低空空域目标防控技术现状与发展趋势①

毛谨 吴琳拥＊ 罗俊海 王星 蒲桃园

(1.四川九洲防控科技有限责任公司 四川绵阳 621000；2.电子科技大学信息与通信工程学院 四川成都 610000)

随着飞行器技术的发展，低空空域目标广泛应用于摄影娱乐、农林作业、环境监控、森林防火等任务，特别是以消费级无人机为代表的低空空域目标，其操作简单、低成本优势进一步凸显，使得大众纷纷参与到低空空域活动中。在此基础上，无人机，特别是频繁的“黑飞”无人机入侵管制空域，对飞机安全运行造成隐患，如北京、上海、深圳、武汉、杭州、昆明、成都、重庆、西安等多次发生无人机入侵机场管制空域影响民航运行安全事件，对旅客生命安全和民航正常运行构成严重威胁。此外，小微无人机容易被不法分子利用，针对电站、港口、监狱等要害区域实施恐怖袭击，对社会和公共安全造成巨大隐患[1-2]。针对日趋严重的无人机威胁，低空域无人机防控技术应运而生，低空空域目标防控行业作为一个新兴产业获得了高速发展的机遇[3]。

1 低空空域防控技术研究进展

低空空域防控技术来源于传统的低空探测，结合无线电、大数据网络化等，形成对低空空域目标的探测、识别、组网、协同、处置等一系列手段，实现对低空空域的有效感知和态势分析，达到对低空空域的有效防控。

1.1 技术进展

实现对低空域无人机的探测、识别、组网、协同是低空空域管理的主要任务和难点，一方面，基于传统的雷达、光电等探测技术，针对无人机目标的特点，结合神经网络、深度学习等新技术，通过深挖现有技术潜力，提升雷达、光电探测技术能力；另一方面，通过有效集成雷达、光电等多种技术，利用特征认知技术、大数据分析技术，实现对无人机目标的多维协同认知和安全态势感知。

在传统技术领域，雷达探测通过获取无人机目标的回波信息，利用回波信息的幅值，即信噪比，从杂波和背景中检测出目标。针对无人机目标，特别是小微型无人机目标回波能量弱，信噪比低的情况，普遍采用长时间相参积累的方式提升目标的回波能量。由于目标的运动和雷达的性能，随着长时间的相参积累，目标的回波能量在距离-多普勒上发生二维扩散，为了解决这个问题，西安电子科技大学的王俊、张守宏提出一种基于距离拉伸和时频分析的包络移动补偿方法，将不同单元中的目标回波作为暂态信号，通过时频联合处理来进行运动补偿和匹配相参积累。国防科技大学霍凯等人采用Keystone变换校正距离走动问题。国防科技大学许稼等人通过变换域的方法，利用Radon-Fourier变换，沿目标运动参数给出的目标观测值轨迹进行积累，从而实现长时间的相参积累。传统的光电探测领域，为了实现对弱小目标的能力积累检测，通常采用检测前跟踪方法，通过积累连续多帧的光电信息实现弱小目标检测。

表1 三种无人机探测方式对比

表2 无人机拦截处置手段对比

上述传统的无人机目标检测方法，没有脱离传统的能量检测范畴，没有能够充分利用雷达、光电获得的目标多维信息，结合当前大力发展的深度学习，神经网络技术，雷达发展出利用环境和目标的特征感知来检测目标，雷达获取的环境特征一方面取决于雷达参数（雷达频段、极化方式、分辨率单元、脉冲波型、扫描速度等），另一方面取决于环境参数（城市建筑、风速、云雨等），是一个复杂的非线性过程。随着雷达性能的提升，能够对雷达回波信号进行精细化的时-频分析，获取目标自身结构的微多普勒信息，提取目标的微动特征。微动特征反映了目标精细结构运动和几何结构对电磁散射的综合调制，能够为目标的特征提取和检测提供新的途径。Sparr T等人对给出了不同微动形式（旋转、振动等）下雷达信号的回波形式，P.Molchanov等利用用短时傅立叶变化分析了无人机和飞鸟的时频信息特征，杜兰等人利用经验模态分解获得空中飞机目标的时频特征, 吴琳拥[2]等人通过奇异值处理以及多传感器手段处理低空目标检测和防御问题。通过精细化时频特征提取，利用神经网络学习等方法，提升了雷达等探测技术的能力。

