Protidronové radary sú určené hlavne na presné monitorovanie vzdušného priestoru v nízkej nadmorskej výške pod 1 000 metrov nad zemou (AGL). Integráciou vyhradených modulov na spracovanie signálu a antén s vysokým ziskom dokážu efektívne zachytiť rušivé signály generované pozemnými objektmi, vzdušnými cieľmi a rôznymi rušivými vplyvmi prostredia (pozri obrázok 2), čím poskytujú kvalitnú podporu základných údajov pre následnú identifikáciu cieľa, sledovanie trajektórie a rozhodovanie o protiopatreniach. Podľa všeobecných štandardov klasifikácie vzdušného priestoru v oblasti letectva je vzdušný priestor pod 1 000 metrov jasne definovaný ako nízka nadmorská výška, pričom rozsah pod 100 metrov je ultranízka výška. Táto oblasť, ovplyvnená faktormi, ako je oklúzia terénu a odrazy budov, má zložitejší environmentálny neporiadok. Medzitým zodpovedá odolnosti a prevádzkovým potrebám malých bezpilotných lietadiel, čím sa stáva primárnym scenárom činnosti pre spotrebiteľské letecké bezpilotné lietadlá, priemyselné inšpekčné bezpilotné lietadlá a dokonca aj pre niektoré nečestne používané bezpilotné lietadlá. Ak vezmeme napríklad pulzný Dopplerov radar, najpoužívanejší a technologicky najvyspelejší radar v súčasnej oblasti boja proti dronom, typické nízke, pomalé a malé (LSS) charakteristiky dronov výrazne obmedzia presnosť detekcie, nepretržitú stabilitu a schopnosť proti rušeniu radarových systémov z viacerých rozmerov, vrátane sily signálu, trajektórie pohybu, priečneho rezu radaru (RCS) a stability letovej polohy (ako je znázornené na obrázku 3). Toto je tiež hlavná technická výzva, ktorá musí byť prioritou pri navrhovaní, výskume a vývoji a optimalizácii výkonu protidronových radarov.
Po prvé, základná charakteristika bezpilotných lietadiel – „let v nízkej nadmorskej výške“ – kladie prísne požiadavky na adaptabilitu viacerých scenárov a schopnosť antidronových radarov rozlišovať ciele. Potrebujú presne identifikovať rôzne pohybujúce sa ciele na zemi, v nízkej nadmorskej výške a ultranízkej výške v rôznych zložitých terénoch a prostrediach, ako sú mestské budovy, horské kopce a otvorené priestranstvá, ktoré zahŕňajú chodcov, pozemné motorové vozidlá, kŕdle migrujúcich vtákov, ako aj drony rôznych veľkostí a režimov letu (napr. viacrotorové, s pevnými krídlami a vertikálne vzlety a pristátia). Aby sa znížilo rušenie pozemného neporiadku (ako sú odrazy od stien budovy, rušenie zvlnenia terénu a rozptyl pozemnej vegetácie) na výsledky detekcie, niektoré radary proti dronom prijímajú optimalizačnú stratégiu dynamickej úpravy uhla sklonu. Zmenou smeru vyžarovania, uhla pokrytia a distribúcie energie radarových lúčov v reálnom čase sa aktívne vyhýbajú oblastiam s koncentrovaným pozemným neporiadkom a zlepšujú pomer signálu k šumu cieľových signálov. Táto metóda pasívneho vyhýbania sa má však zjavné technické obmedzenia a je náchylná na vysokú 'falošne negatívnu mieru' pri detekcii dronov. Keďže konvenčný operačný vzdušný priestor väčšiny spotrebiteľských a priemyselných malých dronov je sústredený pod 100 metrov (ultra nízka nadmorská výška), radarové lúče môžu po úprave uhla sklonu len ťažko dosiahnuť pokrytie tejto oblasti bez mŕtveho uhla. Najmä v zložitých terénoch, ako sú mestské budovy s vysokou hustotou a horské rokliny, sa oklúzne slepé miesta ďalej rozširujú a riziko falošných negatívov sa výrazne zvyšuje. Preto musí byť účinný a spoľahlivý protidronový radarový systém vybavený vyspelou schopnosťou automatického rozpoznávania cieľa (ATR). Prostredníctvom algoritmov hlbokého učenia extrahuje, klasifikuje a overuje zachytené signály, presne rozlišuje ciele dronov od neporiadku, vtákov a iných zdrojov rušenia, čím zásadne znižuje riziko falošných negatívov a falošných poplachov a zaisťuje spoľahlivosť výsledkov detekcie.
