Droonivastased radarid on mõeldud peamiselt madala kõrguse õhuruumi täpseks jälgimiseks alla 1000 meetri kõrgusel maapinnast (AGL). Integreerides spetsiaalseid signaalitöötlusmooduleid ja suure võimendusega antenne, suudavad nad tõhusalt tabada maapealsete objektide, õhusihtmärkide ja mitmesuguste keskkonnahäirete tekitatud segadussignaale (vt joonis 2), pakkudes kvaliteetset põhiandmete tuge järgnevaks sihtmärgi tuvastamiseks, trajektoori jälgimiseks ja vastumeetmete otsuste tegemiseks. Lennuvaldkonna üldiste õhuruumi klassifikatsiooni standardite kohaselt on alla 1000 meetri õhuruum selgelt määratletud madala kõrgusena, mille hulgas alla 100 meetri ulatuv on ülimadal kõrgus. Mõjutatuna sellistest teguritest nagu maastiku oklusioon ja hoone peegeldused, on sellel alal keerulisem keskkonna segadus. Samal ajal vastab see väikeste droonide vastupidavusele ja töövajadustele, muutudes seega esmaseks tegevusstsenaariumiks tarbija aerofotograafia droonide, tööstusliku kontrolli droonide ja isegi mõne pahatahtlikult kasutatud drooni jaoks. Kui võtta näiteks impulss-Doppleri radar, mis on praeguses droonivastases valdkonnas kõige laialdasemalt kasutatav ja tehnoloogiliselt küpsem radar, siis droonide tüüpilised madalad, aeglased ja väikesed (LSS) omadused piiravad märkimisväärselt radarisüsteemide tuvastamise täpsust, pidevat stabiilsust ja häiretevastast võimekust mitmest dimensioonist, sealhulgas signaali tugevus, liikumisstabiilsus ja lennutrajektoor (joonis RC Radar Ristlennu trajektoor 3). See on ka põhiline tehniline väljakutse, mis tuleb droonivastaste radarite projekteerimisel, uurimis- ja arendustegevusel ning jõudluse optimeerimisel prioriteediks seada.
Esiteks seab droonide põhiomadus — 'madala kõrgusega lend' — ranged nõuded droonivastaste radarite mitmest stsenaariumiga kohanemisvõimele ja sihtmärkide eristamise võimele. Nad peavad täpselt tuvastama mitmesuguseid liikuvaid sihtmärke maapinnal, madalal ja ülimadal kõrgusel erinevatel keerulistel maastikel ja keskkondades, nagu linnahooned, mägised künkad ja avatud alad, mis hõlmavad jalakäijaid, maapealseid mootorsõidukeid, rändlindude parve, aga ka erineva suuruse ja lennurežiimiga droone (nt mitme rootoriga, fikseeritud tiivaga, vertikaalselt õhkutõusvad ja maanduvad). Maapinna segaduse (nt hoone seinte peegeldused, maastiku lainetuse ja maapinna taimestiku hajumise) häirete vähendamiseks tuvastustulemustes kasutavad mõned droonivastased radarid optimeerimisstrateegiat, mis reguleerib kaldenurka dünaamiliselt. Muutes reaalajas radarikiirte kiirituse suunda, katvusnurka ja energiajaotust, väldivad nad aktiivselt alasid, kus maapinna segadus on kontsentreeritud ning parandab sihtsignaalide signaali-müra suhet. Sellel passiivsel vältimismeetodil on aga ilmsed tehnilised piirangud ja see on droonide tuvastamisel kalduvus kõrgele 'valenegatiivsele määrale'. Kuna enamiku tarbija- ja tööstuslike väikeste droonide tavapärane tööõhuruum on koondunud alla 100 meetri (ülimadal kõrgusel), on radarikiiretel vaevalt võimalik pärast kaldenurga reguleerimist selle ala mittesurnud nurga katvust saavutada. Eriti keerulistel maastikel, nagu suure tihedusega linnahooned ja mäeahelikud, laienevad pimealad veelgi ja valenegatiivsete tulemuste oht suureneb märkimisväärselt. Seetõttu peab tõhus ja töökindel droonivastane radarisüsteem olema varustatud küpse automaatse sihtmärgi tuvastamise (ATR) võimekusega. Süvaõppe algoritmide abil eraldab, klassifitseerib ja kontrollib see püütud signaale, eristades täpselt droonide sihtmärke segadusest, lindudest ja muudest häirete allikatest, vähendades põhimõtteliselt valenegatiivsete ja valepositiivsete tulemuste ohtu ning tagades tuvastustulemuste usaldusväärsuse.
