21世纪军事作战的矛与盾之争：浅谈无人机与反无人机技术的发展

21世纪军事作战的钻盾之争:浅谈无人机与反无人机技术的发展

目录

目录..................................................................................1

编者按................................................................................2

1.无人机发展的现状以及趋势.........................................................2

1.1.机器学习和人工智能将占据更高地位.............................................3

1.2.数据分析将会在无人机着陆之前完成.............................................3

1.3.无人机将进入一个新的自动化时代...............................................3

2.反无人机技术的发展现状...........................................................3

2.1.夺取对无人机的控制...........................................................4

2.2.通过干扰影响无人机的正常工作.................................................4

2.3.直接将无人机进行摧毁.........................................................5

3.反无人机技术发展分析.............................................................5

3.1.系统搭载方式.................................................................5

32反无人机传感器能力的提升.....................................................6

3.3.军事领域反无人机技术的发展...................................................6

3.3.1.传感器融合.............................................................6

3.4.人工智能技术.................................................................7

3.5.高空长航时技术...............................................................7

3.6.小结.........................................................................7

4.反无人机技术新世界...............................................................8

4.1.前述.........................................................................8

4.2.没有完美的解决方案..........................................................11

4.3.《反无人机系统》报告........................................................11

4.3.1.有时无人机技术发展速度是如此之快，以至于反无人机系统无法跟上..........12

4.3.2.军事挑战..............................................................13

4.3.3.人工智能的作用........................................................14

4.3.4.网络安全..............................................................15

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5.反无人机技术的发展趋势.................................................................28

5.1.能耗、功率持续增大...............................................................28

5.2.工作持续时间增长.................................................................28

5.3.多传感器融合、智能化、一体化....................................................28

5.4.技术手段向多样化迈进.............................................................29

5.5.防御体系逐渐向多手段、多层次发展................................................29

编者按

纵观21世纪的几场局部战争，无人机的身影既贯穿于作战的全过程,又渗透于战争的各个领域。

当前，无人机的作战功能正向隐身突防、通信中继、空中格斗等方面扩展，并逐渐成为空袭作战发展

的新方向。针对日趋严峻的无人机威胁，反无人机技术及其在各型武器装备上的应用也正随着无人机

的发展而逐渐成熟。现如今，无人机与其“克星”反无人机系统之间的对抗呈螺旋式上升，正在演绎

着一个全新的矛与盾故事。

1.无人机发展的现状以及趋势

无人机可完成情报侦察、中继通信、电子对抗、制空、精确打击等多种任务，并呈现出搭载平台

多元化、作战空间扩大化以及重型化和大型化等发展趋势。

据俄《消息报》近日报道，截至2016年底，俄无人机数量已达到1980架。据估计，俄军现在的

无人机数量已经远远超过2000架。目前，俄陆军已组建了营属和旅属无人机连。俄国防部还决定在

海军组建无人机团。止匕外，俄罗斯还特别注重重型无人机的机型研制。2019年7月，俄罗斯国防工

业集团在莫斯科航展上展示了其研发的“猎户座”无人机，这是俄罗斯重型无人机的首次亮相。

图1俄罗斯“猎户座”无人机

而美国海军也已于2019年4月将首个无人机控制中心安装到航空母舰上。此控制中心将主要用

于操控MQ-25无人机。整个装配计划将在2022年全部完成，届时所有正在建造的航空母舰都将具备

操控舰载无人机的能力。

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不难看出，在迅猛袭来的科技浪潮下，无人机的发展或将随着作战样式的不断丰富而呈现出以下

