April 19, 2025
世界的に,民間と軍事の両分野は,早期警告,検出,追跡,妨害,誘惑する制御し 捕獲し 破壊するこの論文は,読者の研究と参考のために国内外のシステムを研究することによって,対UAVシステムの主要な要素と技術仕様を分析し,要約しています.
1対ドローンの重要な要素
複合的なソフトウェアとハードウェアシステムで 複数のリンクが組み合わさり 多数のセンサーとシステムの協働とコントラUAVを使用するプロセスビジネスプロセスの観点からすると,早期警告検出,警戒識別,処分決定,防衛実施,脅威無効化,効果評価.
(1) 早期警告検出段階
ノンストップ検出は,レーダー,5G-A,無線検出,光電,音声,ADS-B,RemoteIDなど様々なドローンモニタリング技術によって行われます.(異なる検出技術の分析のために)[低高度監視]非協力目標監視技術と[低高度監視]協力目標遠隔認識技術の分析を参照してください]疑われる"ブラックフライト"ドローンの信号を捕捉するために警告情報には,標的の初期位置などの主要なパラメータが含まれなければならない.高さこの段階では 低速度で小規模な標的を 発見し 位置付け 予備情報を取得する能力を持つことに 焦点を当てています検出の可能性などの指標に注意を払う誤ったアラームの確率,検出精度,アラーム遅延
(2) 警報の識別段階
機能部門は,警報情報を検証し,安定した追跡を実施し,標的の種類 (操縦機,無人機,空中物体など) をさらに特定します.) 交差比較による複数の検出手段のデータ分析など光電装置は標的の画像を捕獲し レーダーデータで確認し ブラック・フライング・ドローンだと確認しましたこの段階では,低低速度で小規模な標的を特定し,追跡する能力を持つことが重点です.後に処分するための支援を提供するために情報の更新の検出頻度,追跡安定性,識別精度,識別決定時間などの指標に注意を払う.
(3) 処分の決定段階
機能部門は 検出と識別情報に基づいて ブラック・フライングドローンの飛行経路と 可能な目的地を分析します人工知能と他の技術支援による意思決定と組み合わせた飛行状況と飛行意図を判断し,標的のリスク評価を行います (敏感領域への侵入リスク,既存の路線での衝突リスクなど)異なる脅威レベルに対応する緊急対応計画を活性化する政策,規制,現場の条件を組み合わせて処分の提案をします (処分のためにストライキが必要かどうかを確認します).目標の脅威レベルを明確にし,迅速に廃棄勧告を出すことに重点を置いています,トラック予測能力,リスク評価の効率性,廃棄勧告の合理性,応答時間などの指標に注意を払う.
(4) 防衛の実施段階
機能部門は,異なる脅威や他の標的の処分に応じて,ブラックフライングUAV対策攻撃の実施を提案しました.電気磁気妨害によって行なわれる衛星定位妨害,音響妨害,ハッキング技術,その他の妨害ブロック技術,またキャプチャネットワーク,ドローンキャプチャ,鷹捕獲および他の傍受捕獲クラス技術レーザー兵器,マイクロ波兵器,戦闘用UAV,そして従来の火力他の直接破壊クラスの方法 (異なる対抗対策技術については[低空対抗対策]UAV対抗対策技術分析で分析できる)脅威レベルが低い場合は 無人機の制御機が無線信号で 飛行禁止区域を直ちに離れるよう警告されます中程度の脅威レベル信号妨害装置は,ドローンと制御機の間の通信を遮断し,ドローンを飛行経路に戻すか,着陸させるのに使用され,信号妨害は 傍受・破壊手段とともに使用されます必要に応じて,網を捕捉する装置の打ち上げやレーザー攻撃の使用などです. . 対策の攻撃を実施する際に,違反の記録を保持し,対応する緊急計画を実行 (人群避難,緊急避難所など),対策戦略を動的に調整するために,対策攻撃の結果を継続的にフォローする.この段階では,防衛戦略の実施と攻撃の影響に焦点を当て,対策戦略の合理性とタイミングに注意を払います.対策による攻撃の成功率は反応時間,その他の指標
(5) 脅威の除去段階
機能部門は,対抗措置の効果と空域状況を継続的に監視し,対抗措置の攻撃が成功することを確保する.建物や人材を地面に, 監視された空域における既存の路線と飛行は,もはやブラックフライトの干渉や対抗装置の影響を受けず,通信,航海,天気予報システムと他のセキュリティシステムは正常に戻りました脅威は撤廃され, 関連する部隊や職員に知らせ, 徐々に通常の航空路線を再開することで 脅威は撤廃される.この段階では,脅威の解放基準の策定に焦点を当てています.対応措置の有効性と空域の安全性を全面的に評価する必要があります.
