전 세계적으로 민간 및 군사 분야 모두 적극적으로 조기 경고, 탐지, 추적, 방해,속임수, 통제, 포착, 파괴.이 논문은 독자의 연구와 참조를 위해 국내 및 해외 시스템을 연구함으로써 UAV 대 시스템의 주요 요소와 기술적 사양을 분석하고 요약합니다..
1대우조선 항공기의 핵심 요소
Counter-UAV 시스템은 복수의 링크를 포함하는 복잡한 소프트웨어 및 하드웨어 시스템입니다. 복수의 센서와 시스템의 협력 작업과 전술, 기술,그리고 Counter-UAV를 이용한 프로세스비즈니스 프로세스 측면에서, 그것은 6 단계로 구성됩니다: 조기 경고 탐지, 경고 식별, 폐기 결정, 방어 구현, 위협 비활성화,그리고 효과 평가.
(1) 조기 경고 탐지 단계
연속 검출은 레이더, 5G-A, 라디오 검출, 광전력, 소리, ADS-B 및 RemoteID 등 다양한 드론 모니터링 기술을 통해 수행됩니다.(다양한 탐지 기술의 분석을 위해), [저도높이 감시] 비협력 대상 감시 기술 및 [저도높이 감시] 협력 대상 원격 인식 기술]의 분석 참조하십시오.의심되는 '블랙 플래잉' 드론의 신호를 포착하기 위해동시에 경보가 발사되고 기능 부서가 처리하도록 통보되며 경보 정보는 목표물의 초기 위치와 같은 주요 매개 변수를 포함해야합니다.고도이 단계의 초점은 낮은 속도와 작은 목표물을 발견하고 위치시키는 능력,그리고 검출 확률과 같은 지표에 주의를 기울여야 합니다., 거짓 경보의 확률, 탐지 정확성, 경보 지연.
(2) 경보 식별 단계
기능 부서는 경보 정보를 확인하고 안정적인 추적을 계속 실시하여 목표의 유형 (인장 항공기, 무인 항공기, 공기 상공 물체 등) 을 추가적으로 식별합니다.) 교차 비교를 통해, 알고리즘 평가 및 다중 탐지 수단의 데이터 분석. 예를 들어,광전기 장비는 표적 이미지를 촬영하고 레이더 데이터와 확인하여 검은 비행 드론으로 식별했습니다., 또는 전파 탐지 장비는 스펙트럼 분석을 통해 특정 브랜드 드론으로 확인. 이 단계의 초점은 낮은 및 느린 작은 목표를 식별하고 추적 할 수있는 능력을 갖추는 것입니다.후속 폐기에 대한 지원을 제공, 정보 업데이트의 탐지 빈도, 추적 안정성, 식별 정확성 및 식별 결정 시간과 같은 지표에주의를 기울여야합니다.
(3) 처분 결정 단계
기능 부서는 검정 비행 드론의 비행 궤도와 가능한 목적지를 탐지 및 식별 정보에 기초하여 분석합니다.인공지능과 다른 기술 지원 의사결정, 그들의 비행 상태와 비행 의도를 판단하고, 목표물의 위험 평가 (위험한 지역에 침입 위험, 기존 노선에서의 충돌 위험, 등) 를 수행합니다.각기 다른 위협 수준에 대응하는 응급 대응 계획을 활성화합니다., 그리고 정책, 규정 및 현장 조건을 결합하여 처분 제안서를 작성합니다.목표물의 위협 수준을 명확히 하고 신속히 폐기 권고에 초점을 맞추고 있습니다., 트랙 예측 능력, 위험 평가 효율성, 폐기 권고의 합리성 및 반응 시간과 같은 지표에주의를 기울입니다.
(4) 국방 실행 단계.