几点趋势：

1.1.机器学习和人工智能将占据更高地位

以无人机为代表的智能机器战争或将完全改变传统机器战争的形式。在智能机器战争中，交战双

方打的是智能，拼的是信息。例如，在美国空军研究实验室开展的无人机模拟对抗试验中，装备了人

工智能的无人机多次轻松击败人类飞行员；在与智能无人机的超视距导弹对抗模拟试验中，智能无人

机似乎能察觉人的意图，不仅能立即对导弹飞行和作战部署中的态势变化做出反应，还可根据作战需

要在防守与进攻之间快速切换。

1.2.数据分析将会在无人机着陆之前完成

实现现场态势感知的途径在于利用无人机及其他传感器收集数据、图像与视频，但这些并非工作

的全部内容。除了获取信息外，无人机还需要面对由此带来的数据分析挑战。即无人机如果能够在着

陆之前便自主完成数据分析，所带来的效益是巨大的。有鉴于此，未来无人机的发展将可能日趋契合

这一需求而不断进化。

1.3.无人机将进入一个新的自动化时代

随着越来越多的大型公司采用无人机来工作，他们将转向自动化工作流程，尤其是在数据传输、

分析和自适应飞行计划方面。

以英国的雷神无人机(BAESystemsTaranis)为例，它引入了全自动模式，只要预先设定任务，无人

机在大部分时间下都不需要人类遥控操作，自动起降、自动导航，进行侦察任务。

而最新的军用无人机研发计划，则将已经进入“神经元”时代，“神经元”无人机(nEUROn)概念，

把无人机的“无人”二字，推到更高的高峰。它是一种可以无须任何指令，由人工智能独立完成飞行

任务，同时能在复杂飞行环境中进行自我校正的先进无人机。

图2“神经元”无人机

不难看出，未来“遥控飞机”式的军用无人机，开始有被全新的自动化无人机取代的趋势。

2.反无人机技术的发展现状

反无人机技术是战场反无人机作战任务需求牵引下的必然产物，构建反无人机技术体系也是反无

人机武器装备体系发展的必然要求。当前，国内外都积极展开了对用于反无人机作战的探测跟踪和预

警、直接利用火力对无人机实施硬毁伤、采用干扰技术对无人机实施软毁伤等的武器装备的相关研究。

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这些关于反无人机作战的理论和技术研究虽然还比较零散，不成体系，但却从理论上和技术上，为开

辟与拓展反无人机专业技术领域，进而较快地形成反无人机技术体系打下了良好的基础。

2.1.夺取对无人机的控制

随着美军将网络空间、电磁空间分列为继陆海空天之外的第五维、第六维作战空间，网络-电磁

武器日益受到重视，特别是在反无人机、反战斗机器人领域，作战运用隐蔽高效、技术研发成本低廉，

可干扰、“击落”，甚至“捕获”无人机。

这方面目前通用的技术是通过无线电控制。伴随着消费级无人机在美国的普及，美国政府不得不

采取一些强硬手段，来保障低空领域安全，例如采用一个接收器来追踪并确定无人机方位，并使用足

够强大的电子信号来夺取无线电控制。而为了避免这种情况的发生，美国政府希望借助阻截无人机使

用的传输代码，进而控制这台无人机，而将其引导返航，回归到操作者手中。

图3消费级四轴无人机

其他的手段固然也存在，造就这些手段的是万能的“黑客”，他们通过无人机内置的Wi-Fi网络

和开放的远程端口，向无人机的实时操作系统发起攻击。通过Wi-Fi网络，攻击者可以断开无人机拥

有者的FreeFlight控制应用并使之与自己配对，然后获得完整的控制权限。甚至，黑客们还能通过连

接目标无人机，获得访问控制器的root权限，从而达到在相关空域将执行任务的无人机“一键拿下”

的战术目的。

2.2.通过干扰影响无人机的正常工作

声波干扰是现今发展较快的一种技术。韩国先进科学技术研究院(KAIST)的研究人员对无人机中的

关键组件陀螺仪进行了共振测试，发现可利用声波使陀螺仪发生共振，输出错误信息，从而导致无人

机坠落。KAIST的电子工程教授金龙大表示，无人机中的陀螺仪的功能是提供机体倾斜、旋转及方向

角度等信息，以保持机体平衡。金龙大的试验表明，利用外部声波使无人机的陀螺仪发生共振，从而

扰乱无人机的平稳飞行，在技术上是可行的。

第二种方法就是电子干扰(俗称“导航诱骗”)，它使无人机无法获得足够精确的自身坐标数据，

导致无人机只能依靠基于陀螺仪的惯性导航系统，无法获得足够精确的自身坐标数据。如果没有精确

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的地形连测，借助于照相机和摄像机获得的情报将没有任何价值，此时的无人机顶多是一台会飞的相

