我国无人机探测技术与发展浅析

1、    我国无人机探测技术与发展浅析    摘 要 近年来，我国民用无人机快速发展对航空安全、公共安全带来挑战，加强对无人机的管控成为行业共识。无人机探测是无人机管控的重要手段，探测技术是反制的前提与关键环节。本文描述了典型无人机探测技术及其优缺点，结合我国行业发展情况，提炼了行业发展特点，最后对本文进行总结。关键词 无人机探测;公共安全;有源探测;无线电监测;光电探测引言随着经济的发展和科技的进步，民用无人机成为近年来发展最迅猛的新兴产业之一，我国民用无人机数量呈现爆发性增长趋势1。同时，人工智能也广泛地应用于各行各业，如无线通信2-3、无人机飞行以及

2、作业，基于人工智能的无人机行业爆发出强劲的活力4。然而，无人机的快速发展也带来了一定的负面影响5，如民用无人机干扰民用机场飞行活动，导致航班等待、绕行、返航、备降、延误、取消，乃至危险接近和机场关闭等事件频发。特别是2017年4至6月，成都双流机场、重庆江北机场遭受到严重的无人机黑飞侵扰事件，造成严重的安全隐患和恶劣影响。为应对无人机飞速发展带来的负面影响，进一步规范无人机产业的有序健康发展，保证飞行安全和公共安全，对无人机加强飞行监管成为行业热点和社会共识，对无人机进行主动探测反制成为重要的飞行监管段5-6。其中，无人机探测是反制的前提与关键环节5。探测环节的缺失或薄弱，将无法实现对无人机的

3、精确定位以及精准处置。在探测环节缺失或薄弱的情况下，要实现对无人机的监管只能依靠设立禁飞区、建立实名登记机制等管理办法进行预防。然而，上述管理办法主要对合作类无人机有效，对于非合作类无人机则没有效果，同时禁飞区的大量设置是以牺牲无人机市场的快速发展以及一定的经济成本为代价。因此，有效的无人机探测技术是防范无人机违规飞行以及保证公共安全以及人民生命财产安全的重要举措。近年来，国内外大量的科研院所和相关厂商开发了众多无人机探测技术和设备，无人机探测市场和行业也蓬勃发展，了解无人机探测技术及其行业最新发展情况将有助于我国政府监管部门以及机场、核电站等重要场所提升对无人机探测技术现状的准确认识，将有利

4、于政策制定和开展有效的无人机安防工作，极具社会及经济价值。1无人机探测技术分类与分析近年来，为对无人机实现精准定位，有效的探测跟踪技术成为了无人机管控的研究热点与难点。从民用角度，目前无人机探测跟踪技术主要有有源探测、激光探测、金属探测、光电探测、无线电监测和声学探测，其中经过实战，比较有效的是有源探测、无线电监测、光电探测三个主要類型，根据对近年来国内主流无人机探测设备的统计，发现其中有源雷达方法、无线电频率监测方法与光电探测方法大约各占1?3，是当前行业主流技术，本章将对这三种主流技术进行描述并对其特点进行总结。1.1 有源探测有源探测主要以低空雷达为主，通过发射和接收调频连续波或脉冲调制

5、信号对小型无人机进行侦察，作用距离一般大于1.5km，通常有效距离可达3km-5km。低空雷达一般以固定站、车载机动站为主，其面临的问题如下：在对低空、小微目标探测时，现役的低空探测雷达（主要用于探测低空的直升机、巡航导弹和战斗机等快速目标）无法实现对其有效探测和跟踪7。面临地杂波、海面杂波和多径传播干扰时，对小微目标探测较为困难。低空雷达一般都配置动目标处理功能，但对于慢速以及悬停的无人机则效果较差，常常会漏检。为实现对低空小微目标的高精度探测，并成功引导其他设备对其跟踪，雷达系统需要具备以下能力。即，抑制强地杂波干扰和检测弱小目标的能力;具备俯仰测角能力;良好的环境适应能力;体积小、重量轻

6、。因此雷达探测系统在方位波束驻留时间受限的情况下，一般采用如下设计：俯仰上采用宽波束发射和接收dbf技术，实现三坐标功能，增加了单个波束驻留时间，提高速度分辨率，并且具有波束指向灵活和抗干扰能力强的优势。采用高频段，可以减少天线的尺寸和体积;采用天线、射频、处理结构一体化设计，降低系统体积和重量8。以低空雷达为代表的有源探测技术成熟度较高，其优点是不受无人机使用频率影响，只与无人机大小有关。其缺点是受地杂波影响较大，虚警率高，且对于静态目标无效，无法实现机型识别和鸟类辨别，主要用于较大防护范围的要地区域防护。1.2 无线电监测无线电监测通过实时侦收无人机遥控以及其自身发出的无线电信号，获取无人

7、机型号、方位等信息，有效作用距离一般在1.5-3.5km。我国无线电监测网络基本形成了由固定站、移动监测车、搬移站和便携设备组成的监测网络。目前，日常的无线电管理的现场查处主要以无线电监测测向移动车为主，利用移动车在城市内的高机动性及快速作战能力，通过对发现的可疑的干扰信号进行测向，排除可能产生干扰的杂波信号，利用多点测向交汇定位的方法确定目标信号的大概位置。无线电监测一般主要对433mhz、868mhz、915mhz、1.3ghz、2.4ghz、5.8ghz等无人机常用无线电频段进行监测，主要解决其信号识别和定位问题，无人机无线电信号具有较强的特征，识别相对容易，但定位问题则需要较高的技术，

