入侵。
Spynel 等红外系统的优势在于它们是完全无源的，尺寸紧凑，RF(射频)检测和信号测向已被证明是一种有效的无源检测方法，适用于可以安装 RF 接收器的固定或静止地点，例如机场。射频检测系统的领导者 CRFS 的销售副总裁 Jon Bradley 博士解释说：“我们的 RFeye 使用三个或更多接收器连接到放置在空间分离网络中的全向天线。使用 TDOA 或到达时间差，它能够在3维射频传输中进行地理定位。” 这不仅可以准确定位无人机，还可以准确定位无人机控制站。后者在提供额外的、特别有效的额外选择来击败无人机方面是非常宝贵的。识别无人机操作员在战斗情况下可能位于的位置允许该站点被间接或间接火力攻击。在更良性的环境中，它可以打开物理捕获操作员及其设备的机会。这两种情况都比简单地关闭无人机平台本身提供了更大的回报。
由于 CRFS 提供了一个带有便携式或车载通用传感器的系统，因此以前在战术上不太实用的射频检测和测距是可行的。Bradley 解释说：“联网的四个或更多传感器将在 3D 中检测、跟踪(包括高度和速度)和识别(包括目标类型)，并且完全被动地这样做。” 由于 RFeye 从广泛的 RF 频谱中收集数据，对其收集的数据的分析还可能具有其他与信号相关的应用，例如反火炮、C2 定位、SigInt 和电子战。

RFEye 利用四个或更多网络节点检测高达 8/18 和 40GHz 的无线电频率，然后使用其 3DTDOA 测向技术提供包括无人驾驶无人机在内的任何发射目标的精确纬度、经度和高度。

分类和识别

然后，检测“目击”需要确认它实际上是一个有效的潜在目标。称为分类和识别，重点是确定对象实际上是无人机而不是误报。尽管检测过滤器的高级特性在消除自然发生的错误目标(如鸟类)方面非常有效，但始终需要确定“朋友或敌人”或简单地确认需要或最好的响应。在战术场景中，目前这是通过使用日间和/或热成像系统的视觉识别来进行的。具有准确的方位或位置有助于获取潜在目标，因为通常肯定识别可能需要更高的放大倍率，这意味着更窄的视野。对于车载反无人机，检测和采集之间的切换可以自动化，从而更快速地执行目标识别。对于拆卸式，特别是手持式反无人机，采集和识别可能会受到环境视图的复杂性和手持式光学器件的限制的阻碍。现场经验表明，用肉眼在可以采取行动的足够距离处积极识别小型无人机充其量是值得怀疑的。考虑到必要的高放大倍率，即使是高分辨率光学系统也面临挑战;从而限制了 FOV。正如 CRFS 的布拉德利博士所分享的：“成功的反无人机工作需要在尽可能远的距离上进行检测和可靠的目标确认，以提供足够的时间来有效响应。” 理想的反无人机包括检测、识别。