(6) 効果評価段階
機能部門は廃棄プロセス中にデータと情報を収集し,検出と対策の時間と効果,部門とシステムの間の関連を含む.影響も効果評価基準を改善し,防衛実施段階の対策戦略と緊急事態計画を必要に応じて調整する.ブラックフライト事件は事件後に処理されますこの段階では,対抗措置の有効性の評価に焦点を当てています.成功率などの指標に注意を払う効果と 対策攻撃の対応時間
2.カウントター・UAVテクニカル仕様
コントラUAVシステムの技術仕様については,グループ規格"低気圧の一般要求"2021年に深?? UAV産業協会によって発行された遅小型UAV検知対策システム (TSZUAVIA001-2021)低気圧,低気圧,小型ドローンの検出と対策システムを含む最初の国内標準ですこの規格には様々なドローン検出と対策技術が組み込まれています標準で規定された要件は,全体的な性能の基準基準を提供します.設計と生産低速小型のUAV検知と対策製品とサービスの試験と検査,およびアプリケーション開発中国航空機所有者・パイロット協会 (AOPO) は2つの基準を承認し発行しました, “Technical Requirements for Handheld UAV Detection and Countermeasures Equipment” (T/AOPA 0067-2024) and “Technical Requirements for Fixed UAV Detection and Countermeasures Equipment” (T/AOPA 0068-2024)手持ち型および固定型UAV検知および対抗対策機器の機能,特性,性能指標および技術要件を規定する.業績指数機器レベルは,検出と対抗対策の帯域,角度,そして半径リアルタイム検出と精度,複雑な環境への機器の適応性,展開の柔軟性,実用性,セキュリティ,ネットワーク能力,および送信周波数,電力,他の指標検出確率,偽アラーム確率,検出精度,アラーム遅延を含む,UAV対抗システムの主要な要素で言及されているシステムレベルの指標を組み合わせる.情報の更新頻度追跡安定性,識別精度,識別決定時間,軌道予測能力,リスク評価の効率性,廃棄勧告の合理性,応答時間そして 対策攻撃の成功率と応答時間都市防備・制御の必要性を満たす 防空ソフトウェア・ハードウェアシステムを構築できます
一般的には,ドローン技術の急速な発展と比較して,技術手段と標準化の両方において,遅発などの要因により,UAV対抗システムは遅れている.注意力低下しかし,2024年12月に国家開発改革委員会 (NDRC) の低海拔部門が設立され,適切な管理によってのみ実現できる"という開発原則を提唱する,中央航空交通管制局 (ATCO) は,深??,杭州,ヘッフェイ,鈴州,成都,重慶を含む6都市でパイロットプログラムを開始しています.地方自治体に対し,600m未満の空域におけるインフラ保護能力と安全防止・制御能力を試験・検証する権限を与える, 防空機の技術経路と標準仕様が徐々に明確化されると考えられています.UAV対抗システムの技術経路と標準化が徐々に明らかになると考えられています開発を加速させる見通しである.
3防空技術展望
未来の反UAVシステムは 多様性があり 賢明で低コストな開発に 焦点を当てる必要があります
(1) 多様性のある共同防衛システムの構築
現在,従来のUAV検出と対抗対策は,さまざまなタイプと機能を持つ複数のUAVからなる群れに対処する際には限界を示しています.UAVはより小さい傾向があるからですより速く 干渉に耐性があり より多様で より知的な 検出と対策技術が UAV技術の 開発速度に遅れるそして,そのトリックを見て,それを取り除く必要があります.複数の検出技術と対策技術を統合し,機器の機能と性能を継続的に改善する必要があります.多様性のある共同防衛システムを構築する検知段階から対抗措置段階までのシームレスな接続を実現する必要があります.システムでは,マルチセンサ・シネージとマルチソース・データ・フュージョン・テクノロジーを利用して,すべての天候の空域のモニタリングと正確に検出し,異なるタイプのUAVを識別します. 対策段階では,システムは,異なる攻撃目標と異なる対策シナリオに基づいて決定を下します.最適な対策を選択し,軟と硬の殺戮を1つに統合し,包括的で多レベルなインテリジェント対策ネットワークを形成します.
(2) UAV対抗システムの諜報レベルを向上させる.
人工知能は人工介入に頼る 従来の対無人機技術と比較して 対無人機システムに より高い知能を与えます検出の効率を大幅に向上させる意思決定や対策を策定し,手動による誤動作のリスクを軽減します.人工知能は多くの反UAVシナリオをシミュレーションして 標的UAVと周辺の物体を正確に区別できます異なるUAVの微妙な違いを正確に認識しますこの優れた認識と分類能力により,反UAVシステムは正確に目標にロックすることができます訓練されたAIは,反UAVシステムの意思決定の展開を継続的に最適化し,リアルタイム状況に応じて最も適切な対策を選択することができます.攻撃を行うための対抗装置を正確に制御する意思決定の正確性,対応速度,精度において,AIは経験豊富な操作者を上回る可能性を示しています.未来の反UAVシステムは より複雑になりますAI技術とUAV対抗システムのあらゆる側面を統合することは一般的な傾向です.
(3) 費用効率の向上と技術革新
低コスト効率は,UAV対抗技術の開発に大きな制約となっている.ほとんどのドローン検出と対策技術は 性能とコストを効果的にバランスできない顧客が投資する意欲を大きく影響し,産業の持続可能な発展に影響を与えます.ほとんどの従来の対UAV装備は地面に固定され 柔軟性が欠けています検出距離と対策距離が限られているそして,UAV対抗の従来の機器への依存は,UAV対抗技術における効率とコスト比の問題を悪化させるでしょう.この問題を解決するために,軽量で柔軟な高性能対UAV装備を開発する必要がある.携帯の妨害銃や車両に搭載された検知と対抗手段の利用とUAV対抗システムの使用など国境や都市に迅速に配備できる 容器型レーザー兵器ですより多くのUAV検知と対策機器を軽くして小型化し,ドローンのような高度に柔軟なモバイルプラットフォームに統合することで既存のUAV対抗技術の低コスト効率の問題が,ある程度解決され,UAV対抗技術の発展をさらに促進することができる.