机，无论是从军事角度，还是从民用的测绘角度而言，都意味着损失。

2.3.直接将无人机进行摧毁

美国SnakeRiver公司专门针对那些受到无人机侵犯的人群，开发了一种特殊的反无人机专用子弹。

他们宣称，用户可通过他们的设备轻松击落无人机。但这项技术依旧存在限制，发明该产品的

SnakeRiver公司特地表示，将侵犯民众私人空域的无人机击落的做法的合法性这一问题还值得商榷。

其次是激光炮。除具备直接烧灼毁伤外，激光炮还具备远距离“致盲”能力：用低功率激光束持

续照射无人机航电系统，令其过热失控，跟踪照射机载光电侦察系统，令其过载失效。同时，激光武

器还可与其他武器混合使用，组合成威力倍增的“光、磁、弹”一体化武器系统。

再者是携带空空导弹的歼击机。近期，俄罗斯“伊斯托克”公司展示了一款空地一体化的反无人

机作战装备。其地面装备为反无人机侦察指控车，性能与作用类似RU12M7型车,负责对空雷达扫描，

发现目标后，引导战机至作战空域。空中反无人机平台为苏-30战斗机，在机头前部加装有侦察雷达。

该雷达的核心部件为“伊斯托克”公司生产的小型多注行波管和多功能超高频模块，可对地面侦察指

挥车所指定的空域实施雷达扫描和无线电侦察，之后将目标区的弱信号放大，从中识别出无人机信号，

并在雷达屏幕上显示出无人机的位置和坐标，最后由飞机发射导弹击毁无人机。

3.反无人机技术发展分析

无人机已成为美国军事任务和行动中不可或缺的一部分，并且已实现商用化。随着普及程度越来

越高，恐怖分子、犯罪分子、狂热分子等利用无人机制造了严重威胁。这使得反无人机技术和系统成

为军方、国土安全部、主要执法机构及生产无人机的承包商的首要优先事项。

反无人机技术分为两个主要领域：探测与跟踪系统以及遮断。前者包括雷达、无线电射频、光电、

声学和复合传感器。遮断包括干扰射频和全球导航卫星系统（GNSS,包括GPS和GLONASS）、欺骗、

激光、捕捉目标的实体阻拦网、投射物、电磁脉冲、水炮、“自杀”无人机以及这些手段的组合。

3.1.系统搭载方式

反无人机系统可以是地基、空基甚至是手持式的。如今市场上绝大多数系统被设计为仅用于探测

或遮断，地基系统占多数。例如，正由多家公司联合开发的一种高速机动战场反无人机系统一一远征

机动空中防御一体化系统（X-MADIS）。该系统能够以每小时30英里的速度穿越崎岖地形，同时远距

离探测、识别并击退无人机。其研制公司表示，该反无人机系统、雷达和光电/红外设备被集成在一

辆商用越野车上，可探测、定位、识别、跟踪、利用并击退威胁机场、关键基础设施或进入禁飞区的

有敌意无人机。

反无人机任务高度依赖先进传感器、长航时平台、用以提供警戒空域图像的数据融合以及用以整

理并分析传入数据的人工智能。这一过程远比将原始无人机传感器数据传至人类操作员更具效用。

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3.2.反无人机传感器能力的提升

传感器在敏感度、作用范围和降低尺寸和功率需求方面也进展迅速。结合高速无线联网、机载数

据融合及人工智能，传感器显著提升了反无人机系统的能力。

反无人机的任务围绕着多种传感器进行架构设计，通过跟踪空域内所有移动物体，以最佳方式呈

现空域情况并实现最低的误报警率。但大型鸟类和小型无人机在雷达上可能看上去相同，因此需要查

找通信链路，同时使用能扫视空域的照相机更好地进行查看。

如今，操作员需要对显示屏上的图像进行评估，确定无人机携带的可能是何种载荷。目前，研究

人员正在就自动图像查找开展工作，从而使操作员无需参与分辨鸟类和无人机的工作。当前工作的重

点是消解低空空域冲突和安全空域集成，从而实现超视距飞行，并使用传感器绘制空域态势的精确

3D图像。这一数据还可用于关键基础设施周边的安保应用。

3.3.军事领域反无人机技术的发展

军事目的的反无人机技术更为复杂。这些军事项目包括消灭执行情报、监视与侦察任务的无人机

和阻止对部队发起攻击或破坏关键基础设施的猎-歼无人机等。

在2017年的“机动火力一体化试验”期间，陆军对一套反无人机防御系统进行了测试。该系统

包括两台背靠背安装的180度雷达和一台照相机，前者可提供360度实时覆盖，后者用于确认目标身

份。一旦无人机被确认为具有敌意，操作员可对其进行摧毁，或干扰其通信，使其返回出发地或是坠

毁。

雷声公司开发的多频谱瞄准系统（MTS）结合光学与红外传感器，用以捕获和跟踪空中目标并引

导激光光束

军方也在对商用开发技术进行改造和改进，以应对威胁。在商用领域，那些针对军事用途得到强

化的技术正得到更广泛的运用。商用界一直在推动传感器成本的降低，这些传感器的体积也在不断变

小，从而使得现有无人机上能安装更多的传感器。

3.3.1.传感器融合

传感器融合是针对多模雷达和照相机图像开展的其中一项工作。

2017年10月，美陆军与LeonardoDRS公司签订了机动低空慢速无人机一体化防御系统（MLIDS）

生产合同，以满足其对抗用作机载简易爆炸物的小型低价无人机（如商用四轴旋翼机）的需要。今年

7月，陆军宣布授予该公司一份价值1300万美元的合同，用以继续开展MUDS的工程设计与测试。

MUDS安装于两辆防地雷反伏击全地形车上。其中一辆携带DRS监视与战场侦察设备（光电/红

外传感器），另一辆是Leonardo公司和Moog公司开发的可重新配置的一体化武器平台，能够发射

多种动能武器和一架小型无人机。

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3.3.1.1.意大利莱昂纳多DRS公司为美国海军开发分布孔径红外对抗系统

