4. Технология обнаружения дронов

1. Технология обнаружения радаров

Радарное обнаружение — важный метод борьбы с дронами. Он работает за счёт излучения и приёма электромагнитных волн. Радар излучает в воздух высокочастотные волны, и когда эти волны сталкиваются с дроном, часть из них отражается и улавливается приёмной антенной радара. Измеряя разницу во времени между излучённой и отражённой волнами, радар может точно рассчитать расстояние до дрона. Кроме того, благодаря эффекту Доплера, при движении дрона относительно радара изменяется частота отражённых волн. Это изменение, известное как доплеровский сдвиг, позволяет радару определять скорость дрона. Регулируя антенну, радар также может точно определять азимут и угол места дрона, обеспечивая точное местоположение дрона.

Различные диапазоны частот радаров имеют свои особенности в технологии обнаружения дронов . Например, радар миллиметрового диапазона обладает высоким разрешением благодаря короткой длине волны (обычно от 1 до 10 мм) и может четко различать небольшие дроны. Например, радар YLC-12 китайской компании CETC работает на частоте 34 ГГц, обеспечивая дальность обнаружения 20 километров для целей с ЭПР 0,1 м2. Однако возможности радара миллиметрового диапазона ограничены погодными условиями, такими как дождь, туман или пыль, которые ослабляют распространение электромагнитных волн, снижая эффективность обнаружения.

Квантовый радар , основанный на квантовой механике, обладает чрезвычайно высокой чувствительностью и помехоустойчивостью. Он способен обнаруживать дроны даже в сложных погодных условиях, имея дальность обнаружения, в три раза превышающую дальность действия традиционных радаров. Квантовый радар способен преодолеть ограничения традиционных радаров и особенно эффективен для обнаружения дронов с низкой ЭПР. Однако эта технология всё ещё находится в стадии разработки и не получила широкого распространения из-за больших габаритов и высокой стоимости оборудования.

Радар MIMO (Multiple Input, Multiple Output radar) — ещё одна передовая технология обнаружения дронов . Он использует несколько передающих и приёмных антенн для отслеживания целей, как это показано в системе DARPA «Spider Network» . Этот радар может отслеживать до 200 целей одновременно с уровнем ложных срабатываний менее 0,5%. Передавая ортогональные сигналы с разных антенн, радар MIMO улучшает обнаружение и сопровождение целей, минимизируя помехи от земной поверхности и многолучевое распространение. Он особенно полезен в сложных электромагнитных условиях для обнаружения низколетящих дронов. Однако сложность обработки сигналов в радаре MIMO требует значительных вычислительных мощностей для обработки данных в режиме реального времени.

2. Технология оптоэлектронного обнаружения

Технология оптоэлектронного обнаружения использует световые сигналы для обнаружения дронов. Основные методы включают мультиспектральное слияние , тепловизионную съемку и лидар . Мультиспектральное слияние объединяет видимые, инфракрасные и ультрафиолетовые длины волн для сбора комплексных характеристик дронов. Система DroneGuard из Израиля объединяет эти данные с датчиков с точностью обнаружения дронов 99,3%. Видимый свет фиксирует форму и цвет дрона, инфракрасный — тепло от двигателей, а ультрафиолетовый — уникальные оптические характеристики. Такая интеграция помогает снизить вероятность ошибочной идентификации при обнаружении дронов .

Тепловидение работает по принципу обнаружения теплового излучения. Тепловизионная камера FLIR T1040 способна распознавать двигатели дронов на расстоянии до 800 метров, даже в условиях низкой освещённости. Однако тепловидение ограничено расстоянием и может давать сбои при небольшой разнице температур или в условиях высокой температуры.

Лидар (или лазерное обнаружение и определение дальности) работает, измеряя время, необходимое лазерному лучу для отражения от объектов. Лидар HDL-64E компании Velodyne создаёт трёхмерные модели окружающей среды вокруг дрона с высокой точностью. Лидар отлично подходит для обнаружения дронов на малых высотах, но чувствителен к погодным условиям, таким как дождь или туман, которые могут ослабить лазерный сигнал и снизить точность. Он предоставляет подробные данные о форме дронов, помогая их идентифицировать.

3. Технология обнаружения радиочастот

Технология обнаружения радиочастот основана на обнаружении радиочастотных сигналов между дроном и его станцией управления. Программно-определяемая радиосистема (SDR) оптимизирует этот процесс, анализируя эти сигналы. Радар Blighter Surveillance Systems B400 может сканировать частоты от 20 МГц до 6 ГГц и обеспечивает 92% успешных идентификаций протоколов связи дронов. Технология SDR быстро сканирует диапазоны частот и анализирует характеристики сигнала, такие как частота, амплитуда и модуляция, что позволяет точно идентифицировать дрон.

По мере развития технологий беспилотных летательных аппаратов некоторые модели используют шифрованную связь и скачкообразную перестройку частоты, что усложняет обнаружение дронов. Технология идентификации сигналов , с другой стороны, создаёт уникальную базу данных радиочастотных характеристик для различных моделей дронов. Российская система ROSC-1 способна идентифицировать 98% дронов DJI, анализируя уникальные формы сигналов каждого дрона, подобно отпечаткам пальцев. Эта технология помогает точно идентифицировать дроны, сравнивая сигналы в режиме реального времени с базой данных, что даёт ценную информацию для разработки контрмер.

4. Технология акустического обнаружения

Акустическое обнаружение использует шум, создаваемый дронами во время полета, для обнаружения их присутствия. Технология микрофонной решетки использует несколько микрофонов для высокоточного определения местоположения дрона. Система SRC SoundCatcher использует решетку из 16 микрофонов для обнаружения шума дрона на расстоянии до 2 километров. Она использует алгоритмы формирования луча для определения местоположения дрона, анализируя разницу во времени и интенсивности сигналов разных микрофонов.

Однако акустическое обнаружение чувствительно к окружающему шуму. В городских условиях или при сильном ветре фоновый шум может заглушать звук дрона, снижая эффективность обнаружения. Глубокое обучение играет важную роль в повышении эффективности акустического обнаружения. Алгоритм, разработанный в лаборатории Линкольна Массачусетского технологического института, способен различать 12 различных звуков ротора дрона с точностью 97,6%. Собирая образцы шума с различных моделей дронов и обучая модели глубокого обучения, он может определять типы дронов на основе профиля шума.