안티드론 레이더는 주로 지상(AGL) 1,000미터 이하의 저고도 공역을 정확하게 모니터링하도록 설계되었습니다. 전용 신호 처리 모듈과 고이득 안테나를 통합함으로써 지상 물체, 공중 표적 및 다양한 환경 간섭으로 인해 생성된 클러터 신호를 효율적으로 캡처할 수 있으며(그림 2 참조) 후속 표적 식별, 궤적 추적 및 대책 의사 결정을 위한 고품질 기본 데이터 지원을 제공합니다. 항공 분야의 일반적인 공역 분류 기준에 따르면, 1,000m 미만의 공역은 명확하게 저고도로 정의되며, 그 중 100m 미만의 범위는 초저고도입니다. 지형 폐색 및 건물 반사와 같은 요인의 영향을 받는 이 지역은 환경이 더욱 복잡하게 흩어집니다. 한편, 소형 드론의 내구성과 작동 요구 사항을 충족하므로 소비자 항공 사진 드론, 산업 검사 드론, 일부 악의적으로 사용되는 드론의 주요 활동 시나리오가 됩니다. 현재 안티 드론 분야에서 가장 널리 사용되고 기술적으로 성숙한 레이더인 펄스 도플러 레이더를 예로 들면, 드론의 일반적인 LSS(저속, 저속, 소형) 특성은 신호 강도, 이동 궤적, RCS(레이더 단면적) 및 비행 자세 안정성(그림 3 참조)을 비롯한 여러 차원에서 레이더 시스템의 감지 정확도, 연속 안정성 및 간섭 방지 기능을 크게 제한합니다. 이는 안티드론 레이더의 설계, 연구개발, 성능 최적화에서 우선적으로 해결해야 할 핵심 기술 과제이기도 합니다.
첫째, 드론의 핵심 특성인 '저고도 비행'은 대드론 레이더의 다중 시나리오 적응성과 표적 식별 능력에 대한 엄격한 요구 사항을 제시합니다. 도시 건물, 산악 언덕, 개방된 지역과 같은 다양한 복잡한 지형과 환경에서 지상, 저고도 및 초저고도에서 보행자, 지상 자동차, 이동하는 새 무리는 물론 다양한 크기와 비행 모드(예: 멀티 로터, 고정 날개, 수직 이착륙)의 드론을 포함하여 다양한 이동 표적을 정확하게 식별해야 합니다. 감지 결과에 대한 지상 혼란(예: 건물 벽 반사, 지형 기복 간섭, 지상 식물 산란)의 간섭을 줄이기 위해 일부 안티 드론 레이더는 피치 각도를 동적으로 조정하는 최적화 전략을 채택합니다. 레이더 빔의 조사 방향, 적용 각도, 에너지 분포를 실시간으로 변경하여 지상 혼란이 집중된 지역을 적극적으로 회피하고 대상 신호의 신호 대 잡음비를 향상시킵니다. 그러나 이 수동적 회피 방법에는 명백한 기술적 한계가 있으며 드론 탐지에서 높은 '거부률'이 발생하기 쉽습니다. 대부분의 소비자용 및 산업용 소형 드론의 기존 작전 영공은 100미터(초저고도) 미만에 집중되어 있기 때문에 레이더 빔은 피치 각도를 조정한 후에도 이 영역에 대한 비사각 범위를 거의 달성할 수 없습니다. 특히 고밀도 도시 건물, 산골짜기 등 복잡한 지형에서는 폐색 사각지대가 더욱 확대되어 위음성의 위험이 크게 증가합니다. 따라서 효율적이고 안정적인 안티 드론 레이더 시스템에는 성숙한 자동 표적 인식(ATR) 기능이 탑재되어야 합니다. 딥 러닝 알고리즘을 통해 캡처된 신호를 추출, 분류 및 검증하여 드론 대상을 혼란, 새 및 기타 간섭 소스로부터 정확하게 구별하여 오탐 및 오탐의 위험을 근본적으로 줄이고 탐지 결과의 신뢰성을 보장합니다.
