Radarele anti-drone sunt concepute în principal pentru a monitoriza cu precizie spațiul aerian de joasă altitudine sub 1.000 de metri deasupra nivelului solului (AGL). Prin integrarea modulelor dedicate de procesare a semnalului și a antenelor cu câștig mare, aceștia pot capta eficient semnalele dezordonate generate de obiecte de la sol, ținte aeriene și diferite interferențe de mediu (vezi Figura 2), oferind suport de date de bază de înaltă calitate pentru identificarea ulterioară a țintei, urmărirea traiectoriei și luarea deciziilor de contramăsuri. Conform standardelor generale de clasificare a spațiului aerian în domeniul aviației, spațiul aerian sub 1.000 de metri este definit clar ca altitudine joasă, printre care intervalul de sub 100 de metri este altitudinea ultra-joasă. Afectată de factori precum ocluzia terenului și reflexiile clădirii, această zonă are un dezordine de mediu mai complex. Între timp, se potrivește cu rezistența și nevoile operaționale ale dronelor mici, devenind astfel un scenariu de activitate principal pentru dronele de fotografiere aeriană de consum, dronele de inspecție industrială și chiar unele drone utilizate cu răutate. Luând în considerare radarul Doppler cu puls, cel mai utilizat și mai matur din punct de vedere tehnologic în domeniul actual anti-dronă, de exemplu, caracteristicile tipice Low, Slow și Small (LSS) ale dronelor vor restricționa semnificativ acuratețea de detecție, stabilitatea continuă și capacitatea anti-interferență a sistemelor radar din mai multe dimensiuni, inclusiv puterea semnalului, stabilitatea traiectoriei și traiectoria încrucișată (RC, S), mișcarea și traiectoria de zbor afișate în figura 3). Aceasta este, de asemenea, o provocare tehnică de bază care trebuie să fie prioritizată în proiectarea, cercetarea și dezvoltarea și optimizarea performanței radarelor anti-drone.
În primul rând, caracteristica de bază a dronelor — „zborul la altitudine joasă” — impune cerințe stricte privind adaptabilitatea la mai multe scenarii și capacitatea de discriminare a țintei a radarelor anti-drone. Ei trebuie să identifice cu precizie diverse ținte în mișcare la sol, la altitudine joasă și la altitudine foarte scăzută în diferite terenuri și medii complexe, cum ar fi clădirile urbane, dealurile muntoase și zonele deschise, acoperind pietonii, autovehiculele terestre, stolurile de păsări migratoare, precum și dronele de diferite dimensiuni și moduri de zbor (de exemplu, multi-rotor și decolare verticală, decolare și aterizare). Pentru a reduce interferența dezordinei de la sol (cum ar fi reflexiile pereților clădirii, interferența ondulației terenului și împrăștierea vegetației de la sol) asupra rezultatelor detectării, unele radare anti-dronă adoptă o strategie de optimizare de ajustare dinamică a unghiului de înclinare. Prin schimbarea în timp real a direcției de iradiere, a unghiului de acoperire și a distribuției de energie a fasciculelor radar, ei evită în mod activ zonele cu dezordine concentrată la sol și îmbunătățesc raportul semnal-zgomot al semnalelor țintă. Cu toate acestea, această metodă de evitare pasivă are limitări tehnice evidente și este predispusă la o „rata fals negativă” ridicată în detectarea dronei. Deoarece spațiul aerian operațional convențional al majorității dronelor mici de consum și industriale este concentrat sub 100 de metri (altitudine ultra-joasă), fasciculele radar cu greu pot realiza o acoperire fără unghi mort a acestei zone după ajustarea unghiului de înclinare. În special în terenuri complexe, cum ar fi clădirile urbane de mare densitate și rigole montane, punctele moarte de ocluzie sunt extinse și mai mult, iar riscul de fals negative crește semnificativ. Prin urmare, un sistem radar anti-dronă eficient și fiabil trebuie să fie echipat cu o capacitate matură de recunoaștere automată a țintei (ATR). Prin algoritmi de învățare profundă, extrage, clasifică și verifică semnalele captate, diferențiind cu precizie țintele dronei de dezordine, păsări și alte surse de interferență, reducând în mod fundamental riscurile de fals negative și fals pozitive și asigurând fiabilitatea rezultatelor detectării.
