先进制造2025｜民用无人机探测反制技术研究（先进制造前沿第5期）

作 者

智能装备产业研究中心

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民用无人机探测反制技术谱系

三层技术协同构建防御体系

全球民用无人机技术不断创新，民用无人机的新型应用技术、新型控制技术等不断涌现，使得无人机的部署更加灵活，作业方式也愈发多样化。同时，人工智能、复合材料加工、自主导航等前沿技术的迅猛发展，使民用无人机的性能不断攀升，应用范围不断增大。这也给民用无人机反制技术提出了更为严苛的挑战。现代民用无人机探测反制技术是一个高度结构化、多层级协同的综合防御体系，其核心技术框架由“探测感知”“处置决策”与“反制实施”三大核心功能模块构成，形成一个完整的“感知、决策、反制”闭环链条。

探测感知技术

整合了光电、雷达、声学、电子信号等多种异构传感技术，并融合弱信号检测及多源信息处理能力，旨在实现对空中威胁目标的全域发现、精准识别与定位。

处置决策技术

依托指挥调度、目标特征提取、自动处理及AI辅助决策技术，对探测信息进行深度分析、态势评估并生成最优应对策略，实现从原始数据到行动指令的智能转化。

反制实施技术

采取“软”“硬”两类反制技术。软反制侧重非接触式电子干扰使无人机功能失效或自动返航；硬反制则对无人机进行物理层面的破坏。

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民用无人机探测反制关键技术特征

ADS-B与Remote ID构建低空监视网

ADS-B与Remote都是飞行器监视技术也在实际中广泛应用，ADS-B侧重于较大型低空飞行器的广域监视，Remote ID聚焦于无人机这类小型低空飞行物的精准识别。在空间维度上，ADS-B负责机场周边、航路走廊等中高空区域，Remote ID覆盖城市公园、建筑群等超低空场景；数据应用上，ADS-B的轨迹数据支撑空中交通管制，Remote ID的身份信息助力合规性管理。二者通过数据接口融合后，可在监管平台形成“宏观态势+微观识别”的全景视图，既防止大型飞行器的危险接近，又杜绝无人机黑飞扰航，共同织就低空安全防护网。

ADS-B

基于全球定位系统，利用空地、空空数据链实现交通监控和信息传递日的空管监视技术。无人机装配ADS-B后，可通过无线电信号广播其位置、高度、速度等信息。

Remote lD

通过Wi-Fi或蓝牙等无线通信技术只向地面站广播其数字牌照、位置、速度、高度、飞手位置等信息，使监管机构能够实时掌握无人机的飞行状态和操控者信息。

表1：ADS-B与Remote ID技术能力对比

DAA和ACAS X避撞技术潜力较大

近些年随着低空应用场景的扩大与丰富，低空防撞的需求逐渐被重视，在《民用无人驾驶航空器系统安全要求》国家标准中提出“机体没有配备桨叶保护装置的轻型和小型无人驾驶航空器,应具有感知和避让功能”。目前在低空、通航和民航领域中存在以下几种防撞技术：TCAS可以实现飞行器之间的空中碰撞预警和信息共享。“北斗”短报文提供了跨越通信盲区的应急通信能力。防撞雷达、视觉/红外和地形意识和警告系统(TAWS)可以实时环境感知和障碍物探测，通过算法控制或人工操作避障。感知与避撞(DAA)和机载防撞系统(ACAS X)技术则集成了传感器、雷达、摄像头、激光雷达等多种探测设备，进一步提升了算法和数据处理技术。TCAS作为传统的空中防撞系统，具有较长的历史并且广泛应用于航空领域，但成本高小型化困难难以在低空中使用。目前部分民用无人机采用双目视觉、红外测距与超声波传感器的组合方案。随着低空经济进一步发展，DAA和ACAS X技术在无人机避撞领域潜力较大，适应未来高密度低空空域管理等场景。

表2：避障技术对比

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民用无人机探测反制关键技术难点

4G/5G模块无人机探测反制困难

根据对部分地区的公安部门走访调研发现，对于使用4G/5G运营商公网频段的无人机侦测可能存在虚警误报或者不报的情况，准确发现和定位该类无人机存在困难。在4G/5G网络频段有大量的民用网络设备会对无人机探测设施产生干扰，部分企业尝试通过监测移动速度大于预定速度或移动路径异常的电信信号发射源，来识别和定位无人机信号，但识别精度和应用场景也存在局限性。在反制方面，民用干扰反制设备在干扰运营商的4G/5G信号频段前有严格的审批报备程序，无法及时反制现场发现的“黑飞”无人机。且目前新型无人机频段频点、信道未知，跳频能力强，且可能采用新通讯方式。如果采用大范围全频段干扰，反制设备消耗资源大，功率释放会不足，进而影响反制距离，且会对区域内的民用通信设备产生巨大的干扰。

多频谱融合侦测体系的协同性难题

当前民用反无人机系统常采用雷达、光电、无线电监测等多频谱技术融合的探测模式，但各类型传感器在数据采集频率、空间定位精度、环境适应性等方面存在显著差异。雷达对金属材质无人机探测效果较好，但对塑料机身的微型无人机易出现探测盲区；光电设备受光照、雾霾等气象条件影响显著，在夜间或复杂天气下识别准确率大幅下降；无线电监测设备则可能因无人机采用扩频通信或静默飞行模式而失效。由于不同频谱传感器的时间同步机制、数据格式及处理逻辑难以统一，导致多源数据融合时易出现目标轨迹断裂、身份识别冲突等问题，尤其在高密度无人机集群“黑飞”场景中，各传感器的协同处理负荷呈指数级增长，极易造成探测系统整体失效或精度下降。

无人机集群智能对抗的动态博弈困境

随着人工智能技术在无人机领域的深度应用，新型民用无人机集群已具备自主编队、任务分配及动态重构能力。当反制系统对某一无人机实施信号干扰或电磁压制时，集群内其他无人机会通过分布式算法实时调整通信频段、飞行轨迹及任务角色，形成“蜂群式”智能规避。部分无人机集群可利用多跳中继通信绕过反制设备的信号屏蔽区域，或通过模拟民用设备信号特征实施频谱欺骗，甚至主动发射干扰信号对反制系统的传感器进行“致盲”。这种动态博弈过程中，反制技术的升级速度往往滞后于无人机集群的智能进化速度，尤其在面对具备强化学习能力的无人机集群时，传统基于规则库的反制策略难以有效应对其持续变化的攻击模式，导致反制系统在复杂对抗环境中陷入“被动响应”的技术僵局。

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