8、一般部署至少4台可移动监测站组网并采用到达时间差法（tdoa， time of difference of arrival）进行解算。总体来看，无线电监测技术熟度较高，在无人机探测中优势很明显，可以不受无人机尺寸、材质、建筑物遮挡限制，可以用于长期无人值守的无人机防御任务;可定位无人机飞手。其不足处也较为明显，即，无人机只依靠gps自主飞行时无法探测;对于跳频、扩频、跳时无人机无法有效跟踪;在城市复杂电磁环境下，容易受到干扰;探测精度较低。1.3 光电探测光电探测主要通过可见光和红外波段成像设备进行侦查，主要用于辅助雷达探测，用于目标的进一步识别，作用距离可达2km以上。光电探测技术以红外成像

9、为主体，辅以红外图像目标检测处理技术，实现对视场内低、慢、小运动目标搜索，检测，以及与其他传感器的信息融合和告警，该技术需要解决光信号微弱和背景图像复杂问题，核心技术是图像处理，包括连续帧以及邻域特征处理、红外辐射数学建模以及图像处理中人工智能、深度学习算法等。无人机在运行中会向外辐射可见光，同时因为发动机、电池等器件在工作中会成为一个发热源，发热量较大，也会发出红外光，不过由于这些部位有外壳覆盖，红外光较弱，需要用特殊的算法提高其识别率。光电探测技术具备精度高，效果直观，拍照取证的优势。不足之处主要是探测范围有限;应对多架无人机目标时能力有限;易受天气干扰（雾霾、雨雪、沙尘天气会影响目标的描

10、准和跟踪）8-9。2无人机探测技术发展分析无人机探测技术近年来成为行业研究的热点，涌现了大量的探测技术，涉及声光电等专业领域，各个技术各有优缺点，适用于不同的场景，有效性各异，从近年来发展情况来看，其技术发展趋势是：技术体制方面，融合探测5是当前行业共识和主要发展方向，融合探测就是融合不同原理的探测方法，主要包括红外+可见光、图像+声波、图像+雷达等，基于时空配准、特征融合等技术，集各单一技术优点为综合技术优势，最大程度提高探测能力和效果。运行机制方面，轻量化、移动式是主流，随着技术的发展，特别是高性能专用芯片的大量应用以及硬件的小型化趋势，无人机探测设备越来越小型化、轻量化，功能和性能也更强

11、。同时基于移动载体，比如汽车、无人机、舰船等移动平台集成无人机探测设备已经成为新的趋势，相对于固定式部署的局限，移动式探测更加方便灵活，对环境和任务的适应性更强，可以获得高质量的无人机目标信息。新技术应用方面，无人机探测技术与人工智能、大数据、云计算、边缘计算、物联网等新技术的结合和协同更加紧密，无人机探测本身是一种特殊的对空感知物联网手段，涉及时空信息和数据的感知、处理和应用，包括探测、识别、跟踪等业务，基于大数据+人工智能等新技术，可为传统处理方法和机制赋能，大幅提高其运行效率和质量，已在行业得到大量应用，这种趋势未来将进一步得到强化。标准规范方面，技术标准化、规范化是趋势。无人机治理与管

12、控是近年来出现的新课题，对于无人机运行管理的認识也是一个逐步成熟的过程，现有的无人机探测技术及其使用较为混乱，缺乏行业标准规范，后续将逐步建立无人机管控技术的标准规范，以促进整个行业的良性发展。3总结与建议为应对无人机数量快速增长对于民航安全、公共安全的巨大的挑战，政府以及行业都在寻求对无人机飞行的有效监管。无人机探测是对非合作无人机进行飞行监管的关键环节。近年来，比较成熟可靠的无人机探测技术包括有源探测、无线电监测、光电探测技术。实践表明，单一的探测手段往往不能解决复杂的无人机探测难题，通常需要采用多种探测手段相配合，探测设备的轻量化、移动化趋势明显，大数据、人工智能等新技术已广泛应用于各行

13、各业，将人工智能技术引入到无人机探测中也是必然趋势。同时，我国无人机探测技术发展还未成熟，无人机行业涉及企业众多，但缺乏行业标准和规范，亟须规范和引导。结合我国目前无人机探测技术的发展现状，一方面，建议将多种探测技术相融合，并在无人机探测中引入先进的人工智能、大数据等技术，实现复杂环境中的无人机精确探测;另一方面，建议制定相应的行业技术规范实现无人机行业的健康有序发展。参考文献1 段海滨，申燕凯，赵彦杰，等.2019年无人机热点回眸j.科技导报，2020，38（1）：170-187.2 qing c，cai b，yang q，et al. deep learning for csi feedb

14、ack based on superimposed codingj. ieee access，2019（7）：93723-93733.3 qing c，cai b，yang q，et al. elm-based superimposed csi feedback for fdd massive mimo system” j.ieee access，2019（8）：53408-53418.4 赵嶷飞，孟令航，李克南.基于人工智能的智慧民用航空运输系统j.指挥信息系统与技术，2019，10（6）：1-7.5 屈旭涛，庄东晔，谢海斌.“低慢小”无人机探测方法j.指挥控制与仿真，2020，42（2）：128-135.6 谭大伦，刘振河.一种有效的民用无人机管控系统j.通信技术，2019，52（5）：1273-1278.7 刘炳辉.功能结构一体化技术在雷达结构设计中的应用j.电子机械