國外媒體報道：隨著無人機威脅持續(xù)擴散，主要得益于商用無人機制造商提供的低成本進入成本，它們繼續(xù)在戰(zhàn)場上嶄露頭角。應對這些威脅是很有可能的，但解決方案帶來了經濟和技術挑戰(zhàn)。因此，C-UAV 市場現在充斥著針對不同領域和用戶需求提供各種解決方案的競爭對手。道格·理查森 (Doug Richardson) 研究了歐洲提供的一些解決方案。
2020 年 12 月，《北約評論》刊物警告稱，“所有競爭對手，從同行到恐怖分子和非國家行為者，都將無人機技術納入其標準戰(zhàn)術和作戰(zhàn)概念中，在大多數沖突中挑戰(zhàn)盟國的傳統空中優(yōu)勢。” 從那時起，無人機（UAV）構成的潛在威脅有所增加。戰(zhàn)略與國際研究中心 (CSIS) 于 2023 年 5 月發(fā)布的一份報告《充分利用歐洲天盾計劃》描述了研究人員在 2023 年 2 月對 16 名身份不明的“歐洲防務專家”進行的一項調查中，大多數響應者都選擇了無人機作為需要解決的重要目標。
在許多情況下，無人機是定制設計的軍事平臺系統，但將商用硬件武器化的趨勢日益增長，例如愛好者駕駛的相對便宜的無人機。新聞報道傾向于將任何形式的無人機描述為“無人機”，但該術語最適合用于商業(yè)和消費系統，這些系統往往比軍用無人機更小、更不復雜。
找到有效應對無人機威脅的方法并不容易。盡管最近的國防展覽上展示了越來越多的反無人機 (C-UAV) 系統，但聯合空中力量能力中心于 2021 年 1 月發(fā)布的一份報告將 C-UAV 描述為“一個棘手的問題”，并指出“它涉及在許多典型場景中，解決方案并非微不足道或不切實際的眾多方面和問題。” 這些因素并沒有阻止從事反無人機領域的企業(yè)。由于歐洲及其他地區(qū)的公司現在提供數百種系統，本文所能做的就是使用其中的一小部分來說明對抗無人機的不同方法。
檢測方法
檢測無人機的潛在方法包括雷達、用于檢測與入侵者之間的傳輸的無源射頻傳感器（例如測向儀）、能夠識別其聲音特征的聲學傳感器以及旨在識別天空或地形背景下其存在的光電系統。數據融合可應用于多種類型傳感器的同時輸出，以實現單一來源檢測的更高可能性。
無源射頻
無源射頻傳感器嘗試檢測和分析用于飛行器與其地面控制站之間通信的任何射頻信號。這種上行鏈路或下行鏈路傳輸的特征可以用于識別無人機的具體型號。
Bukovel-AD 由烏克蘭公司 Proximus 開發(fā)，旨在使用無源射頻傳感器檢測最遠 100 公里范圍內的無人機，然后在入侵者距離不到 20 公里時干擾飛行器與無人機之間的數據傳輸。它的控制器。它有車載或三腳架安裝形式，目前在烏克蘭和摩洛哥武裝部隊服役。在2014年至2022年的頓巴斯戰(zhàn)爭期間，該系統能夠擊落俄羅斯Orlan-10無人機。
主動雷達
現有雷達系統可以檢測到大型無人機，但較小的無人機可能很難與雷達雜波區(qū)分開來。許多類型的小型空中監(jiān)視雷達可用于對抗無人機，但可能需要更專業(yè)的雷達來檢測最小的威脅。據西班牙公司 Advanced Radar Technologies 介紹，其中程 3D 雷達采用 3D 多波束天線系統、額外的高功率放大器級和 1 Hz 掃描速率，通過雷達截面來檢測、跟蹤和分類物體（ RCS）小于0.01平方米，例如微型四軸飛行器和微型固定翼無人機。該公司表示，這種性能水平使其適合無人機交通管理 (UTM) 和反無人機角色。