Po druhé, prirodzená vlastnosť dronov – „malá veľkosť“ – má za následok extrémne nízky prierez radaru (RCS). Hodnota RCS väčšiny malých bezpilotných lietadiel, najmä spotrebných viacrotorových bezpilotných lietadiel, je iba 0,01 – 0,1 metra štvorcového, čo je oveľa menej ako u tradičných lietadiel, ako sú stíhačky a helikoptéry. Radarové signály, ktoré odrážajú, sú slabé a ľahko sa maskujú environmentálnym neporiadkom a elektromagnetickým rušením, čo predstavuje veľké problémy pri zachytávaní signálu. Táto charakteristika kladie extrémne vysoké požiadavky na citlivosť detekcie radarových detektorov, ktoré musia mať silné schopnosti pri extrakcii, zosilňovaní a filtrovaní slabého signálu. Zatiaľ čo účinne filtrujú elektromagnetické rušenie a neporiadok v prostredí, musia tiež pokryť široký rozsah detekcie, aby sa dosiahli dvojité výkonnostné ciele „detekcia na dlhé vzdialenosti a presné určovanie polohy na krátke vzdialenosti“. Realizácia tohto kľúčového výkonnostného cieľa musí byť založená na vysokej dôveryhodnosti detekcie a rozpoznávania, čo si vyžaduje vybudovanie systému spolupráce „hardvér + algoritmus“ prostredníctvom viacrozmernej technickej optimalizácie. Na hardvérovej úrovni upgradujte základné komponenty, ako sú antény s vysokou citlivosťou a nízkošumové prijímače, aby ste zlepšili príjem signálu a efektivitu konverzie. Na úrovni algoritmu zaveďte pokročilé technológie, ako je adaptívne filtrovanie, kompresia impulzov a detekcia konštantnej frekvencie falošného poplachu (CFAR), aby sa zlepšila schopnosť rozpoznávania slabých cieľových signálov. To zaisťuje presné zachytenie, rozpoznanie funkcií a stabilné uzamknutie slabých cieľových signálov, čím sa zabráni vplyvu nesprávneho úsudku signálu a zmeškaného úsudku na účinnosť likvidácie a presnosť následných prepojení protiopatrení a spĺňa potreby scenárov praktických aplikácií.
Napokon, charakteristika dronov – „pomalá rýchlosť letu“ – tiež predstavuje značné problémy pre stabilnú sledovaciu funkciu radarových systémov. Rýchlosť letu väčšiny malých dronov sa pohybuje od 10 do 50 kilometrov za hodinu a niektoré drony operujúce vo vznášaní sa v nízkej nadmorskej výške majú rýchlosť blízku nule. V tomto stave letu pri nízkej rýchlosti sú ich pohybové charakteristiky sotva rozlíšiteľné od pohybových charakteristík rušivých cieľov, ako je plávajúci neporiadok, pomaly letiace vtáky a padajúce predmety. Tradičné sledovacie algoritmy môžu len ťažko dosiahnuť účinnú diskrimináciu prostredníctvom rozdielov v rýchlosti, čo nielenže nedokáže nepretržite a stabilne uzamknúť ciele dronov, ale môže tiež zavádzať úsudok pomocných senzorov, ako sú optické a infračervené senzory, čo vedie k odchýlkam v údajoch a chybám v rozhodovaní vo fúznych systémoch s viacerými senzormi. Takéto odchýlky sa ďalej prenesú na protiopatrenia v riešeniach systému protivzdušných lietadiel (C-UAS), ako sú napríklad smerové rušiace zariadenia, fyzické zachytávacie zariadenia a laserové protiopatrenia, čo bude mať za následok oneskorené protiopatrenia a nedostatočnú presnosť, čo spôsobí, že nezachytia cieľové drony včas a efektívne, a dokonca môžu spôsobiť rušenie okolitých nevinných cieľov. Na vyriešenie tohto problému musia mať radarové systémy vysokú rýchlosť aktualizácie skenovania a schopnosť rýchleho rozpoznávania cieľa. Zvýšením frekvencie skenovania lúča, optimalizáciou dynamických sledovacích algoritmov a modelov predikcie trajektórie cieľa môžu v reálnom čase aktualizovať parametre pohybu cieľa (rýchlosť, trajektóriu, polohu, trend letu), rýchlo rozlíšiť nízkorýchlostné drony od rôznych rušivých cieľov a poskytnúť presnú a nepretržitú podporu cieľových údajov v reálnom čase pre následné protiopatrenia. To zaisťuje presnosť a včasnosť prepojení sledovania a protiopatrení, čo plne spĺňa potreby rýchlej likvidácie praktických scenárov, ako je bezpečnosť, armáda a ochrana pred udalosťami.