LeonardoDRS公司开发的MLIDS系统

据莱昂纳多DRS公司官网2020年7月20日报道，美国海军航空系统司令部授予意大利莱昂纳

多DRS公司一份价值1.2亿美元的合同，为AN/AAQ-45(V)分布孔径红外对抗(DAIRCM)系统提供

工程设计和测试硬件。

该系统是一种先进的机载防护系统，可为机组人员提供导弹探测、敌方火力指示和态势感知能力，

并能跟踪和干扰来袭导弹威胁。该系统采用开放式和可扩展架构，允许针对各种类型/型号/系列的飞

机进行优化，具有尺寸小、重量轻和功率低的特点，适用于美国陆、海、空三军一系列旋翼和倾转旋

翼飞机。

根据合同，莱昂纳多DRS公司将进行非经常性的工程工作，以设计、开发、集成和测试工程开

发模型以及用于政府测试的武器可更换组件的典型模型，从而改进DAIRCM系统的功能，应对日趋严

重和未来新兴的威胁。预计合同工作将于2024年完成。

军用反无人机系统依靠的是光电/红外、射频扫描器、雷达、照相机、干扰器和跟踪软件等多层

探测技术，它们还采用从枪炮和火箭弹到激光与电子战等各种杀伤能力。

3.4.人工智能技术

人工智能对于军用反无人机技术的未来而言尤为重要。关键在于如何对视频进行实时处理，并在

复杂电磁环境下做出有效的判断，从而使得指挥官能迅速做出决策。

为了使用人工智能对目标类型进行识别，需要使用大样本数据进行多轮训练。首先从理解开始，

分辨出鸟类、气球和无人机；然后是预测，从不同帧之间获取信息，将时间信息进行关联，从而得出

结论。

3.5.高空长航时技术

另一项革命性技术是低成本高空长航时(HALE)。在执行ISR任务时，HALE无人机可滞空更长

时间并提供更广的覆盖范围，使得军方和国土安全用户有更多机会探测并识别有敌意的无人机，实时

回传信息，从而能够运用相应的反无人机措施。这些措施包括从枪炮、火箭弹到非动能的电子信号，

以干扰、欺骗、摧毁或接管目标无人机的导航和控制系统。例如，正在研究中的一种方案将使无人机

返回发射地点，使得当局能够找到敌方地面控制站和人员的位置并采取相应行动。

3.6.小结

尽管反无人机技术采取了多种手段，但各种手段都具有一定局限性，没有任何一种方案可以做到

万无一失。许多具备经济可承受性的光电传感器仅限于日间使用，且目标须在视线范围内。射频和声

学传感器使用已知声音和频率的数据库进行无人机探测，但新平台的快速开发使得这些库无法完全更

新。传感器的敏感度同样是个问题：过于敏感和降低敏感度都会导致错误结果。

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运用来自数种传感器的混合数据的反无人机系统，还必须能够对合法的和敌意的、盟友的和敌方

的无人机做出区分，目前没有一种已知系统能够做到这一点，这时人类操作员就必须介入。各种遮断

方法还都存在从被电子战对抗措施阻止到误伤平民或友军部队等潜在的不利结果。

反无人机市场还需要不断应对无人机技术的新进展。随着无人机系统市场的扩张，反无人机系统

需要具备足够的灵活度，以探测并消灭类型逐渐增多的目标。

4.反无人机技术新世界

4.1.前述

筒子们，如果稍微留意一下，你会发现，仅仅在一个多世纪以前，无人机（UAV）在很大程度上

只是满足发烧友、极客的一种好奇心，在军事行动中几乎没有提供任何支持。但随着1991年的举世

瞩目的第一次海湾战争，形势开始改变，米帝在这次战争中成功使用了“先锋”（Pioneer）无人机。

按照今天的眼光来看，它是一种原始且仅能有限使用的监视飞机。所以在当时，防御无人机的需求甚

至很少被考虑。

图4RQ-2“先锋”无人机由美国AAI公司和以色列飞机工业公司联合开发

很快，在十年后的第二次海湾战争（2003年）中，无人机已经进入了它们自己的发展轨道。发

展至今，它们是米帝军事任务和行动的重要组成部分，并衍生至全球范围，几乎每个使用它的军事、

执法机构都对其性能提出了很高的要求。同时，与大多数重要的军事装备不同，无人机已经开始商业

化，从石油公司到牧场主、新闻媒体、环保主义者、林业服务以及鱼类和野生动物观察员，每个人都

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在寻求无人机商业化。从消极的角度观察，我们会发现，不法力量也在无人机应用中推波助澜。无人

机已经早贩毒集团的装备采购清单上，不法使用者从贩毒者到人口走私者，再到企业间谍。

图5五花八门的无人机

随着无人机在这么多不同的用户群体中越来越受欢迎，它们的价格已经越来越亲民，获得的门槛

越来越低。国家在传感器和武器有效载荷方面的发展成果也已经转移到这些用户群体中，这些技术不

是那么复杂，但在搭配适当武器的情况下，却可以产生大规模致命的效果。无人机现在被认为是恐怖

分子、罪犯、狂热分子以及其他危险人员从未拥有过的多功能、隐秘且廉价机载武器，这构成的世界

范围内安全防御的极大威胁。

图6携带高爆炸药的四旋翼商用无人机

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这使得反无人机（C-UAV）技术和系统成为军队、国土安全部、主要执法机构以及生产它们的承