기능 부서는 다른 위협 및 다른 목표물의 처리에 따라 검은 비행 UAV 대책 공격의 구현을 제안했습니다.전자기장애로 이루어질 수 있는, 위성 위치 조장, 어쿠스틱 조장, 해킹 기술 및 다른 조장 차단 기술뿐만 아니라 캡처 네트워크, 드론 캡처독수리 포획 및 다른 가로막기 포획 클래스 기술미사일, 레이저 무기, 마이크로 웨이브 무기, 전투 UAV, 그리고 전통적인 화력,그리고 다른 직접 파괴 클래스 방법 (다른 대책 기법들은 [저도 대책] UAV 대책 기법 분석에서 분석될 수 있다.)예를 들어 다른 위협 레벨의 표적을 들자면, 낮은 위협 레벨의 경우 드론의 컨트롤러는 무선 신호를 통해 비행 금지 구역을 즉시 떠나도록 경고할 수 있습니다.중간 위협 수준, 드론과 컨트롤러 사이의 통신을 차단하기 위해 신호 방해 수단이 사용되며 드론이 비행 경로로 돌아가거나 착륙하도록 강요합니다.신호 방해는 가로막고 파괴하는 수단과 함께 사용됩니다., 예를 들어 잡기 기구를 발사하거나 레이저 공격을 사용할 때 필요한 경우. . 대책 공격을 실행하는 동안, 위반 기록을 유지, 대응 비상 계획을 실행 (대중 대피, 비상 피난처 등),대책 전략의 역동적 조정을 위해 대책 공격의 결과를 지속적으로 추적합니다.이 단계의 초점은 방어 전략의 실행과 공격의 효과에 초점을 맞추고, 대응 전략의 합리성과 적시에주의를 기울입니다.대책 공격의 성공률, 반응 시간, 그리고 다른 지표.
(5) 위협 제거 단계
기능 부서는 대응 조치의 효과와 대공간 상황을 지속적으로 모니터링하여 대응 조치 공격의 성공을 보장합니다.그 건물과 인원을, 기존 노선과 비행은 더 이상 검정 비행 장애 또는 대책 장비에 영향을받지 않으며 통신, 탐색,기상 및 기타 보안 시스템이 정상으로 돌아왔습니다., 즉, 위협이 사라지고, 관련 부대와 인력에게 알리고, 점차적으로 정상적인 항공 노선을 회복함으로써 위협이 사라집니다.이 단계에서는 위협 방출 기준의 수립에 초점을 맞추고 있습니다.대책의 효과와 항공권 보안에 대한 완전한 평가를 요구합니다.
(6) 효과 평가 단계
기능 부서들은 폐기 과정 중에 데이터와 정보를 수집합니다. 탐지 및 대응 조치의 시간과 효과, 부서와 시스템 사이의 연결,그리고 그 영향은, 효율성 평가 기준을 개선하고 필요에 따라 방위 실행 단계에 대한 대응 전략과 비상 계획을 조정합니다.블랙 비행 사건은 사건 이후 처리됩니다.이 단계는 대책의 효과에 대한 평가에 중점을두고 있습니다.성공률과 같은 지표에 주목하는 것, 대책 공격의 효과와 반응 시간
2.카운트테르-UAV기술 사양
Counter-UAV 시스템의 기술 사양에 대해서는 그룹 표준 ‧Low의 일반 요구 사항,느린 및 소형 UAV 탐지 및 대책 시스템 (TSZUAVIA001-2021) 은 2021 년 첸젠 UAV 산업 협회에서 발행되었습니다., 이것은 낮은, 느린, 작은 드론 탐지 및 대책 시스템을 포함하는 최초의 국내 일반 표준입니다.이 표준은 다양한 드론 탐지 및 대응 기술을 통합합니다.표준에 명시된 요구 사항은 전체 성능에 대한 기준 기반을 제공합니다.설계 및 생산, 테스트 및 검사 및 낮은 느린 작은 UAV 탐지 및 대책 제품 및 서비스의 응용 개발.중국 항공기 소유자 및 조종사 협회 (AOPO) 는 두 가지 표준을 승인하고 발행했습니다., “Technical Requirements for Handheld UAV Detection and Countermeasures Equipment” (T/AOPA 0067-2024) and “Technical Requirements for Fixed UAV Detection and Countermeasures Equipment” (T/AOPA 0068-2024), 휴대용 및 고정형 UAV 탐지 및 대책 장비의 기능, 특징, 성능 지표 및 기술적 요구 사항을 규정합니다.성능 지수, 휴대용 및 고정 드론 탐지 및 대책 장비의 기술적 요구 사항. 장비 수준은 탐지 및 대책 커버리지 대역 범위, 각,반지름, 실시간 탐지 및 정확성, 복잡한 환경에 대한 장비 적응력, 배포 유연성, 실용성, 보안, 네트워크 기능, 전송 주파수, 전력,그리고 다른 지표검출 확률, 거짓 경보 확률, 검출 정확성, 경보 지연 등 UAV 방지 시스템의 주요 요소에 언급된 시스템 수준의 지표를 결합합니다.정보 업데이트 빈도, 추적 안정성, 식별 정확성, 식별 결정 시간, 궤도 예측 능력, 위험 평가 효율성, 폐기 권고의 합리성 및 응답 시간,대책 공격의 성공률과 대응시간, 등, 우리는 이것을 도시 보안 방어 및 통제의 필요를 충족하는 UAV 방지 소프트웨어 및 하드웨어 시스템을 구축하는 데 사용할 수 있습니다.