둘째, 드론의 고유한 특성인 '작은 크기'로 인해 RCS(레이더 단면적)가 매우 낮습니다. 대부분의 소형 드론, 특히 소비자용 멀티로터 드론의 RCS 값은 0.01~0.1제곱미터에 불과해 전투기, 헬리콥터 등 기존 항공기의 RCS 값보다 훨씬 낮습니다. 반사된 레이더 신호는 약하고 환경 혼란과 전자기 간섭으로 인해 쉽게 가려져 신호 캡처에 큰 어려움을 초래합니다. 이러한 특성은 약한 신호 추출, 증폭 및 필터링에 대한 강력한 기능이 필요한 레이더 감지기의 감지 감도에 대한 요구 사항이 매우 높습니다. 전자기 간섭 및 환경 혼란을 효과적으로 필터링하는 동시에 '장거리 감지 및 단거리 정밀 포지셔닝'이라는 이중 성능 목표를 달성하려면 넓은 감지 범위도 포괄해야 합니다. 이러한 핵심 성능 목표의 실현은 높은 탐지 및 인식 신뢰성을 기반으로 해야 하며, 다차원적인 기술 최적화를 통한 '하드웨어 + 알고리즘' 협업 시스템 구축이 필요합니다. 하드웨어 차원에서는 고감도 안테나, 저잡음 수신기 등 핵심 부품을 업그레이드해 신호 수신 및 변환 효율을 높인다. 알고리즘 수준에서는 적응형 필터링, 펄스 압축, CFAR(Constant False Alarm Rate) 감지와 같은 고급 기술을 도입하여 약한 대상 신호의 인식 기능을 향상시킵니다. 이를 통해 약한 대상 신호의 정확한 캡처, 특징 인식 및 안정적인 잠금이 보장되며, 후속 대책 링크의 처리 효율성 및 정확성에 대한 신호 오판 및 잘못된 판단의 영향을 피하고 실제 적용 시나리오의 요구 사항을 충족합니다.
마지막으로, 드론의 특성인 '느린 비행 속도' 역시 레이더 시스템의 안정적인 추적 기능에 상당한 어려움을 안겨줍니다. 대부분의 소형 드론의 비행 속도는 시속 10~50km이며, 저고도 호버링에서 작동하는 일부 드론의 속도는 0에 가깝습니다. 이 저속 비행 상태에서는 운동 특성이 떠다니는 장애물, 느리게 날아가는 새, 낙하물과 같은 간섭 표적의 운동 특성과 거의 구별되지 않습니다. 전통적인 추적 알고리즘은 속도 차이를 통해 효과적인 식별을 거의 달성하지 못하며, 이는 드론 대상을 지속적이고 안정적으로 고정하지 못할 뿐만 아니라 광학 센서, 적외선 센서 등 보조 센서의 판단을 오도하여 다중 센서 융합 시스템에서 데이터 편차 및 의사 결정 오류로 이어질 수 있습니다. 이러한 편차는 방향성 재밍 장비, 물리적 요격 장치, 레이저 대책 시스템과 같은 C-UAS(대 무인 항공기 시스템) 솔루션의 대응 장치로 추가로 전송되어 대응 조치가 지연되고 정확도가 부족해 적시에 효과적인 방법으로 대상 드론을 요격하지 못하고 주변의 무고한 대상에게 교란을 일으킬 수도 있습니다. 이 문제를 해결하려면 레이더 시스템에 높은 스캔 업데이트 속도와 빠른 표적 인식 기능이 필요합니다. 빔 스캐닝 빈도를 높이고 동적 추적 알고리즘과 표적 궤적 예측 모델을 최적화함으로써 표적 동작 매개변수(속도, 궤적, 자세, 비행 추세)를 실시간으로 업데이트하고, 저속 드론을 다양한 간섭 표적과 신속하게 구별하며, 후속 대응 장치에 대한 정확하고 지속적인 실시간 표적 데이터 지원을 제공할 수 있습니다. 이는 추적 및 대응 링크의 정확성과 적시성을 보장하여 보안, 군사 및 이벤트 보호와 같은 실제 시나리오의 신속한 폐기 요구 사항을 완벽하게 충족합니다.