În al doilea rând, caracteristica inerentă a dronelor — „dimensiunea mică” — are ca rezultat o secțiune transversală radar (RCS) extrem de scăzută. Valoarea RCS a majorității dronelor mici, în special a dronelor multi-rotoare de consum, este de doar 0,01-0,1 metri pătrați, mult mai mică decât cea a aeronavelor tradiționale, cum ar fi avioanele de luptă și elicopterele. Semnalele radar reflectate de acestea sunt slabe și ușor de mascat de dezordinea mediului și interferența electromagnetică, punând mari provocări pentru captarea semnalului. Această caracteristică impune cerințe extrem de ridicate cu privire la sensibilitatea de detecție a detectorilor radar, care trebuie să aibă capacități puternice în extracția, amplificarea și filtrarea semnalului slab. În timp ce filtrează eficient interferențele electromagnetice și dezordinea de mediu, acestea trebuie să acopere, de asemenea, o gamă largă de detectare pentru a atinge obiectivele duble de performanță de „detecție la distanță lungă și poziționare precisă la distanță scurtă”. Realizarea acestui obiectiv de bază de performanță trebuie să se bazeze pe o credibilitate ridicată de detectare și recunoaștere, necesitând construirea unui sistem colaborativ 'hardware + algoritm' prin optimizare tehnică multidimensională. La nivel hardware, actualizați componentele de bază, cum ar fi antene de înaltă sensibilitate și receptoare cu zgomot redus, pentru a îmbunătăți recepția semnalului și eficiența conversiei. La nivel de algoritm, introduceți tehnologii avansate, cum ar fi filtrarea adaptivă, compresia pulsului și detecția CFAR (Constante False Alarm Rate) pentru a îmbunătăți capacitatea de recunoaștere a semnalelor țintă slabe. Acest lucru asigură capturarea precisă, recunoașterea caracteristicilor și blocarea stabilă a semnalelor țintă slabe, evitând impactul evaluării greșite a semnalului și al judecății nerespectate asupra eficienței și acurateței eliminării legăturilor de contramăsuri ulterioare și satisfacând nevoile scenariilor practice de aplicare.
În cele din urmă, caracteristica dronelor — „viteza de zbor lentă” — ridică, de asemenea, provocări considerabile pentru funcția de urmărire stabilă a sistemelor radar. Viteza de zbor a majorității dronelor mici variază între 10 și 50 de kilometri pe oră, iar unele drone care funcționează la altitudine joasă au o viteză aproape de zero. În această stare de zbor cu viteză mică, caracteristicile lor de mișcare abia se pot distinge de cele ale țintelor care interferează, cum ar fi dezordinea plutitoare, păsările care zboară încet și obiectele care cad. Algoritmii tradiționali de urmărire pot realiza cu greu o discriminare eficientă prin diferențele de viteză, care nu numai că nu reușește să blocheze continuu și stabil țintele dronei, ci și pot induce în eroare judecata senzorilor auxiliari, cum ar fi senzorii optici și infraroșii, ceea ce duce la abateri ale datelor și erori de luare a deciziilor în sistemele de fuziune cu mai mulți senzori. Astfel de abateri se vor transmite în continuare către unitățile de contramăsuri din soluțiile C-UAS (Counter-Unmanned Aircraft System), cum ar fi echipamentele de bruiaj direcțional, dispozitivele fizice de interceptare și sistemele de contramăsuri cu laser, rezultând în acțiuni de contramăsuri întârziate și acuratețe insuficientă, nereușind să intercepteze dronele țintă în timp util și eficient și chiar perturbări țintei înconjurătoare posibile. Pentru a rezolva această problemă, sistemele radar trebuie să aibă rate ridicate de actualizare a scanării și capabilități rapide de recunoaștere a țintei. Prin creșterea frecvenței de scanare a fasciculului, optimizarea algoritmilor de urmărire dinamică și modelele de predicție a traiectoriei țintei, aceștia pot actualiza în timp real parametrii de mișcare a țintei (viteză, traiectorie, atitudine, tendință de zbor), pot distinge rapid dronele cu viteză mică de diverse ținte interferente și pot oferi suport de date țintă în timp real, precis și continuu pentru unitățile de contramăsuri ulterioare. Acest lucru asigură acuratețea și actualitatea legăturilor de urmărire și contramăsuri, îndeplinind pe deplin nevoile de eliminare rapidă a scenariilor practice, cum ar fi securitatea, protecția militară și a evenimentelor.
