浅析反无人机技术

顾竹鑫 张栋

摘要：随着科技的快速发展，无人机因其尺寸小、价格低、操作容易和难以被探测的特征，无人机广泛应用于世界各地。装载了探测器与武器的无人机被用于实施恐怖袭击，对社会和个人安全造成了巨大威胁。本文将全面概述反无人机技术的特点、探测无人机技术和打击无人机技术，并分析每一种技术在不同场景下的适用性，为模块化反无人机系统提供指导方针。

关键词：反无人机;无人机探测;无人机打击

1.引言

目前，无人机抓住了从农业工程到军事任务等多个工业领域的发展机遇，正在经历爆炸式增长，并已广泛应用于航拍、交通监控、灾害监测等许多领域。

然而，无人机产业的快速增长对公共安全和个人隐私构成了巨大威胁，无人机引起的事件越来越频繁。例如，攻击者将炸药或其他危险材料绑在无人机上进行攻击;犯罪分子使用无人机跨界走私非法材料;不法分子控制携带高保真相机的无人机飞越墙壁并监视居民的私人信息。

建立反无人机防御体系，同时应对多层次、多类型、多方位的无人机入侵。反无人机系统集成了多种无人机探测模式和无人机打击模式，可根据不同类型无人机的特点选择合适的探测模式和打击模式制定反无人机方案，称为反无人机指挥控制系统。随着无人机的加速发展趋势，有计划、有针对性的无人机入侵必将成为常态，模块化的反无人机指挥控制系统必将成为未来的发展趋势。

由于无人机体积小、低空飞行速度低，无人机监视是一项具有挑战性的任务，许多技术，例如雷达监视、音频监视、视频监视、射频（RF）监视，具有潜在的应用价值。无人机检测和定位。每种技术都有其优点和缺点。一些反无人机系统已经基于这些技术中的一种或几种开发出来。这些系统的性能依赖于所使用的技术，而它们的应用场景也因所使用的技术而异。

在本文中，我们将全面回顾无人机探测和打击中使用最广泛的一些技术。

2.反无人机技术的特点

无人机威胁目标主要表现在以下几个特点：目标反射截面太小，难以被发现。现代无人机具有明显的隐身性，特别是微型无人机在不需要任何专门技术措施的情况下已经具备相当大的雷达隐身能力，而且由于噪声极弱，雷达、声光探测器等难以发现。

其次，无人机执行的任务多样化，难以判断。模块化设计多应用于现代无人机机载系统，可根据任务需求搭载不同的任务装备，执行情报侦察、战场监视、电子对抗、目标指示、对地打击等不同任务。而且，不同的装备可以重新装载在外观相同的无人机上，这样它们就可以改装成不同用途的无人机。当这些无人机不发射电磁波时，它们的功能几乎无法区分。因此，当无人机威胁目标出现在空中时，目标类型的识别变得更加困难。

三是将微型无人机作为主要对抗目标。其隐身性和成本低，只需稍加改造就可以变成攻击系统，而且很难被发现，因此微型无人机对抗将成为各国军队的重点。

虽然大型无人机可以被传统的防空武器系统打击，但是使用导弹和炮弹的反无人机方法容易受到极端成本不对称的影响。此外，由于体积庞大，这些系统无法抵抗微型廉价无人机集群的入侵。

3.无人机探测

无人机通常会发出热量、声音和射频信号来与远程操作员进行通信，探测系统收集传感器数据以确认附近区域是否存在无人机。

·热量探测

电机、电池和内部硬件等物理组件会散发大量热量，热像仪可以识别这些热量。通过热特征来检测目标无人机，与基于雷达的探测系统相比，热探测在天气适应性、识别可用性和较低成本方面具有优势。然而，实际探测范围比大多数其他方法要短得多，因此提高热量探测的灵敏度或提高热成像相机的分辨率是主要挑战。

·电磁波探测

使用雷达通过感应反射的电磁波信号来探测目标并确定其形状、距离、速度和方向。雷达是探测和跟踪大型飞机的有效手段，但在探测和跟踪无人机方面面临着严峻的挑战，因为无人机的雷达截面小，通常在低空低速飛行。即便如此，雷达监视在探测和跟踪无人机方面已经取得了突破。已经验证，通过分析多基地雷达获得的微多普勒特征，可以提高目标的辨别力，从而使无人机能够高精度地检测和跟踪，雷达探测的距离比大多数其他方法要大得多。需要注意的是，雷达是一种具有高电磁能量昼夜不停工作的有源传感器。因此，在拥挤的城市地区部署大功率雷达可能是不合适的。

·光学探测

基于光学图像的无人机探测是利用计算机进行图像和模式识别，根据对象的外观特征，即颜色、轮廓线、几何形状以及运动特征来识别对象。在没有运动信息的杂乱背景中，基于外观特征的方法很难将无人机与其他类似的小型物体（例如鸟类）区分开来。通过比较连续的图像，可以通过基于运动的方法确定运动对象的位置和运动方向，这些方法也用于对象跟踪。有人建议通过观察飞行模式来区分无人机和鸟类，因为鸟类会比无人机以更随机的模式飞行。但是，这种方法可能会在鸟类滑翔时失败。对于无人机检测，有希望结合运动特征和外观特征，这将使检测具有更高的精度。

基于光学图像的无人机探测设备成本极低，易于实现，通过密集部署实现高精度的跟踪系统。然而，包括相对较短的距离、高度依赖天气和对无法穿透障碍物等缺点迫使与其他探测手段融合使用。

