要地防控反无人机系统及其关键技术
人们对未来战争以及战场特点的理解，因领域、立场、层面等因素的差异而不尽相同，由此出现了诸如“无边”(太空战)、“无声”(静默战)、“无人”(无人平台)、“无形”(赛博战)、“无底”(水下作战)、“无色”(战争迷雾消散)等多方面的观点，但是如果将目前相关技术发展状态作为重要因素来评判的话，“无人”这个特点肯定是最明确的。
近几年来，无人技术及平台已经延伸到陆、海、空、天等多个领域，其中无人机无疑是众多无人平台发展最迅速的。
无人机作为一种新兴事物，之所以能够蓬勃发展，主要是因为其在性能、功能、关键技术等方面百家争鸣、精彩纷呈，加之无人机存在研制周期短、研制经费省、使用风险低等特点，引起了广泛关注和高度重视。因此在信息化、网络化、体系化的背景下，无人机得到了突飞猛进的发展。
随着无人机的广泛应用以及国家政策对低空空域的逐步开放，以“大疆”为代表的商业级无人机造价低廉，而且能携带爆炸物、危险物、高分辨率摄像头、进行毒品走私等，此类“低慢小”目标具有较强的突发性，对于军港、机场、核电站等要地的安全带来严峻的挑战，对国家和人民的安全构成了严重的威胁。
鉴于此类目标对要地的安全隐患越来越大，需要尽快建立并完善相应的防控体系，加强军港、机场、核电站等要地的安全警戒，及时探测发现可疑目标，通过适当手段进行驱离、防范控制，确保此类重要场所和设施的安全。因此，要地防控反无人机系统应运而生。
反无人机系统
无人机带来的日渐严峻的威胁，使得反无人机技术及其装备应用逐步成为发展热点，这场“无人机热”终于也引发了一场“反无人机热”，近几年反无人机系统项目、技术如雨后春笋般不断涌现。
反无人机系统将会大规模用于对付来路不明的无人机，这些无人机未经许可飞入敏感区域已经引发了极大的安全顾虑，比如机场当局高度关注非法入侵的无人机会与民航客机碰撞，军方将关注如何将反无人机技术用于应对无人机攻击和无人机侦察。
从宏观来看，反无人机的解决思路如图1所示，主要包含“审—侦—捕”三个方面，“审”主要是利用政策手段从源头对黑飞无人机进行约束，“侦”和“捕”则指的是对黑飞无人机的探测和防御，也正是这两部分构成了反无人机系统。
探测方式
针对有威胁的无人机，从工作原理上划分可将其探测方式分为主动和被动两种，主动探测方式主要包括探测雷达和光电设备，被动探测方式主要包括射频侦测、声学探测以及广播自动相关监视(ADS-B)。
1) 低空小目标探测雷达
探测雷达通过发射电磁波信号，接收无人机反射的回波信号并对其进行分析处理，实现目标探测和目标特征分析识别。其主要优点包括作用距离远、可全天时全天候工作、可大空域范围覆盖等，但针对无人机这种“低慢小”目标来说也有其技术难点，主要包括:
①低:被探测目标飞行高度低，容易受到地面目标干扰;
②慢:被探测目标飞行速度慢，多普勒频率小，不易与地面杂波区分;
③小:被探测目标反射面积小，目标回波微弱。
2) 光电设备
光电设备采用可见光或红外成像的方式，可实现对空中“低慢小”目标的搜索和跟踪，配合激光测距仪可通过图像处理提供距离、方位角、俯仰角等精确的目标信息，并且可提供图像的实时显示与存储取证。该手段的缺点主要包括:
①对天气具有依赖性;
②在复杂背景下对小型目标测距困难。
3) 射频侦测设备
射频侦测设备可对20M～6G频段范围内的无线电信号进行监测管理，可实现扫描、分析、解调、测向等功能，多站部署可实现信号定位功能。由于其具有轻便小巧的紧凑外形尺寸，可满足全天候、全地形、便携可搬移、便携快布式的部署要求。射频侦测设备主要技术特点包括:
①采用被动探测方式，对周围环境无辐射信号;
②通过TDOA组网技术，提高了被测目标探测精度;
③通过合理的布局组网可实现被测目标大范围覆盖;
④具有信号参数的频谱展示功能;
⑤单个无线探测设备成本低，合理布局可控制整套系统成本。
主要缺点有:
①测量精度有限;
②需要多点协同、提前布阵。
4) 广播自动相关监视设备
ADS-B(1090ES)数据链地面站是一种能够接收1090ES广播式自动相关监视信息的地面端系统，系统由1090ES数据链地面站主机、全向/定向天线、天线放大器及GNSS天线等组成，可以通过单站/双站热备份的方式进行工作。
ADS-B设备的主要功能是实现地-空监视，1090ES数据链地面站接收飞机广播的ADS-B报文，提供空域内的飞机信息，包含经纬度、高度、速度、呼号、S模式地址、飞机类型等。该设备提供空域内已注册飞机的广播信息，可对探测雷达生成的目标航迹进行相关确认，并重点标识出未注册的无人机目标。
5) 声学探测设备
声学探测设备可以通过识别无人机的声学特征实现对无人机的探测，其优点是无需目标的直线视距、无辐射部件，可全天时全天候工作，传感器尺寸小、重量轻。其主要缺点有:
①高噪声强度条件下，很难发挥作用;
②作用距离有限;
③需要具备声学特征库;
④局部物体存在声学信号再反射;
⑤测量精度有限。
防御手段
目前针对无人机的防御手段有很多种，特点和效果也各不相同，主要可以分为以下几大类:
