Anti-drone radarları esas olarak Yer Seviyesinden (AGL) 1.000 metrenin altındaki alçak irtifa hava sahasını doğru bir şekilde izlemek için tasarlanmıştır. Özel sinyal işleme modüllerini ve yüksek kazançlı antenleri entegre ederek, yerdeki nesneler, hava hedefleri ve çeşitli çevresel müdahaleler tarafından oluşturulan dağınık sinyalleri verimli bir şekilde yakalayabilirler (bkz. Şekil 2), sonraki hedef tanımlama, yörünge takibi ve karşı önlem karar verme için yüksek kaliteli temel veri desteği sağlayabilirler. Havacılık alanındaki genel hava sahası sınıflandırma standartlarına göre, 1.000 metrenin altındaki hava sahası açıkça alçak irtifa olarak tanımlanır; 100 metrenin altındaki menzil ise ultra alçak irtifadır. Arazinin kapanması ve bina yansımaları gibi faktörlerden etkilenen bu alan, daha karmaşık çevresel karmaşaya sahiptir. Bu arada, küçük dronların dayanıklılık ve operasyonel ihtiyaçlarını karşılıyor ve böylece tüketici hava fotoğrafçılığı dronları, endüstriyel inceleme dronları ve hatta kötü niyetli olarak kullanılan bazı dronlar için birincil faaliyet senaryosu haline geliyor. Mevcut anti-drone alanında en yaygın kullanılan ve teknolojik açıdan olgun radar olan darbe Doppler radarını örnek olarak alırsak, drone'ların tipik Düşük, Yavaş ve Küçük (LSS) özellikleri, sinyal gücü, hareket yörüngesi, Radar Kesiti (RCS) ve uçuş tutumu stabilitesi (Şekil 3'te gösterildiği gibi) dahil olmak üzere radar sistemlerinin algılama doğruluğunu, sürekli stabilitesini ve anti-parazit yeteneğini birden fazla boyutta önemli ölçüde kısıtlayacaktır. Bu aynı zamanda anti-drone radarlarının tasarım, araştırma ve geliştirme ve performans optimizasyonunda öncelik verilmesi gereken temel bir teknik zorluktur.
İlk olarak, dronların temel özelliği olan 'alçak irtifa uçuşu', anti-drone radarlarının çok senaryolu uyarlanabilirliği ve hedef ayrım yeteneği konusunda katı gereksinimler getirmektedir. Kentsel binalar, dağlık tepeler ve yayaları, karadaki motorlu taşıtları, göç eden kuş sürülerini kapsayan açık alanlar gibi farklı karmaşık arazilerde ve ortamlarda yerdeki, alçak irtifadaki ve ultra alçak irtifadaki çeşitli hareketli hedeflerin yanı sıra farklı boyut ve uçuş modlarındaki dronları (örneğin, çok rotorlu, sabit kanatlı ve dikey kalkış ve iniş) doğru bir şekilde tanımlamaları gerekir. Zemin karmaşasının (bina duvarı yansımaları, arazi dalgalanma girişimi ve zemin bitki örtüsü saçılımı gibi) tespit sonuçları üzerindeki girişimini azaltmak için, bazı drone karşıtı radarlar, eğim açısını dinamik olarak ayarlamaya yönelik bir optimizasyon stratejisi benimser. Radar ışınlarının ışınlama yönünü, kapsama açısını ve enerji dağılımını gerçek zamanlı değiştirerek, yoğun zemin dağınıklığının olduğu alanlardan aktif olarak kaçınırlar ve hedef sinyallerin sinyal-gürültü oranını iyileştirirler. Bununla birlikte, bu pasif kaçınma yönteminin belirgin teknik sınırlamaları vardır ve drone tespitinde yüksek bir 'yanlış negatif oranına' eğilimlidir. Tüketici ve endüstriyel küçük dronların çoğunun geleneksel operasyonel hava sahası 100 metrenin altında (ultra düşük irtifa) yoğunlaştığından, radar ışınlarının, eğim açısını ayarladıktan sonra bu alanı ölü açılı olmayan kapsama alanına alması neredeyse imkansızdır. Özellikle yüksek yoğunluklu kentsel binalar ve dağ vadileri gibi karmaşık arazilerde, tıkanma kör noktaları daha da genişler ve yanlış negatif riski önemli ölçüde artar. Bu nedenle, verimli ve güvenilir bir drone karşıtı radar sisteminin, olgun Otomatik Hedef Tanıma (ATR) yeteneği ile donatılması gerekir. Derin öğrenme algoritmaları aracılığıyla yakalanan sinyalleri çıkarır, sınıflandırır ve doğrular, drone hedeflerini dağınıklıktan, kuşlardan ve diğer parazit kaynaklarından doğru bir şekilde ayırt eder, yanlış negatif ve yanlış pozitif risklerini temelden azaltır ve tespit sonuçlarının güvenilirliğini sağlar.