包商的发展首选并严守其秘密研发状况。为了保持与威胁用户相比的时间和技术优势，这些团体基本

上已停止发表有关C-UAV的公开声明（尽管我们还会零零散散的看到某些商业公司的吹爆，但也仅

是对之前曝光型号的炒冷饭）。

X：从心推送的防务菌

图7世界各地反无人机案例

概览一下，我们会发现C-UAV的新世界里分为两个主要领域：首先是检测与跟踪系统，然后就

是阻截。前者包括雷达、射频（RF）、电光（E0）、红外（IR）、声学和组合传感器。后者包括射频

（RF）和GNSS（全球导航卫星系统，包括GPS和GLONASS）干扰、欺骗、激光、物理网络缠绕目标、

射弹、电磁脉冲（EMP）、水枪、“自杀”无人机，以及以上这些手段的组合。

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图8林林总总的反无人机手段

下面让我们来具体梳理下:

4.2.没有完美的解决方案

必须承认现实，反无人机的世界里没有完美的探测方法。许多经济实惠的电光传感器仅限于日光

操作和目标的直接视线，这对于红外（IR）和许多射频（RF）系统也是如此。射频和声学传感器使用

已知声音和频率的数据库来探测无人机，但新无人平台的快速发展使得这些数据库无法完全更新。传

感器的灵敏度也是一个问题：过于敏感会产生许多误报，而灵敏度降低会导致漏报。

使用来自多个传感器组合数据的C-UAV系统也必须能够区分合法和恶意无人机（敌我识别），

很遗憾，这是目前任何已知的C-UAV系统都无法做到的。这时就需要人类操作员进行必要的干预，

这通常是一个分秒必争的评估。另一方面，拦截方法也有其潜在的负面结果，电子战对抗措施很容易

波及平民或友军。

几十年前，在开发无人机方面发生了一系列变化。现在，同样的进展正在反无人机领域发生。

“复杂有效问题的关键是，无人机技术本身并不是停滞不前的”，在2018年2月份，美国纽约

州巴德学院无人机研究中心发布了一份《反无人机系统》报告称，“因此，C-UAS市场必须不断应对

无人机技术的新进展。随着无人机系统市场的扩大，反无人机系统需要足够灵活，以探测和拦截越来

越多的目标一一从能够承载重型有效载荷的大型无人机到可能仅为几克重的低空飞行微型无人机。”

4.3.《反无人机系统》报告

道高一尺，魔高一丈。有时无人机技术发展速度是如此之快，以至于反无人机系统无法跟上。

“C-UAS技术的扩散可能加速技术的发展，但也会使C-UAS系统无效，特别是在军事环境中，”《反

无人机系统》报告提到了这个有趣的趋势，“无人机可能被编程为以难以探测的模式运行，或者可能

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修改转子以抑制无人机的发动机噪音，从而避开声学探测；无人机的外形设计可能会降低其雷达特征；

反激光系统可以保护无人机免受定向能量攻击；甚至敌对武装可能会寻求部署无人机群，这从C-UAS

的角度提出了一系列棘手的技术挑战。“

4.3.1.有时无人机技术发展速度是如此之快，以至于反无人机系统无法跟上

4.3.1.1.多样化的部署方式

C-UAV系统可以部署于地面或空中，甚至是手持式的。当今市场上的大多数系统是基于探测或拦

截设计的，而绝大多数系统是基于地面的，尽管少数包括了空中和地面部件。

4.3.1.2.目前的绝大多数反无人机系统是基于地面的

2018年10月份，美国联邦调查局局长ChristopherWray在参议院国土安全和政府事务委员会听

证会上关于恐怖分子和犯罪组织无人机“不断升级的威胁”的评论中可以看到有关反无人机技术和任

务信息重新分类的一个推动力。“虽然到目前为止，美国还没有出现恐怖分子成功恶意使用无人机的

案例，但恐怖组织可以轻易地将其使用武装无人机的战场经验输出到冲突地区之外。”他在书面证词

中告诉议员，“据联邦调查局评估，鉴于这些无人机的零售易获得性，购买过程中缺乏经过验证的身

份识别要求，简单易用加上在海外的先前使用经验，UAS将很可能被用于在美国针对弱势目标的攻击，

例如大规模集会。”

