Radari protiv bespilotnih letjelica uglavnom su dizajnirani za točan nadzor zračnog prostora na malim visinama ispod 1000 metara iznad razine tla (AGL). Integracijom namjenskih modula za obradu signala i antena visokog pojačanja, oni mogu učinkovito uhvatiti signale smetnji koje generiraju zemaljski objekti, zračni ciljevi i razne smetnje iz okoline (vidi sliku 2), pružajući visokokvalitetnu podršku osnovnim podacima za kasniju identifikaciju cilja, praćenje putanje i donošenje odluka o protumjerama. Prema općim standardima klasifikacije zračnog prostora u području zrakoplovstva, zračni prostor ispod 1000 metara jasno je definiran kao niska visina, među kojima je raspon ispod 100 metara ultramala visina. Pod utjecajem čimbenika kao što su okluzija terena i refleksije zgrada, ovo područje ima složeniji okolišni nered. U međuvremenu, odgovara izdržljivosti i operativnim potrebama malih bespilotnih letjelica, čime postaje primarni scenarij aktivnosti za potrošačke bespilotne letjelice iz zraka, industrijske inspekcijske bespilotne letjelice, pa čak i neke zlonamjerno korištene bespilotne letjelice. Uzimajući pulsni Doppler radar, najrašireniji i tehnološki najzreliji radar u trenutnom području borbe protiv bespilotnih letjelica, kao primjer, tipične niske, spore i male (LSS) karakteristike bespilotnih letjelica značajno će ograničiti točnost detekcije, kontinuiranu stabilnost i sposobnost protiv smetnji radarskih sustava iz više dimenzija, uključujući snagu signala, putanju kretanja, presjek radara (RCS) i stabilnost leta (kao što je prikazano na slici). 3). Ovo je također ključni tehnički izazov kojemu treba dati prioritet u dizajnu, istraživanju i razvoju te optimizaciji rada radara protiv dronova.
Prvo, temeljna karakteristika bespilotnih letjelica—'let na niskim visinama'—postavlja stroge zahtjeve za prilagodljivost više scenarija i sposobnost razlikovanja ciljeva radara protiv bespilotnih letjelica. Trebaju točno identificirati različite pokretne mete na tlu, na maloj visini i ultra-niskoj nadmorskoj visini u različitim složenim terenima i okruženjima kao što su urbane zgrade, planinska brda i otvorena područja, pokrivajući pješake, kopnena motorna vozila, jata ptica selica, kao i dronove različitih veličina i načina leta (npr., s više rotora, s fiksnim krilima i okomito uzlijetanje i slijetanje). Kako bi se smanjio utjecaj smetnji na tlu (kao što su refleksije od zidova zgrada, smetnje valovitosti terena i raspršenost vegetacije na tlu) na rezultate detekcije, neki radari protiv dronova usvajaju optimizacijsku strategiju dinamičkog prilagođavanja kuta nagiba. Promjenom smjera zračenja, kuta pokrivanja i distribucije energije radarskih zraka u stvarnom vremenu, oni aktivno izbjegavaju područja s koncentriranim smetnjama na tlu i poboljšavaju omjer signala i šuma ciljanih signala. Međutim, ova metoda pasivnog izbjegavanja ima očita tehnička ograničenja i sklona je visokoj 'lažno negativnoj stopi' u otkrivanju dronova. Budući da je konvencionalni operativni zračni prostor većine potrošačkih i industrijskih malih bespilotnih letjelica koncentriran ispod 100 metara (ultramala visina), radarske zrake teško mogu postići pokrivanje ovog područja bez mrtvog kuta nakon podešavanja kuta nagiba. Osobito na složenim terenima kao što su urbane zgrade visoke gustoće i planinske jarke, mrtve točke okluzije dodatno se šire, a rizik od lažno negativnih rezultata značajno se povećava. Stoga, učinkovit i pouzdan radarski sustav protiv dronova mora biti opremljen zrelom sposobnošću automatskog prepoznavanja ciljeva (ATR). Kroz algoritme dubinskog učenja izdvaja, klasificira i provjerava snimljene signale, točno razlikuju mete dronova od nereda, ptica i drugih izvora smetnji, bitno smanjujući rizik od lažno negativnih i lažno pozitivnih rezultata i osiguravajući pouzdanost rezultata detekcije.
