使用无人机/FPV成为全球恐怖组织的主流:非洲恐怖武装已经开始大量使用无人机/FPV袭击当地军警、重要能源/物流目标、军事基地等,让当地军警面临艰巨考验;而在乌克兰战场,使用无人机/FPC袭击对手能源/物流目标成为常态!
那么,作为全球最大的能源消耗国,中国拥有巨量的能源、物流通道和基点,如何在战时防范来自敌人的袭击呢?总体而言,中国不仅积极发展这一能力,而且已经拥有世界领先的、具备强大反无人机(C-UAS)能力的察打一体无人机系统和完整体系。
中国主要的军用无人机厂商(如航空工业成都所、航天科技十一院等)生产的察打一体无人机,通过加装新型载荷和升级软件,都具备猎杀无人机的能力。一些新型号更是专门强化了这项功能;
目前的战争形态,各国发展猎杀自杀无人机/FPV系统所需的硬件和软件支持:猎杀低空、慢速、小尺寸(Low-Slow-Small)、高机动且通常采用“蜂群”战术的自杀无人机和FPV,比打击地面固定目标要困难得多,需要一套专门的“软硬结合”系统。
首先就是探测与跟踪传感器,例如有源相控阵雷达(AESA),他们必须能对低空超小目标(RCS极小)有高分辨率和快速刷新率,才能发现和锁定;高性能光电/红外(EO/IR)吊舱利用超高分辨率摄像头和热成像仪,用于光学确认、精确跟踪和评估战果。这是反FPV的关键,因为FPV的雷达信号极弱;射频(RF)频谱侦测仪用于捕捉目标无人机的遥控和图传信号,实现无源探测,并能对操作手进行反向定位;声学传感器阵列作为辅助手段,通过识别无人机旋桨的独特声音特征进行探测;
其次就是效应器建设,譬如电子对抗(ECM)干扰吊舱通过压制式干扰(阻塞常用频段)或欺骗式干扰(注入伪造指令),迫使无人机失联、返航或坠毁;小型化精确弹药用于在安全距离外物理摧毁目标;定向能武器(DEW)是未来应对大规模蜂群攻击的最优解,实现“无限弹药”、低成本拦截;发射更小、更灵活的协同式无人机进行“格斗”,通过碰撞、抛网等方式拦截目标;
发展先进的硬件需要软件和算法支持,最重要的是人工智能(AI)与机器学习(ML):AI图像识别是关键,软件必须能从复杂背景(如树木、建筑、飞鸟)中快速、准确地自动识别出微型无人机;行为预测算法预测目标无人机的飞行路径和意图,为拦截提供先机;如果我方也使用无人机蜂群进行对抗,则需要先进的蜂群协同算法来协调多架无人机的行动;
此外,数据融合与指挥控制系统(C2)也很关键:软件需要将来自雷达、光电、射频等不同传感器的信息融合在一起,生成统一的、高置信度的战场态势图;提供人机交互界面,允许操作员做出“交战”或“干扰”的决策,或者在高权限下授权AI自动应对;
硬件和软件的互相融合和配合是反无人机作战的核心:反无人机(C-UAS)本质上是一个体系作战,需要强大的网络支持!
中国目前已经建立军民两用的多层防御体系:察打一体无人机通常是这个体系的 “空中机动层” 。其他体系层面还包括地面远程雷达、预警机、卫星等,提供早期预警;地面反无人机干扰车、防空系统(如激光炮、高炮);指挥控制中心就是所有信息汇聚的核心;
网络中心战中,无人机需要通过高速、加密、抗干扰的数据链(如中国自研的Tianlian数据链系列),与地面站、预警机、指挥所和其他作战单元实时共享目标数据;实现 “A射B导” ,由地面雷达或预警机发现目标,通过数据链将目标信息发送给在空中巡逻的无人机,由无人机发射导弹进行拦截,甚至由其他平台的激光武器进行打击。这极大地扩展防御范围和处理效率。
建立的一体化指挥控制系统将所有传感器和效应器都接入一个统一的指挥控制(C2)网络;指挥员可以在这个统一的战场视图上,分配任务、下达指令,选择最优的平台和武器来应对威胁,实现高效的多域协同作战;
此外,中国法律法规的完善:严格管控个人、企业的无人机/FPV的飞行和活动;派出所拥有足够的反无人机系统;民兵也进行反无人机的软/硬件训练—建立一套军/民融合,不影响正常经济建设的完善反无人机体系,所以,俄罗斯屡屡被无人机爆炸的事件在中国不会发生。
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