虽然这些敌对团体可以使用的无人机比美国最先进的军事平台落后几代。但它们的有效载荷能力、

导航以及航程足以用于走私毒品、探查人口贩运路线，甚至攻击关键基础设施或大型公共集会，如体

育赛事或音乐会。

4.3.1.3.商用无人机的易获得性使得其进入门槛极低

随着商用无人机的开发升级频率提高，以及由外国军方开发并进入黑市的那些新技术，这种无人

机应用的威胁几乎呈指数级增长。恐怖分子或犯罪组织不可能去寻求与美国装备水平相当的无人机，

因为这种平等对他们的“作战”应用来说不是必需的。

反无人机任务在很大程度上依赖于先进的传感器、长耐力平台、数据融合以提供被保护空域的视

图，以及一定形式的人工智能（AI）来分类和分析传入的数据。该过程比将原始无人机传感器数据发

送给人类操作员更具应用潜力。

C-UAV的部署方式相当灵活，可以是机载、陆基固定或移动式，甚至是海基部署。例如，由美国

SierraNevada（内华达山脉）、AscentVisionTechnologiesLLC和以色列RADA电子工业有限公司联合

开发的高速移动战场C-UAV系统一一“远征移动防空综合系统"（X-MADIS）。

X-MADIS能够在以每小时30英里的速度穿越崎岖地形时进行远程无人机探测、识别和打击。根

据SierraNevada的介绍，C-UAV、雷达和电光/红外（EO/IR）设备被集成到商用越野车上，以探测、

定位、识别、跟踪、利用和打击威胁机场、关键基础设施，或进入禁飞区的无人机。

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4.3.1.4.增强型反无人机传感器

传感器在灵敏度、威力范围以及尺寸缩小和功率要求方面也在快速发展。通过结合高速无线网络、

机载数据融合和AI,它们显著提高了C-UAV系统的功能。

“我们的安保任务是围绕多个传感器来提供防护空域的最佳图像和最低虚警率，寻找在空域中移

动的任何东西，”美国纽约SRC公司GryPon传感器业务部的负责人CraigMarcinkowski介绍他们的产

品业务时表示，“但是一只大鸟和小型无人机在雷达上看起来是一样的，所以你也要寻找其中的通信

链接，你可能会需要一个相机，可以转过来以获得更好的图像。”

4.3.1.5.如何在复杂环境下识别无人机曾经是一个大难题，现在也是

“现在，在某个层面上会有一个操作员，评估系统屏幕上的内容，无人机可能携带的有效载荷，”

Marcinkowski继续介绍，“我们正在研究自动图像查找，您可以将操作员带出循环以识别无人机中的

鸟类。我们专注于消除低空空域和安全空域整合的冲突，实现超视距识别，使用传感器创建精确的

3D图像。您还可以将这些数据用于关键基础架构周围的安全应用程序。“

4.3.2.军事挑战

反无人机的另一面更为复杂一一用于对抗敌方无人机的军事计划，包括对美国及其盟军执行情报、

监视和侦察（ISR）任务的无人机，阻止攻击此类部队的猎人杀手无人机或瘫痪重要基础设施的无人

机。

目前与美军作战的对手是恐怖分子、叛乱分子或准国家组织（即塔利班和ISIS）,其使用的无人

机类似于美国边境和沿海地区所常见的无人机。未来的冲突可能会让美国面临几十年来从未见过的东

西一一对等或接近对等的技术和能力。

4.3.2.1.敌对分子使用的无人机就是常见的商用无人机

2018年7月，雷声公司先进导弹系统部门副总裁ThomasBussing宣布与美国陆军签订合同，使

用雷声的小型、消耗性的“郊狼”无人机和KRFS雷达组合以对抗战场上的敌方无人机。当时他就表

示，“敌对无人机是我们地面部队当前面临的最大威胁之一。”

雷声公司打造的由小型、消耗性“郊狼”无人机和KRFS雷达组合以对抗战场上的敌方无人机

其实早在在2017年俄克拉荷马州FortSill进行的机动火力综合实验期间，美国陆军就已经测试了

一种反无人机防御系统（AUDS）。AUDS包括两个背靠背安装的180度雷达，可提供360度实时覆盖

和摄像机确认目标的身份。一旦被确认为敌对无人机，操作员可以将其摧毁或堵塞其通信，从而使无

人机原路返回或坠毁。

4.3.2.2,近期还可以看到AUDS反无人机系统的信息披露

对此，美国陆军坦克与汽车研发与工程司令部（TARDEC）首席机器人专家RobertW.Sadowski

博士表示，军方也正在调整和改进商业化发展路径以应对这一无人机威胁。“商业化更多地利用了已

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经为军事应用而加强的技术，”他介绍，“它们运行的温度范围相对宽泛，因此必须加固。商业界一

直在降低传感器的成本，这些传感器也越来越小，可以在现有的无人机上安装更多的传感器。

雷声公司的多光谱瞄准系统（MTS）结合光学和红外传感器来获取、跟踪空中目标并引导它发射

的激光束。对于C-UAV,MTS被改装为跟踪1级无人机（20磅以下）和2级无人机（20至55磅），

这是恐怖分子和叛乱分子最常使用的无人机。

4.3.2.3,传感器融合

“传感器融合是另一个在多模态雷达和摄像机图像上进行大量工作的领域，”谈到反无人机系统

的传感器时，Sadowski表示，“另一个部分，自动行业带来了低成本和低功耗的高计算能力。十年前

你可能需要一台超级计算机，如今游戏行业已经帮助降低了高性能计算的成本和尺寸。"