Drugo, inherentna karakteristika bespilotnih letjelica—'mala veličina'—rezultira iznimno niskim radarskim presjekom (RCS). RCS vrijednost većine malih bespilotnih letjelica, posebno potrošačkih bespilotnih letjelica s više rotora, iznosi samo 0,01-0,1 četvornih metara, mnogo niže od vrijednosti tradicionalnih letjelica kao što su borbeni zrakoplovi i helikopteri. Radarski signali koje reflektiraju su slabi i lako se maskiraju neredom iz okoline i elektromagnetskim smetnjama, što predstavlja veliki izazov za hvatanje signala. Ova karakteristika postavlja izuzetno visoke zahtjeve na osjetljivost detekcije radarskih detektora, koji moraju imati jake sposobnosti u izdvajanju, pojačavanju i filtriranju slabog signala. Iako učinkovito filtriraju elektromagnetske smetnje i smetnje u okolišu, moraju također pokriti široki raspon detekcije kako bi postigli dvostruke ciljeve izvedbe 'detekcije na velikim udaljenostima i preciznog pozicioniranja na kratkim udaljenostima'. Realizacija ovog temeljnog cilja performansi mora se temeljiti na visokoj vjerodostojnosti detekcije i prepoznavanja, zahtijevajući izgradnju kolaborativnog sustava 'hardver + algoritam' kroz višedimenzionalnu tehničku optimizaciju. Na hardverskoj razini nadogradite osnovne komponente kao što su antene visoke osjetljivosti i prijamnici s niskim šumom kako biste poboljšali prijem signala i učinkovitost pretvorbe. Na razini algoritma uvedite napredne tehnologije kao što su prilagodljivo filtriranje, kompresija impulsa i detekcija konstantne stope lažnih alarma (CFAR) kako biste poboljšali sposobnost prepoznavanja slabih ciljnih signala. To osigurava precizno hvatanje, prepoznavanje značajki i stabilno zaključavanje slabih ciljnih signala, izbjegavajući utjecaj pogrešne prosudbe signala i promašene prosudbe na učinkovitost uklanjanja i točnost naknadnih veza protumjera i zadovoljavanje potreba scenarija praktične primjene.
Konačno, karakteristika bespilotnih letjelica—'mala brzina leta'—također predstavlja značajne izazove stabilnoj funkciji praćenja radarskih sustava. Brzina leta većine malih dronova kreće se od 10 do 50 kilometara na sat, a neki dronovi koji rade u lebdenju na malim visinama imaju brzinu blizu nule. U ovom stanju niske brzine leta, njihove karakteristike kretanja jedva se razlikuju od onih ometajućih ciljeva kao što su lebdeći nered, ptice koje sporo lete i objekti koji padaju. Tradicionalni algoritmi praćenja teško mogu postići učinkovitu diskriminaciju kroz razlike u brzini, što ne samo da ne uspijeva kontinuirano i stabilno zaključati ciljeve bespilotnih letjelica, već također može dovesti u zabludu procjenu pomoćnih senzora kao što su optički i infracrveni senzori, što dovodi do odstupanja u podacima i pogrešaka u donošenju odluka u fuzijskim sustavima s više senzora. Takva će se odstupanja dalje prenijeti jedinicama za protumjere u rješenjima Sustava protubespilotnih zrakoplova (C-UAS), kao što su oprema za ometanje usmjerenog ometanja, uređaji za fizičko presretanje i sustavi laserskih protumjera, što će rezultirati odgođenim akcijama protumjera i nedovoljnom preciznošću, neuspjehom u presretanju ciljanih bespilotnih letjelica na pravovremen i učinkovit način, pa čak i mogućim uznemiravanjem nedužnih u okolini mete. Kako bi riješili ovaj problem, radarski sustavi moraju imati visoke stope ažuriranja skeniranja i mogućnosti brzog prepoznavanja cilja. Povećanjem frekvencije skeniranja snopa, optimiziranjem algoritama dinamičkog praćenja i modela predviđanja putanje cilja, oni mogu u stvarnom vremenu ažurirati parametre gibanja cilja (brzinu, putanju, položaj, trend leta), brzo razlikovati bespilotne letjelice male brzine od raznih ometajućih ciljeva i pružiti podršku preciznim i kontinuiranim podacima o cilju u stvarnom vremenu za sljedeće jedinice za protumjere. Ovo osigurava točnost i pravodobnost veza za praćenje i protumjere, u potpunosti zadovoljavajući potrebe brzog uklanjanja praktičnih scenarija kao što su sigurnost, vojska i zaštita od događaja.