1.2 系统建设情况

四川九洲防控科技有限公司自主研发的“大盾”低空超低空防御系统，针对大区域低空安全，通过分布式网络化技术，构建了对低空空域目标探测-指挥-处置的智能化防控系统，该系统在用户使用过程中反应迅速、操作简单，能有效防控入侵的低空目标。

2 无人机防控技术对比

2.1 无人机探测手段对比

无人机探测方式主要有雷达探测、无线电侦测、光电探测和声音探测，其中声音探测在城市环境或复杂环境下很难有效区分无人机目标，且探测距离仅100～200m，尚不具备工程化应用条件。现将雷达探测、无线电侦测和光电探测等三种方式进行对比，结果见表1。

2.2 目标拦截处置手段对比

现阶段无人机拦截处置有多种手段，其中以电磁干扰、强激光打击、网弹和网捕无人机最为典型，目标拦截处置手段优缺点对比见表2。

3 无人机防控面临的挑战

3.1 防控系统分布式协同处理能力和可扩展性需持续优化

对于机场、大型油田等区域型无人机防控需求，需采取构建分布式、网格化的防控体系方式，要求各网格站点通过高效的通信网络快速将目标信息和控制指令上报指挥终端，并将区域内和附近的人防力量集中调用，提高对无人机的协同处理能力。

紧密跟踪无人机防控前沿技术成果，系统采取开放式网络构架，预留未来成熟有效的侦测和处置设备接入能力，使新增设备易于纳入一体化指控体系，具备持续优化的能力。

3.2 单一设备对无人机侦测结果的准确性与用户需求不符

当前，无人机侦测技术手段主要包括雷达探测、无线电侦测和光电探测等三种方式，雷达探测存在一定的虚警；无线电侦测不具备全频段侦测能力，且城市环境中电磁频谱复杂，侦测效果一般；光电探测不具备快速大范围搜索能力，受天气环境影响较大。单一设备对无人机的侦测结果，无法满足用户提出的100%准确性需求。通过优化设备探测能力，采取多种技术手段联合检测方式，提高探测结果的准确性。

3.3 无人机处置效率低，末端管控力量薄弱

无人机处置技术包括电磁干扰设备、无人机网捕设备等，在缺乏实时目标导引信息的情况下，以上设备均不具备对无人机的处置能力。因此，无人机防控指挥系统需优化信息传输环节，缩短反应时间，提高处置效率。

3.4 缺少核心技术试验和验证平台，成果转化周期长

无人机防控设备研制和生产单位具备单一设备或技术的测试和验证能力，但由于缺少系统试验、测试缺少专用平台，对无人机精确发现、实时跟踪、准确定位、快速引导、实时干扰的全系统功能测试和验证能力不足，导致新技术迭代、转化周期长，无法满足市场对高效的无人机防控系统的迫切需求。

3.5 无人机防控行业技术标准缺失，制约产业发展

无人机防控行业技术标准缺失，造成产品品质无法保证，导致市场上产品质量参差不齐、鱼龙混杂，很多厂家为抢占市场，把很多不成熟、不稳定的产品进行包装、宣传，恶意竞争。技术标准缺失不仅会造成行业混乱，也会给用户对无人机防控产品的选用产生不信任感，对无人机防控行业应用的持续深入带来极大困难，严重制约产业发展。

4 无人机防控关键技术

4.1 基于开放式的分布式网络化无人机防控系统架构研究

无人机防控系统架构是整个低空空域管理体系中最核心、最重要的模块。随着无人机的兴起，针对无人机防控的研究开始起步，经过近几年的发展，针对无人机的探测、指控、处置等手段逐步形成，实现了核心技术的突破并形成了一定的产业规模。但是，针对无人机防控的整体体系构架研究不足，在无人机防控的稳定性、可靠性、降成本等方面缺乏评估手段，极大地制约了无人机防控的发展和产业规模。

无人机防控系统架构研究，进行无人机防控优化布局，系统总体架构设计，分布式组网优化，集探测、识别、指控、处置一体的高效系统架构设计，系统整体性能、可扩展性、环境适应性、费效比的研究，整合无人机防控产业上下游资源，提升无人机防控系统层级。