Teiseks annab droonidele omane omadus – 'väike suurus' — ülimadala radari ristlõike (RCS). Enamiku väikeste droonide, eriti tarbijatele mõeldud mitme rootoriga droonide RCS-väärtus on vaid 0,01–0,1 ruutmeetrit, mis on palju madalam kui traditsioonilistel lennukitel, nagu hävitajad ja helikopterid. Nende poolt peegelduvad radarisignaalid on nõrgad ja kergesti maskeeritavad keskkonna segaduse ja elektromagnetiliste häiretega, mis seab signaalide püüdmisel suuri väljakutseid. See omadus seab äärmiselt kõrged nõuded radaridetektorite tuvastamise tundlikkusele, millel peavad olema tugevad võimed nõrga signaali eraldamiseks, võimendamiseks ja filtreerimiseks. Kuigi need filtreerivad tõhusalt elektromagnetilisi häireid ja keskkonna segadust, peavad need katma ka laia tuvastusvahemiku, et saavutada kaks jõudlust: 'kaugmaatuvastus ja lähikauguse täpne positsioneerimine'. Selle peamise jõudluse eesmärgi saavutamine peab põhinema kõrgel tuvastamise ja tuvastamise usaldusväärsusel, mis nõuab 'riistvara + algoritmi' koostöösüsteemi loomist mitmemõõtmelise tehnilise optimeerimise kaudu. Riistvara tasemel uuendage põhikomponente, nagu kõrge tundlikkusega antennid ja madala müratasemega vastuvõtjad, et parandada signaali vastuvõttu ja muundamise tõhusust. Algoritmi tasemel juurutage täiustatud tehnoloogiaid, nagu adaptiivne filtreerimine, impulsi tihendamine ja konstantse valehäire sageduse (CFAR) tuvastamine, et parandada nõrkade sihtsignaalide tuvastamise võimet. See tagab nõrkade sihtsignaalide täpse püüdmise, funktsioonide tuvastamise ja stabiilse lukustamise, vältides signaali väärhinnangu ja tegemata otsuse mõju järgnevate vastumeetmete linkide kõrvaldamise tõhususele ja täpsusele ning rahuldades praktiliste rakendusstsenaariumide vajadusi.
Lõpuks seab droonide omadus – 'aeglane lennukiirus' -- märkimisväärseid väljakutseid ka radarisüsteemide stabiilsele jälgimisfunktsioonile. Enamiku väikeste droonide lennukiirus jääb vahemikku 10–50 kilomeetrit tunnis ning osa madalal hõljumisel töötavaid droonisid on kiirusega nullilähedane. Selles aeglase lennu olekus on nende liikumisomadused vaevu eristatavad segavate sihtmärkide, nagu hõljuv segadus, aeglaselt lendavad linnud ja langevad objektid, omadest. Traditsiooniliste jälgimisalgoritmidega on vaevalt võimalik saavutada tõhusat diskrimineerimist kiiruse erinevuste kaudu, mis mitte ainult ei suuda drooni sihtmärke pidevalt ja stabiilselt lukustada, vaid võib ka eksitada lisaandurite, näiteks optiliste ja infrapunasensorite hinnanguid, põhjustades andmete kõrvalekaldeid ja otsustusvigu mitme anduriga liitsüsteemides. Sellised kõrvalekalded kanduvad edasi ka mehitamata õhusõidukisüsteemi (C-UAS) lahenduste vastumeetmete üksustele, nagu suunamisseadmed, füüsilised pealtkuulamisseadmed ja laservastumeetmete süsteemid, mille tulemuseks on vastumeetmete hilinemine ja ebapiisav täpsus, sihtmärkdroone ei õnnestu õigeaegselt ja tõhusalt kinni pidada, põhjustades isegi märkamatuid häireid ümbruskonnas. Selle probleemi lahendamiseks peavad radarisüsteemidel olema kõrge skaneerimise värskendussagedus ja kiire sihtmärgi tuvastamise võimalus. Suurendades kiirte skaneerimise sagedust, optimeerides dünaamilisi jälgimisalgoritme ja sihtmärgi trajektoori prognoosimudeleid, saavad nad reaalajas värskendada sihtmärgi liikumise parameetreid (kiirus, trajektoor, hoiak, lennutrend), eristada kiiresti väikese kiirusega droone erinevatest segavatest sihtmärkidest ning pakkuda reaalajas, täpset ja pidevat sihtandmete tuge järgmistele vastumeetmete üksustele. See tagab jälgimise ja vastumeetmete linkide täpsuse ja õigeaegsuse, täites täielikult praktiliste stsenaariumide (nt turvalisuse, sõjalise ja sündmuste kaitse) kiire kõrvaldamise vajadused.