1) 干扰阻断类
①压制式干扰
针对目标无人机实施通信或者导航干扰，通过产生相对较大功率的干扰射频信号，并对目标无人机定向发射，使得无人机与遥控器之间的飞控和图传连接断开，进而无人机就会按照程序预先设定模式自行降落、悬停或者返航。除此之外，也可以对无人机的导航定位信号进行干扰，导致无人机无法正常定位而失去精确飞行能力。目前无人机使用的主流频段有900MHz、1.5GHz(GPS)、2.4GHz(通信)、5.8GHz(图传)等频段，实际应用中频段可根据应用场景定制。
②瞄准式干扰
该方式和压制式干扰的主要区别在于瞄准式干扰可根据射频侦测设备获取到目标无人机通信频率，然后对其进行有针对性的通信干扰，射频侦测可覆盖频率范围:20MHz～6GHz。
③此外，韩国KAIST的研究人员发现了一个新的无人机干扰手段，利用声波使得无人机上的陀螺仪发生共振从而输出错误信息导致无人机无法平稳飞行。
2)诱骗控制类
通过模拟伪GPS等导航信号，实现对无人机的压制和欺骗，确保无人机在保护区域平滑无意识地切换接收欺骗信号，让无人机快速定位到预设位置，或者给其一个运动场景，使无人机快速飞行，脱离操作者控制，进行诱骗。根据不同的诱骗目的，可构建相应的诱骗策略，规划相应目标航路，控制目标无人机到达指定区域。
2) 直接摧毁类
该类别的代表当属激光武器，传统常规武器通常用动能或化学能摧毁目标，而激光武器是以光速或接近光速运动的光子或粒子对目标施加能量，从而达到摧毁无人机的目的。其主要优点包括:
①反应速度快;
②瞄准打击精度高;
③附带损伤小;
④毁伤程度可控;
⑤单次作战效费比高。
3) 其他
此外，还有一些新型反无人机手段，比如利用雷达对抗技术干扰或攻击机载雷达系统，利用光电对抗技术干扰机载光电设备等。
要地防控反无人机系统
综合各设备优缺点，本文提出要地防控反无人机系统方案，系统组成图和系统结构图分别如图2和图3所示
系统主要功能包括:
1) 系统能够利用多种传感器在复杂背景环境下有效探测“低慢小”无人机，实现多目标探测、识别及跟踪;
2) 系统具有合作目标身份识别和确认的能力;
3) 系统能够利用光电设备精确跟踪无人机目标;
4) 系统能够对有威胁的无人机进行定向干扰/诱骗、激光打击等;
5) 系统具有对无人机和操作手进行定位的能力;
6) 系统具有视频取证、存储及回放能力。
系统主要特点有:
1) 系统利用成熟技术进行模块化、组合化设计，并可根据用户需求进行配置;
2) 系统具有便携、快速布放、撤收的能力，可有效提高任务执行时的灵活性、机动性;
3) 系统适装性强，可根据用户需求进行车载集成设计。
此外，该系统可实现组网运行，核心思想是采用蜂窝网络结构实现重点区域探测和拦截全覆盖，图4为部署示意图。
关键技术
“低慢小”目标信息处理技术
1) “低慢小”目标检测技术
①检测前跟踪技术
利用雷达探测“低慢小”目标一直都是一个难点，传统的方法是先对每帧原始数据做过门限检测，然后对过门限的测量数据做后续的跟踪处理。这样可以抑制数据流，但不可避免地造成了许多有用信息的损失，特别是对无人机等“低慢小”目标。检测前跟踪技术对未经门限处理的多帧原始数据进行能量积累，使得检测与跟踪同时进行，可以有效提高对“低慢小”目标的检测与跟踪性能。图5为检测前跟踪技术原理示意图。
②基于目标信号特征和杂波图的虚假目标抑制技术在复杂背景环境下，对无人机等“低慢小”类目标具有很高的检测难度，特别是存在虚假目标干扰时，探测雷达需要解决抗干扰问题。
通过对典型场景杂波图分析，结合无人机和其他小目标回波信号的特征分析，突破基于杂波图的“低慢小”目标跟踪场景下的虚假目标抑制技术可有效解决这一难题。
2) 多目标跟踪技术
多目标跟踪主要包括数据关联和状态估计两大技术，主要是对所接收的量测数据进行处理，目的是维持对多个无人机目标当前状态的估计。其中数据关联的作用是分配量测数据和目标航迹，而状态估计则利用关联上目标航迹的量测数据对航迹的当前状态进行滤波估计。
①数据关联技术
数据关联的目的是以最小的计算复杂度来获取最大的正确关联概率，在多目标以及复杂背景环境下存在很多不确定因素，比如目标环境和目标个数的不确定性，传感器的不完备性，跟踪环境缺乏先验知识，无法判断量测数据来自于目标还是杂波等，这一切使得传感器的量测和目标源之间无法很好地对应。因此，要想有效降低错误关联的概率，需要根据统计假设和问题的实际背景选择合适的跟踪门，减少需要关联的有效量测数，从而使跟踪门内来自非本目标和干扰的回波相应减少。随着目标数、量测数及杂波密度的增加，计算量迅速增加，需要探索更合理的数据关联算法，提高跟踪性能并且改善算法的复杂度和实时性。
②状态估计技术
状态估计是在数据关联之后进行的，目的是通过概括传感器提供的目标点参数建立和更新航迹，并滤除噪声，进而外推下一周期目标可能出现的位置。状态估计性能的好坏取决于数据关联正确与否，并且如果所采用的目标运动模型和目标的真实运动不一致，滤波器可能会发散。