4.2 基于多模式探测的多源数据融合和目标分类识别技术研究

当前无人机防控面临的威胁更加复杂、防控能力仍有欠缺，集中体现在探测无人机目标时，未能有效区别低空民航机、地面运动汽车等其它目标，导致无人机防控效率较低。多源数据融合和目标分类识别是提升无人机防控系统关键性能的有效手段，由各种传感器设备和数据资源形成的大数据分析、目标特征提取和融合、目标分类识别构成了无人机防控的核心能力，通过建立目标特征数据库，整合无人机防控系统资源，获取低空空域有效态势，保障空域安全的重要途径。

4.3 全频段无线电侦测及瞄准式干扰技术研究

一方面，无人机在复杂的电磁环境（城市、机场等）中使用，另一方面，无线电是控制（控制信号、图传信号等）无人机的有效手段。无人机防控系统必须全面掌握使用环境的无线电态势，管控合法的无线电用户，使其工作在制定的频段上，同时要侦测、定位、查处、干扰非法的、未知的无线电信号，特别是无人机飞行时的控制信号和图传信号等。以全频段无线电侦测及瞄准式干扰技术为中心，结合信息化、网络化、智能化、集成化等需求，实现区域范围内雷达引导下的无线电全频段侦测、信息共享、瞄准式干扰处置，提升无线电管控水平。

4.4 关键技术验证、系统集成试验平台及试点试验工程

关键技术验证、系统集成试验平台是对无人机防控的关键技术进行验证和系统集成试验验证的平台，是实现科研技术成果化的必要条件，通过关键技术验证，系统集成试验，验证系统总体架构、设备功能、关键技术，为无人机防控提供技术支撑。

5 低空域目标防控研究展望

随着低空空域改革的推进，低空空域开放的需求推动民用直升机、消费级无人机等各类航空器飞行需求的快速增长，航空主体多元化、活动多样化的趋势更加凸显，需要有效监视空域，获取航空情报等各类信息，为低空空域管理提供合理、透明、共享的空域态势信息，从而为低空及超低空航空器实施智能化管理提供完整一致的信息支撑。因此，未来低空域无人机探测与防范系统将向着网络化、智能化、一体化方向发展。

5.1 全天候全天时低空空域信息获取促进目标防控系统网络化发展

雷达系统是低空空域管理的最重要的基础设施，通过分布式雷达协同探测实现大面积低空空域的全天候全天时监测，为低空管理者提供实时的空域态势信息。基于分布式雷达组网协同探测是获取空域信息的最有效途径，是现代防空技术发展的必然。面向城市、要害部位的区域航空管理系统通过构建低空域无人机探测与防范系统网络，可实现净空区域内各类航空器的无缝探测覆盖，保证对空域信息的实时性，使一个管理中心同时监控方圆数百千米内上千架飞机成为可能。随着以消费级无人迹为主的航空器的不断发展，建立面向低空及超低空空域的无缝监测网络、实现空域无缝覆盖和有效管理，成为未来发展的主要方向。

5.2 高度信息共享与决策促进目标防控系统智能化发展

随着空中飞行流量的不断上升，监测管理人员的任务越来越重，对空域监测管理的自动化、智能化程度要求也越来越高。新一代低空及超低空监测系统需要高度的信息共享及决策，达到更高的自动化、智能化程度，减轻管理的信息负荷，提高管理效率。低空域目标防控要具有高效的探测能力、系统间信息互用共享、目标信息分类识别、威胁度自动判断、信息综合决策等能力，才能实现低空空域监管的智能化发展。

5.3 全空域无缝连接促进空中防控一体化发展

低空及超低空空域涉及国家安全、政治、经济和外交等敏感重大问题，航空器除了作为最优先的交通、运输工具，其功能和性能也在不断地延伸。随着低空及超低空航空器的发展，需要高度兼容的空中监视管理系统。因此，低空域目标防控与各类现有空管系统的高度一体化已成为技术发展的主要方向。

6 结语

低空域无人机防控技术一方面针对无人机技术的发展而发展，不停的优化对无人机的探测、跟踪、识别、处置等手段，从单一的设备向系统集成方向发展，综合多种体制设备形成无人机探测系统，大力提升无人机防控性能。另一方面吸收引进不同领域的技术，随着无人机防控技术与深度学习、人工智能、移动互联网、大数据等新兴领域的创新融合和不断深化，推进一系列理论和方法的研究，积极探索无人机防控的新体制，使得无人机防控技术不断迭代进步。