大多數用于檢測無人機的雷達本身將成為敵方 ESM 的目標，因為它們的信號將表明反無人機防御系統的存在和大致位置。然而，芬蘭公司 Patria 將無人機納入其 MUSCL 無源雷達系統的潛在目標列表中。MUSCL 旨在利用現有的 FM 無線電和 DVB-T/T2 電視廣播信號作為機會照明器，使用無源相干定位 (PCL) 技術來檢測、定位和跟蹤目標。通過測量目標反射信號和直接路徑信號的到達時間差（TDOA）以及到達目標的方位角來獲得目標位置。即使只有一個發(fā)射器可供利用，這種角度測量功能也允許跟蹤目標。根據帕特里亞的說法，
光電
在可見光或紅外波段工作的光電傳感器以多個固定攝像頭的形式部署，或安裝在旋轉萬向架上，然后與合適的軟件配對，可以自動檢測和跟蹤無人機目標，包括那些不發(fā)射射頻能量的目標。它們還可用于識別雷達或其他傳感器最初檢測到的潛在目標。
愛沙尼亞公司 Milrem Robotics 和 Marduk Technologies 聯手創(chuàng)建了一個移動自主 C-UAV 平臺，該平臺結合了 Milrem Robotics THeMIS 無人地面車輛和 Marduk Shark 光電 C-UAV 系統。雖然當前許多反無人機系統旨在攔截和干擾無人機與其操作員之間的射頻通信，但 Marduk Technologies 認為，當前計算機視覺技術的進步將使無人機能夠在無線電靜默的條件下執(zhí)行任務。該公司表示，應對此類威脅的最佳方法是結合使用傳感器融合和機器學習算法來檢測、分類和瞄準最遠 2 公里范圍內的徘徊彈藥和其他小型威脅。
聲學
旋轉的螺旋槳和驅動它們的電機產生的聲音通常對于特定的組合來說是獨特的?；诟哽`敏度麥克風陣列和音頻分析技術的聲學傳感器不僅可以通過聲音特征檢測無人機的存在，還可以自動將其與聲學特征庫進行比較，以確定入侵者是什么類型的飛行器。
給定多個空間上分離的麥克風，三角測量可用于確定入侵者的大致位置，而一段時間內源信號的聲音頻率的多普勒頻移可允許評估其大致速度和方向。然而，聲學傳感器的性能可能會因背景噪聲和天氣的存在而降低。
Microflown AVISA 提供 Skysentry，這是一種聲學傳感器陣列，能夠跟蹤從玩具店多旋翼機到大型固定翼無人機等無人機，以及直升機和螺旋槳飛機等載人平臺。其基本傳感器包是“Castle”，由四個硬連線且空間分布的聲學多任務傳感器陣列、一個聲學主機（AMR）和一個氣象站組成。它通常還包含兩個衛(wèi)星導航接收器，用于確定裝置的位置和航向。一個 Castle 單位通?？捎梢粋€人在 10 分鐘內部署完畢。在實踐中，可以部署幾個來創(chuàng)建傳感器柱網絡，這些傳感器柱可以是硬連線的，也可以通過無線電互連。
該系統將整個聲頻譜劃分為該公司所說的“頻率段”。針對多個頻率倉確定潛在威脅特征的到達方向。指向同一方向的垃圾箱越多，表明存在潛在空中威脅的可能性就越大。
探測范圍將取決于無人機的類型、風速和風向等天氣條件以及目標的固有噪聲水平。初步測試表明，小型（2 kg）四軸飛行器無人機的探測范圍可達 250 m，同等重量的固定翼無人機的探測范圍可達 1 km。雖然該系統可以部署為獨立的 C-UAV 系統，但它具有集成到多傳感器 C-UAV 系統中所需的接口。
潛在的反擊者
雖然對抗無人機的問題沒有“一刀切”的解決方案，但擊落入侵者的替代方案必須包括干擾目標使用的射頻鏈路，以結束其任務，對無人機進行電子控制。入侵者并下令改變航向甚至計劃外著陸，甚至物理捕獲它。附帶損害的風險應該最小化，而在無人機事件數量似乎可能持續(xù)上升的世界中，每次交戰(zhàn)的成本應該較低。
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