İkinci olarak, drone'ların doğasında olan karakteristik özelliği olan 'küçük boyut', son derece düşük Radar Kesiti (RCS) ile sonuçlanır. Çoğu küçük drone'un, özellikle de tüketiciye yönelik çok rotorlu drone'ların RCS değeri yalnızca 0,01-0,1 metrekare olup, savaş uçakları ve helikopterler gibi geleneksel uçakların değerinden çok daha düşüktür. Bunların yansıttığı radar sinyalleri zayıftır ve çevresel karışıklık ve elektromanyetik girişim tarafından kolayca maskelenebilir, bu da sinyal yakalamada büyük zorluklar yaratır. Bu özellik, zayıf sinyal çıkarma, yükseltme ve filtreleme konusunda güçlü yeteneklere sahip olması gereken radar dedektörlerinin algılama hassasiyetine son derece yüksek gereksinimler getirmektedir. Elektromanyetik paraziti ve çevresel dağınıklığı etkili bir şekilde filtrelerken, aynı zamanda 'uzun mesafe algılama ve kısa mesafe hassas konumlandırma' şeklindeki ikili performans hedeflerine ulaşmak için geniş bir algılama aralığını da kapsamaları gerekir. Bu temel performans hedefinin gerçekleştirilmesi, çok boyutlu teknik optimizasyon yoluyla bir 'donanım + algoritma' işbirlikçi sisteminin inşasını gerektiren yüksek tespit ve tanıma güvenilirliğine dayanmalıdır. Donanım düzeyinde, sinyal alımını ve dönüştürme verimliliğini artırmak için yüksek hassasiyetli antenler ve düşük gürültülü alıcılar gibi temel bileşenleri yükseltin. Algoritma düzeyinde, zayıf hedef sinyallerinin tanınma yeteneğini geliştirmek için uyarlanabilir filtreleme, darbe sıkıştırma ve Sabit Yanlış Alarm Oranı (CFAR) tespiti gibi gelişmiş teknolojileri kullanın. Bu, zayıf hedef sinyallerinin doğru şekilde yakalanmasını, özellik tanınmasını ve istikrarlı bir şekilde kilitlenmesini sağlar, yanlış sinyal kararının ve kaçırılan kararın sonraki karşı önlem bağlantılarının imha verimliliği ve doğruluğu üzerindeki etkisinden kaçınır ve pratik uygulama senaryolarının ihtiyaçlarını karşılar.
Son olarak, drone'ların karakteristik özelliği olan 'yavaş uçuş hızı' da radar sistemlerinin istikrarlı takip fonksiyonu açısından önemli zorluklar teşkil etmektedir. Çoğu küçük drone'un uçuş hızı saatte 10 ila 50 kilometre arasında değişiyor ve alçak irtifada havada asılı kalan bazı drone'ların hızı sıfıra yakın. Bu düşük hızlı uçuş durumunda, hareket özellikleri, yüzen gürültü, yavaş uçan kuşlar ve düşen nesneler gibi engelleyici hedeflerin hareket özelliklerinden zar zor ayırt edilebilir. Geleneksel izleme algoritmaları, hız farklılıkları yoluyla etkili ayrımcılığı neredeyse hiç başaramaz; bu, yalnızca drone hedeflerini sürekli ve istikrarlı bir şekilde kilitlemekle kalmaz, aynı zamanda optik ve kızılötesi sensörler gibi yardımcı sensörlerin kararlarını yanıltarak çoklu sensör füzyon sistemlerinde veri sapmalarına ve karar verme hatalarına yol açabilir. Bu tür sapmalar, Yönlü Karıştırma Ekipmanları, Fiziksel Müdahale Cihazları ve Lazer Karşı Tedbir Sistemleri gibi Karşı İnsansız Hava Aracı Sistemi (C-UAS) çözümlerindeki karşı tedbir birimlerine de iletilecek ve karşı tedbir eylemlerinin gecikmesine ve yetersiz isabetliliğe yol açacak, hedef drone'ların zamanında ve etkili bir şekilde durdurulamamasına ve hatta muhtemelen çevredeki masum hedeflerin rahatsız edilmesine neden olacaktır. Bu sorunu çözmek için radar sistemlerinin yüksek tarama güncelleme oranlarına ve hızlı hedef tanıma yeteneklerine sahip olması gerekir. Işın tarama frekansını artırarak, dinamik izleme algoritmalarını ve hedef yörünge tahmin modellerini optimize ederek, hedef hareket parametrelerini (hız, yörünge, tutum, uçuş eğilimi) gerçek zamanlı olarak güncelleyebilir, düşük hızlı drone'ları çeşitli müdahale eden hedeflerden hızlı bir şekilde ayırt edebilir ve sonraki karşı önlem birimleri için gerçek zamanlı, doğru ve sürekli hedef veri desteği sağlayabilirler. Bu, güvenlik, askeri ve olay koruması gibi pratik senaryoların hızlı imha ihtiyaçlarını tam olarak karşılayarak izleme ve karşı önlem bağlantılarının doğruluğunu ve zamanlılığını sağlar.
