I radar anti-drone sono progettati principalmente per monitorare accuratamente lo spazio aereo a bassa quota inferiore a 1.000 metri sopra il livello del suolo (AGL). Integrando moduli dedicati di elaborazione del segnale e antenne ad alto guadagno, possono catturare in modo efficiente segnali di disturbo generati da oggetti terrestri, bersagli aerei e varie interferenze ambientali (vedere Figura 2), fornendo supporto dati di base di alta qualità per la successiva identificazione del bersaglio, tracciamento della traiettoria e processo decisionale di contromisure. Secondo gli standard generali di classificazione dello spazio aereo nel settore dell'aviazione, lo spazio aereo inferiore a 1.000 metri è chiaramente definito come bassa altitudine, tra cui la gamma inferiore a 100 metri è un'altitudine ultra-bassa. Interessata da fattori come l'occlusione del terreno e i riflessi degli edifici, quest'area presenta disordini ambientali più complessi. Nel frattempo, soddisfa la resistenza e le esigenze operative dei piccoli droni, diventando così uno scenario di attività primario per i droni per la fotografia aerea di consumo, i droni per l’ispezione industriale e persino alcuni droni utilizzati in modo dannoso. Prendendo come esempio il radar Doppler a impulsi, il radar più utilizzato e tecnologicamente maturo nell'attuale campo anti-droni, le tipiche caratteristiche Low, Slow e Small (LSS) dei droni limiteranno in modo significativo la precisione di rilevamento, la stabilità continua e la capacità anti-interferenza dei sistemi radar da più dimensioni, tra cui la potenza del segnale, la traiettoria di movimento, la sezione trasversale radar (RCS) e la stabilità dell'assetto di volo (come mostrato nella Figura 3). Questa è anche una sfida tecnica fondamentale a cui è necessario dare priorità nella progettazione, ricerca e sviluppo e nell’ottimizzazione delle prestazioni dei radar anti-drone.
In primo luogo, la caratteristica principale dei droni, il 'volo a bassa quota', impone requisiti rigorosi all'adattabilità multi-scenario e alla capacità di discriminazione del bersaglio dei radar anti-drone. Devono identificare con precisione vari bersagli in movimento a terra, a bassa quota e a bassissima quota in diversi terreni e ambienti complessi come edifici urbani, colline montuose e aree aperte, coprendo pedoni, veicoli a motore terrestri, stormi di uccelli migratori, nonché droni di diverse dimensioni e modalità di volo (ad esempio, multi-rotore, ad ala fissa e con decollo e atterraggio verticale). Per ridurre l'interferenza dei disturbi del terreno (come i riflessi dei muri degli edifici, l'interferenza delle ondulazioni del terreno e la dispersione della vegetazione terrestre) sui risultati del rilevamento, alcuni radar anti-drone adottano una strategia di ottimizzazione che regola dinamicamente l'angolo di inclinazione. Modificando in tempo reale la direzione dell'irradiazione, l'angolo di copertura e la distribuzione dell'energia dei raggi radar, evitano attivamente le aree con disturbi concentrati al suolo e migliorano il rapporto segnale-rumore dei segnali target. Tuttavia, questo metodo di elusione passiva presenta evidenti limiti tecnici ed è soggetto a un elevato 'tasso di falsi negativi' nel rilevamento dei droni. Poiché lo spazio aereo operativo convenzionale della maggior parte dei piccoli droni di consumo e industriali è concentrato al di sotto dei 100 metri (altitudine ultrabassa), i raggi radar difficilmente possono raggiungere una copertura senza angolo morto di quest’area dopo aver regolato l’angolo di inclinazione. Soprattutto in terreni complessi come edifici urbani ad alta densità e canaloni montani, i punti ciechi di occlusione vengono ulteriormente ampliati e il rischio di falsi negativi aumenta in modo significativo. Pertanto, un sistema radar anti-drone efficiente e affidabile deve essere dotato di capacità mature di riconoscimento automatico del bersaglio (ATR). Attraverso algoritmi di deep learning, estrae, classifica e verifica i segnali catturati, distinguendo accuratamente i bersagli dei droni da disordine, uccelli e altre fonti di interferenza, riducendo sostanzialmente i rischi di falsi negativi e falsi positivi e garantendo l'affidabilità dei risultati di rilevamento.
