有矛就有盾。如今，全世界都在使用无人机。自然，也就有了反无人机系统。所谓反无人机系统，是指能够合法、安全地禁用、干扰或控制无人机或无人机系统的系统或设备。经过近几年的发展，反无人机系统主要朝着两个方向进行努力：一是探测无人机；二是缓解无人机。现如今，探测技术主要是基于声学、视觉、被动射频、雷达和数据融合等；而缓解技术则是包括物理捕获、干扰等。
图为：具备监测拍摄能力的无人机
(资料图片)
一、关于无人机检测技术
主要有五种：声学、视觉、无源射频、雷达和数据融合。
——基于声学的无人机检测。这是利用声学传感器捕捉无人机的声音，通过音频识别和跟踪无人机。目前基于声学的无人机检测技术能够准确地识别和定位无人机，以满足无人机检测的精度要求。
——基于射频的无源探测。由于无人机在工作时，通常至少有一条射频（RF）通信数据链路与其遥控器相连，以接收控制命令或传送航空图像。针对无人机的频谱模式，出现了人工神经网络（ANN）检测算法、数据流量模式等方法来识别无人机。
——基于视觉的无人机检测。此种技术主要集中在图像处理上。通过摄影摄像设备来捕捉无人机的图像，再通过地面站对相关视频、图片进行计算和比对，图像中无人机和环境的差异用于确定限制区域是否有无人机。当前最先进的图像分割方法是利用神经网络直接识别无人机的外观。
——基于雷达的无人机探测。当前基于雷达的无人机检测技术主要有三种：主动检测、被动检测和后验信号处理。主动检测雷达的典型代表有，噪声雷达、基于SDR的多模雷达等；被动探测雷达即无源雷达，主要分为单站无源雷达和分布式合成无源雷达；后验信号处理雷达即从射频前端的噪声输出中获得目标的微弱稀疏反射信号，主要分为传统的基于信号特征的检测和基于学习的模式识别。
——基于数据融合的无人机检测。数据融合方法可以利用每种方法的优势，获得比单一方法更稳健、准确和高效的组合结果。对于无人机检测，数据融合可以用来提高无人机检测系统的性能，以克服单一方法在某些特定场景中存在的缺点。
图为：潜伏在鸟群中的无人机
二、关于无人机缓解技术
目前，国外开发了无人机防御系统的体系架构。按照该架构的描述，可分为三类：第一类是利用物理方法捕获无人机；第二类是利用噪声发生器干扰系统或传感器，使无人机控制器无法操作无人机；第三种是利用系统或传感器的漏洞获得控制优先级。
——物理捕获。主要靠网络捕获和定向电磁脉冲。网络捕获是一种消除无人机的物理方法，通过使用枪支或某些特定武器来触发网络以捕获无人机；电磁脉冲主要用于打击车内的非法电子设施，这些设施可能会重新启动或禁用控制系统的操作。
——利用噪声。这是压制进入限制区的无人机最常用的方法，通过利用噪声信号干扰无人机传感器或系统的工作，以进行中和。
——利用漏洞。大多数漏洞利用工作集中在使用传感器和通信协议的GPS控制上。防御者利用欺骗手段对GPS进行定位，并使用传感器进行控制，利用传感器和通信协议进行修改和入侵控制。
图为：反无人机装置识别将入侵的无人机
三、关于反无人机系统未来趋势
雷达探测和数据融合方法被认为是未来无人机检测的最有前途的趋势；物理捕获被认为是对付无人机最实用、最可靠的方法；黑客和欺骗也将成为一种很有效的解决方案，具有低占用空间和低附带损害。然而，要开发成熟的、可扩展的、模块化的、价格合理的无人机检测和否定方法，未来仍有很多挑战需要解决。
专家简介：翁宗波，军事装备科普专家，主要从事国内外高科技装备、各兵种主战装备、联合作战战略战术等方面的研究，先后在《解放军报》《中国国防报》《兵器》杂志等军事类报刊杂志发表文章200余篇，个人荣立三等功1次。
出品：科普中国军事科技前沿
作者：翁宗波（军事科普作家）
策划：金赫
科学审核：费伯禹（资深军事编审）
监制：光明网科普事业部