传感器融合是另一个在多模态雷达和摄像机图像上进行大量工作的领域

2018年7月，美国陆军宣布向LeonardoDRS授予1300万美元的合同用于继续设计和测试移动低

慢速无人机综合防御系统（MLIDS）。更早在2017年10月，该公司就获得了一份价值4300万美元

的生产合同，用于制造未公开数量的MLIDS,以满足陆军对抗廉价小型无人机的需求，例如-作为空

中简易爆炸装置（IED）运行的商用四轴飞行器。

LeonardoDRS开发的移动低慢速无人机综合防御系统（MLIDS）

MLIDS安装在两辆防雷、防伏击保护的全地形车（M-ATV）上，其中一辆装有DRS高架桅杆监控

和战场侦察设备（EO/IR传感器），另一辆装有由Leonardo和Moog（都是全球军工百强哦）开发可

重构的综合武器平台（RlwP）,能够发射一系列动能武器和一架小型无人机。

据DRSLandSystems公司副总裁兼总经理AaronHankins介绍，“无人机正在成为对前沿部署士

兵越来越危险的威胁，我们很自豪能够支持这一迫切要求，以保护他们免受可能致命的小型无人机的

伤害。”

军用C-UAV系统依赖于多层探测技术：光电/红外（EO/IR）、RF扫描器、雷达、摄像机、干扰

器和跟踪软件。此外还可以包括各种毁伤能力，从枪支、火箭到激光和电子战（EW）手段。

军用C-UAV系统依赖于多层探测技术

据市场分析人士预测，到2019年底，C-UAV的全球军事市场将从目前约3亿美元一一主要是美

国的研发、测试和评估（RDT&E）,增长到10亿美元左右。而在过去的一年里，商业市场已经增

长了两倍，从大约3000万美元到接近1亿美元，虽然预计这将受到美国联邦航空局对国家空域无人

机飞行规定的限制，以及缺乏验证的无人机攻击一一包括对美国目标的企业间谍活动。

4.3.3.人工智能的作用

人工智能对军用反无人机的未来比对边境保护更重要。

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“关键是如何在复杂的电磁环境中进行视频输入的实时处理并创建有效的感知、合成使得指挥官

可以快速做出决策，”对此，TARDEC的Sadowski表示，“我们如何在战术层面进行推理，使机械平

台成为团队的一部分？在人机界面和认知负载方面需要做很多工作。这些是现在实验室中积极追求的

事情，如何进行实时更新、高级态势感知以及解决感知和预测问题。”

.AI在反无人机领域的应用潜力很大

“我们现在正在开展的大部分工作都是更具确定性的系统，”Sadowski介绍，“AI不那么具有

确定性。你必须训练机器人去做它需要做的事情。这需要大量的相关数据训练，但在反无人机这个领

域正在发生一些惊人的事情。从感知开始一一是鸟、气球还是无人机；然后预测，在框架之间拾取东

西并拼接一个时间信息，从而导致计划的产生。神经网络尚未能进行预测。使用机器学习或人工智能

可以解决其中一些问题。”

