Angesichts der Herausforderungen, die UAVs mit geringer Flughöhe, geringer Geschwindigkeit und geringer Größe (LSS) mit sich bringen, sticht das hochintegrierte UAV-Laserangriffssystem als wichtige Verteidigungslösung hervor. Es besteht aus Kernmodulen wie dem Erkennungs- und Identifikationssystem, dem 2D-Drehtisch und dem Laseremissionssystem und folgt einem optimierten Arbeitsablauf „Erkennen-Identifizieren → Verfolgen-Zielen → Laserschaden“. Dies erhöht nicht nur die Reaktionsgeschwindigkeit und Abfangeffizienz des Verteidigungssystems, sondern sorgt auch für schnelle, präzise und effektive Angriffe gegen LSS-UAVs.
Kerntechnologieschwerpunkt: Erkennung und Identifizierung
Der traditionelle Erkennungs- und Identifizierungsprozess funktioniert in vier Schritten: Erfassung von Sensordaten → Signalverarbeitung und Zielerkennung → eingehende Analyse und Merkmalsextraktion → algorithmische Klassifizierung. Heute hat sich diese Technologie zu einem diversifizierten System mit drei Hauptpfaden entwickelt: Radarerkennung, Funküberwachung und fotoelektrische Erkennung. Diese Technologien ergänzen sich und bilden ein zuverlässiges technisches Supportnetzwerk für die LSS-UAV-Erkennung in verschiedenen Szenarien.
1.1.1 Radarerkennung
Die Radarerkennung, eine weit verbreitete Mainstream-Technologie, funktioniert durch die Übertragung elektromagnetischer Wellen und die Analyse von UAV-Echosignalen über den Doppler-Verschiebungseffekt, um Position, Geschwindigkeit und andere Schlüsseldaten zu berechnen. Seine Stärken liegen in der hohen Positioniergenauigkeit und großen Erfassungsreichweite. Es hat jedoch klare Nachteile: anfällig für elektromagnetische Störungen; Blinde Flecken in geringer Höhe (siehe Abbildung 4), die die Echos von LSS-UAVs schwächen, was zu falschen/verpassten Alarmen oder sogar zu Fehlern bei der Erkennung schwebender UAVs führt; und leichte Fehleinschätzungen aufgrund ähnlicher Doppler-Eigenschaften zwischen Vögeln und UAVs.
1.1.2 Funküberwachung
Die meisten UAVs (zivile und einige militärische) sind für die Kommunikation, den Befehlsempfang und die Datenübertragung (Video, Bilder, Telemetrie) auf Funksignale angewiesen. Die Funküberwachung nutzt Spektrumerkennung (eine zentrale kognitive Funktechnologie), um eindeutige HF-Signale zwischen UAVs und Bodenkontrolleuren zu erkennen und zunächst die Anwesenheit von UAVs zu bestätigen. Anschließend nutzt es RF-Fingerprinting, um Signalmerkmale für eine genaue Klassifizierung zu extrahieren. Ein entscheidender Vorteil: Durch die Analyse der erfassten Steuersignale können der UAV-Flugstatus, die Betriebsabsicht und sogar Bedienerinformationen angezeigt werden. Einschränkungen: begrenzte Erkennungsleistung für Langstrecken-/Low-Power-UAVs; unwirksam gegen lautlose UAVs (keine HF-Übertragung); und ein hohes Risiko einer Fehleinschätzung aufgrund der Überlappung der UAV-Frequenzbänder mit anderen zivilen/öffentlichen Funksignalen.
1.1.3 Photoelektrische Erkennung
Die fotoelektrische Technologie wandelt physikalische Größen in optische Signale um und nutzt dann fotoelektrische Geräte und Schaltkreise zur Zielerkennung. Photoelektrisches Frühwarnradar mit großer Reichweite, das HD-Bildgebung mit sichtbarem Licht, Kurzwellen-Infraroterkennung, Breitspektrum-Erkennung und Beidou-Positionierung integriert, ermöglicht die Zielüberwachung und -verfolgung bei jedem Wetter rund um die Uhr. Es gibt zwei Haupttypen: ① Verfolgung sichtbaren Lichts (nutzt HD-Kameras, um UAV-Bilder zur Erkennung durch Bildalgorithmen zu erfassen); ② Infrarot-Tracking (verwendet Infrarotkameras, um UAV-Wärmesignaturen zu erkennen – jedes Objekt über dem absoluten Nullpunkt sendet Infrarot aus, und UAV-Batterien/-Motoren erzeugen während des Fluges deutliche Wärme, ein wichtiges Erkennungsmerkmal).
Trotz ihres Potenzials steht die fotoelektrische Erkennung vor praktischen Herausforderungen: Schwache Infrarotstrahlung von kleinen LSS-UAVs verursacht Schwierigkeiten bei der Erkennung über große Entfernungen und verfehlt Ziele; Überlappende Infrarotmerkmale mit Vögeln, Drachen und Ballons führen zu einer falschen Identifizierung. und städtische Hindernisse (Gebäude, Bäume) blockieren Infrarotsignale, was die Effizienz verringert und die Nutzung in dicht besiedelten Stadtgebieten einschränkt. Daher müssen seine Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit szenariospezifisch optimiert werden.
Praktische Anwendung: Synergistische Technologieintegration
Derzeit werden Radarerkennung und Funküberwachung aufgrund ihrer hohen Reife und starken Anpassungsfähigkeit häufig in der gängigen LSS-UAV-Erkennung eingesetzt, während die fotoelektrische Erkennung als Hilfswerkzeug dient. Für eine umfassende Erkennung verwendet die Industrie im Allgemeinen das integrierte Schema „Radar + Photoelektrik“, bei dem die drei Technologien für einen synergistischen Effekt kombiniert werden. Die Datenfusion aus mehreren Quellen verbessert die Erkennungsgenauigkeit und Zuverlässigkeit für LSS-UAVs weiter.