·声信号探测

在无人机飞行过程中，电机和快速旋转的螺旋桨产生的声音可以通过配备声学传感器的系统用于无人机的检测、分类和定位。声信号探测系统的实施成本低。然而，声信号探测对环境噪声敏感，检测范围有限。

·射频信号探测

市场上现有的无人机或定制的无人机通常在某些特定频段与其控制器通信，例如DJI Phantom 4 为2.400-2.483GHz和5.725-5.825GHz。然而，在实际环境中，许多其他射频信号的存在，例如与无人机共享同一频段的WiFi，使得基于射频的无人机检测具有挑战性，这种方法很可能会引起误报，因为未知的射频发射器不一定是无人机。识别无人机的媒体访问控制（MAC）地址也是一种可行的方法。但是，这种方法只能检测具有开放 MAC 地址的无人机。随着无人机种类的不断增加，构建和更新无人机 MAC 地址的综合数据库变得更加困难。

4.无人机打击

·激光武器

激光武器主要使用高能量的激光束对远程的目标进行快速高效的精确打击。激光武器的射程远、能量高、威力大，一旦瞄准目标可实现瞬间击伤或者击毁。激光武器可使用地基方式、车载的方式来实现对无人机目标的打击，配套无人机搜寻和定位设备，可快速追踪到目标，进而实现对目标的击伤或者击毁。使用激光武器的缺点在于造价昂贵、受天气和环境影响较大、对目标的及时精准定位和瞄准存在一定困难。

·火力拦截

火箭弹、地基轻型导弹、空空轻型导弹可实现对目标无人机的摧毁性打击，一般在较为重要的大型活动安保、政府首脑护卫场景的外围区域可使用此种方法来对重要可疑无人机实施紧急反制与打击。但此种拦截与打击方法造价昂贵、存在对地面目标的安全隐患，非紧急情势下，需慎用此方法。

·信号诱骗

诱骗引导分为GPS诱偏和操作信号诱偏，欺骗无人机信号可用于控制其飞行路线。无人机通常通过操作员的射频信号控制其位置和高度，破解无人机的控制通信协议，实现对无人机的劫持和控制，使其降落在安全区域。GPS 信号是无人机目标在手动或自主飞行中确定当前无人机位置的关键数据，生成虚假 GPS 信号来欺骗无人机的 GPS 接收器，并使无人机错误地计算其位置。

·信号干扰

通过干扰无人机和遥控器之间的射频控制信号，使目标无法接收通信信号陷入不受控制状态，实现对无人机目标的拦截。根据不同的目标和覆盖范围，干扰技术可以分为多种类型：

定向干扰、全向干扰、窄带干扰、宽带干扰和GPS干扰等。

无论无人机目标采用何种通信协议，都可以通过多种方式实现无人机传感器的干扰，可能会由于无人机不受控制导致坠毁等事故，所以需要一定范围的安全区域内采用信号干扰手段，防止坠毁的无人机对地面目标造成损伤。

信号干扰是一种简单、有效、范围广且故障风险低的解决方案，因此大多数反无人机系统采用干扰作为其主要的方案。然而，由于干扰技术主要使用电磁信号，它们可能会干扰电视广播、电信等公用信号，不宜在城市电磁信号复杂的地方使用信号干扰技术。

5.总结

在本文中，我们对反无人机技术的特点进行了深入分析，并全面回顾了无人机探测和打击中使用最广泛的几种技术。

从目前世界战争的发展趋势来看，反无人机作战已经提升到国家安全保障的层面。单个反无人机武器只能针对特定目标，无法应对不同类型的无人机。尤其是随着无人机应用领域的扩大，多机型无人机同时作战成为必然。因此，融合多种反无人机探测技术和反无人机防御手段的智能无人机指挥控制系统，必将在未来的战争中占据主导地位。

参考文献：

[1] H. Sedjelmaci， S. M. Senouci， and N. Ansari， “Intrusion detection and ejection framework against lethal attacks in UAV- aided networks： A bayesian game-theoretic methodology，” IEEE Trans. Intell. Transport. Syst.， vol. 18， no. 5， May 2017， pp. 1143-1153.

[2] J. Su， et al. “A Stealthy GPS Spoofing Strategy for Manipulating the Trajectory of an Unmanned Aerial Vehicle.” IFAC- PapersOnLine， vol. 49， no. 22， 2016， pp. 291-296.

[3] D. Floreano and R. J. Wood， ‘‘Science， technology and the future of small autonomous drones，’’ Nature， vol. 521， no. 7553， pp. 460-466， May 2015.

[4] M. Ritchie， F. Fioranelli， and H. Borrion， ‘‘Micro UAV crime preven- tion： Can we help princess Leia？’’ in Crime Prevention 21st Century. New York， NY， USA： Springer， 2017， pp. 359-376.

[5]Tao Y J， Li P F. Development and key technology of UAV [J]. Aeronautical Manufacturing Technology， 2014 （20）： 34-39.

[6]Wu Y. Current situation and development trend of counter-UAV strategy and weaponry [J]. Aerodynamic Missile Journal， 2013 （8）： 27-31.

[7]Dong J J. Study of countermeasures for LSS-target [A]. Collected Papers of China UAV Conference， 2014：4.

[8]Zhu H M. Research on radar weak and slow target detection technology [D]. Xi’an： Xidian University， 2010.

作者簡介：顾竹鑫，男（1992.02-），汉族，江苏南通人，硕士，通信工程师，研究方向：电磁场与微波技术;

张栋，男（1993.04—），汉族，河南南阳人，硕士，通信工程师，研究方向：通信与信息系统。

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