与任何军事能力一样，一方的进步很快就会被另一方的进步所挑战。商业、军事科学家和工程师

几乎每天都在迅速取得技术进步，这给无人机和反无人机系统的开发和部署带来了额外的压力。

“AI是一个非常关键的领域。中国正在大力推动AI发展，这是一个严重的问题。美国仍处于领

先地位，但中国已将此作为国家优先事项，投入巨大且重点突出，“弗吉尼亚州TAL集团市场研究公

司无人机分析师PhilFinnigan表示。“另一项革命性技术是低成本的高空长航时无人机（HALE）。例

如，主要由空中客车和AeroVironment两家公司为民用/商用界开发的一些无人机系统为低成本的长

期监视或通信提供了巨大的潜力。虽然这是由商业项目驱动的，但将在很多国防和国土安全上得到应

用。“

4.3.3.2.空客公司开发的高空长航时无人机（HALE）

在执行ISR任务期间，高空长航时无人机可以在更长的时间内提供更广泛的覆盖范围，使军事和

国土安全用户更有可能探测和识别敌对无人机并实时发回信息，以便采用适当的反无人机措施一一包

括从枪支、火箭到非动能电子信号，还包括干扰、欺骗、摧毁或接管目标无人机的导航和控制系统。

例如，正在开展的一种战术将使无人机返回其发射点，使执法当局能够找到并对敌对地面控制站和人

员米取适当行动。

4.3.4.网络安全

矛盾相成，在长期的装甲/反装甲发展周期中，一些公司已经开始研究反C-UAV,例如雷声公司

的电子装甲，可以防止无人机被黑客侵入。

4.3.4.1.雷声公司的电子装甲可以防止无人机被黑客侵入

在伊拉克、阿富汗和叙利亚战争中，无人机已经证明了它们的价值。它首先被美国使用，然后是

它的盟友。有意思的是，它们现在也是ISIS和其他非国家组织的通用武器，主要是作为飞行简易爆炸

装置。

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雷声公司还开发了高功率微波武器以应对无人机威胁

如今，无人机具有各种型号、尺寸和价格，在世界上大多数国家拥有数百家制造商。反过来，这

又刺激了过去一两年中C-UAV制造商和系统的数量激增以及另一层面采用反C-UAV技术发展的开始。

4.3.4.2,在欧洲甚至有训练猛禽捕获无人机的手段

目前世界上已宣布或演示反无人机系统的企业包括：

A：AdvancedBallisticsConcepts>AaroniaAG>Accipter、AdvancedProtectionSystems>AirbusDS

Electronics、AirspaceSystems、AlionScience&Technology>Alien-Vanguard、ApolloShield

B：BAESystems、Batelle>BATS>BlighterSurveillance>Boeing

C：CACLChenegaEurope>CinteKCitadelDefense、CTSTechnology

D：Dedrone、DelftDynamics、Department13lntl.>DeTect>大疆、DroneDefence>DroneShield>

DRS/Moog、DubaiCivilAviationAuthority

G：GeneralDynamics>GroupeAssman>GryphonSensors、GuardFromAbove

H：Hensoldt

I：IACIT

K：Kalashnikov/ZALAAeroGroup>KBRadarDesignBureau

L：L3Technologies、LiteyeSystems>LockheedMartin

M：MalouTech>MBDADeutschland、Meritis>MCTech

N：NorthropGrumman

0：OpenWorksEngineering

P：PrimeConsulting&Technologies

R：Rafael>Raytheon

S：Saab、SanadAcademy、SecurusTechnologies>Sensofusion>SierraNevada>Skysec、SnakeRiver

ShootingProjects、SRC、SystemsDroneShield>SystemsGrok

T：Thales、TheissUAVSolutions

U：UMSAeroGroup

根据2018年的这份《反无人机系统》报告，全世界有超过30个国家155家公司正在研发230

多种C-UAV产品。经过快一年时间，这三个数字几乎肯定都在增长。这些还不包括军事实验室，如

美国DARPA、俄罗斯的高级研究项目基金会和中国的中央军委军事科学研究指导委员会。

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COUNTER-UASPRODUCTS

ManudhcturcProductNameCountryofOriginDetectionIntErdictionPlatfcnnSource

AaronuAGRFDroneGermanyRFGround-basedLak

NM1-8ADrone

AccipteiCanadaKadarGround-basedLmk

RadarSystem

NMl-KHSxVSecu-

Acc^>terCanadaRadarEO.IRGroimd-basedLmk

rityRadarSystem

AdvancedProtec-Radar,Acoustic.

ctrl*skyPolandGround-basedLmk

Q(HISystemsEO.IR.RF

AdvancedRadar

DroneS^itmeiSpainRadar.EO,IRGround-basedLmk

Technologies

AiibusDSDec-RFJamming.GNSS

fellerGermanyRadarE'O.OtherGround-basedLmk

tromcsHensoldtJamming

CounieiUAVRFJamming.GNSS

AiibusGxrapSEFranceRadar.IR.Groimd-basedLmk

SystemT^mmin.g1

AirspaceSystemsAirspaceUSANetUAVLm久

AlionScienceacd

USASpoofingGround-basedLmk

Technology

Allen-V^nguardANCILECaoadaRFTammmyGround-basedLmk

ALXSystemsSentinelBelgiumEO.IRUAVLmlc

ALXSystemsSpaitiatiiBelgiumRadarUAVGround-Based

AMTECLess

SkynetUSANetShotgunShellsHandheldLmk

LedialSystems

ApoUoShieldCyberBoxIsraelRFGroimd-basedLmk

RFJamming.GNSS

ArtSYS360RS500IsraelRFGround-basedLmk

Jamming

AscentVisioiiCND02UUSAEO.IRGround-basedLmk

AselsanCojpcra-RFJamming.GNSS

IHASAVARTurkeyHandheldm

uonJamming

AsekanCorpora-RFJamming.GNSS

IHTARTurkeyRadar,RFGround-based

ncHiJammingLmk

AveilhntGamekeeper16UUnitedKingdomRadarGround-basedLink

BabcockLDEW<DUSARadar,EO,IRLaser.GatlrngGunGraimd-basedLmk

RFJamming:.GNSS

BATSDioneGuardBelgiumRadar,EO,IRGroimd-basedLink

Jamming

DioneDefenderRFJamming.GNSS

BattelleUSAHandheldLmk

(handheld)Janinmiz