In secondo luogo, la caratteristica intrinseca dei droni, le 'piccole dimensioni', si traduce in una sezione trasversale radar (RCS) estremamente bassa. Il valore RCS della maggior parte dei piccoli droni, in particolare dei droni multirotore di consumo, è di soli 0,01-0,1 metri quadrati, molto inferiore a quello degli aerei tradizionali come aerei da combattimento ed elicotteri. I segnali radar da essi riflessi sono deboli e facilmente mascherati dai disturbi ambientali e dalle interferenze elettromagnetiche, ponendo grandi sfide alla cattura del segnale. Questa caratteristica pone requisiti estremamente elevati alla sensibilità di rilevamento dei rilevatori radar, che devono avere forti capacità di estrazione, amplificazione e filtraggio di segnali deboli. Oltre a filtrare efficacemente le interferenze elettromagnetiche e i disturbi ambientali, devono anche coprire un ampio raggio di rilevamento per raggiungere il duplice obiettivo prestazionale di 'rilevamento a lunga distanza e posizionamento preciso a breve distanza'. La realizzazione di questo obiettivo prestazionale fondamentale deve basarsi su un'elevata credibilità di rilevamento e riconoscimento, richiedendo la costruzione di un sistema collaborativo 'hardware + algoritmo' attraverso l'ottimizzazione tecnica multidimensionale. A livello hardware, aggiornare i componenti principali come antenne ad alta sensibilità e ricevitori a basso rumore per migliorare la ricezione del segnale e l'efficienza di conversione. A livello di algoritmo, introdurre tecnologie avanzate come il filtraggio adattivo, la compressione degli impulsi e il rilevamento del tasso di falsi allarmi costanti (CFAR) per migliorare la capacità di riconoscimento dei segnali target deboli. Ciò garantisce l'acquisizione accurata, il riconoscimento delle caratteristiche e il bloccaggio stabile dei segnali target deboli, evitando l'impatto di una valutazione errata del segnale e di un giudizio mancato sull'efficienza di smaltimento e sull'accuratezza dei successivi collegamenti di contromisure e soddisfacendo le esigenze di scenari applicativi pratici.
Infine, anche la caratteristica dei droni, la 'velocità di volo lenta', pone notevoli sfide alla funzione di tracciamento stabile dei sistemi radar. La velocità di volo della maggior parte dei piccoli droni varia da 10 a 50 chilometri orari e alcuni droni che operano in volo stazionario a bassa quota hanno una velocità prossima allo zero. In questo stato di volo a bassa velocità, le loro caratteristiche di movimento sono appena distinguibili da quelle di bersagli interferenti come disordine fluttuante, uccelli che volano lentamente e oggetti che cadono. Gli algoritmi di tracciamento tradizionali difficilmente possono ottenere una discriminazione efficace attraverso le differenze di velocità, che non solo non riescono a bloccare in modo continuo e stabile i bersagli dei droni, ma possono anche fuorviare il giudizio dei sensori ausiliari come i sensori ottici e a infrarossi, portando a deviazioni dei dati ed errori decisionali nei sistemi di fusione multisensore. Tali deviazioni si trasmetteranno ulteriormente alle unità di contromisura nelle soluzioni C-UAS (Counter-Unmanned Aircraft System), come apparecchiature di disturbo direzionale, dispositivi di intercettazione fisica e sistemi di contromisura laser, con conseguenti azioni di contromisura ritardate e precisione insufficiente, incapacità di intercettare i droni bersaglio in modo tempestivo ed efficace e persino causare disturbo agli obiettivi innocenti circostanti. Per risolvere questo problema, i sistemi radar devono avere velocità di aggiornamento della scansione elevate e capacità di riconoscimento rapido dei bersagli. Aumentando la frequenza di scansione del raggio, ottimizzando gli algoritmi di tracciamento dinamico e i modelli di previsione della traiettoria del bersaglio, possono aggiornare in tempo reale i parametri di movimento del bersaglio (velocità, traiettoria, assetto, tendenza del volo), distinguere rapidamente i droni a bassa velocità da vari bersagli interferenti e fornire supporto dati del bersaglio in tempo reale, accurato e continuo per le successive unità di contromisura. Ciò garantisce l’accuratezza e la tempestività dei collegamenti di tracciamento e contromisure, soddisfacendo pienamente le esigenze di smaltimento rapido di scenari pratici come sicurezza, militare e protezione degli eventi.