일반적으로 드론 기술의 급속한 발전에 비해 기술 수단과 표준화 측면에서 UAV 대응 시스템은 늦은 시작과 같은 요소로 인해 뒤쳐지고 있습니다.낮은 주의력그러나 2024년 12월에 국가개발개혁위원회 (NDRC) 의 저고도부처가 설립됨에 따라,개발 원칙을 제시하는 open openness은 적절한 관리로만 이루어질 수 있습니다, 그리고 중앙 항공 교통 통제국 (ATCO) 은 첸젠, 항저우, 헤페이, 수저우, 첸구, 충칭 등 6개 도시에서 파일럿 프로그램을 시작,지역 정부에 600m 이하의 공영 공간에서 인프라 보호 능력과 안전 예방 및 제어 능력을 테스트하고 검증하도록 권한 부여, 그것은 기술 경로와 UAV 대응 시스템의 표준 사양이 점차 더 명확해질 것으로 생각됩니다.그것은 기술 경로와 UAV 대응 시스템의 표준화 단계적으로 명확해질 것으로 생각됩니다, 관련 산업 생태와 핵심 기술이 개발을 가속화 할 것으로 예상됩니다.
3안티UAV 기술 전망
미래의 UAV 대전시스템은 다중모델, 지능형, 저비용 개발을 목표로 해야 합니다.
(1) 다중 모형 협력 방어 시스템 구축.
현재 전통적인 개별 UAV 탐지 및 대책은 다양한 유형과 기능의 여러 UAV로 구성된 군을 처리 할 때 한계를 보여주었습니다.그리고 UAV는 더 작은 경향이 있기 때문에, 더 빠르고, 방해에 더 견고하고, 더 다양하고, 더 지능적인, 앞으로 오랜 시간 동안, 탐지 및 대책 기술은 UAV 기술의 개발 속도 뒤에 떨어질 것입니다,그리고 그것은 필요 할 것입니다 트릭을보고 그것을 제거따라서 다양한 탐지 및 대응 기술을 통합하고 장비의 기능과 성능을 지속적으로 개선해야합니다.다모형 협력 방어 시스템을 구축하기 위해, 검출 단계에서 대응 단계까지 원활한 연결을 실현해야합니다.이 시스템은 멀티 센서 시너지 및 멀티 소스 데이터 퓨전 기술을 활용하여, 모든 날씨에 대한 항공권 모니터링 및 정확하게 탐지하고 다른 유형의 UAV를 식별합니다.시스템은 다른 공격 목표와 다른 대응 시나리오에 따라 결정을 내립니다., 가장 적합한 대책을 선택하고, 부드러운 것과 단단한 살인을 하나로 통합하고, 다각적인 다단계 지능형 대책 네트워크를 형성합니다.
(2) 무인 항공기 방어 시스템의 정보 수준을 높입니다.
인공지능은 수동 개입에 의존하는 전통적인 UAV 방지 기술과 비교하면검출의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다., 의사결정 및 대책, 그리고 수동 오작동의 위험을 줄입니다.인공지능은 다수의 대항공 무인 항공기 시나리오를 시뮬레이션하여 대상 무인 항공기와 주변 물체를 정확하게 구별할 수 있습니다., 그리고 심지어 다른 UAV 사이의 미묘한 차이를 정확하게 인식,그리고 이 뛰어난 인식과 분류 능력은 UAV 방어 시스템을 목표물에 정확하게 고정시킬 수 있습니다.예를 들어, 훈련된 인공지능은 UAV 방어 시스템의 의사 결정 배치를 지속적으로 최적화하고, 실시간 상황에 따라 가장 적합한 대책을 선택할 수 있습니다.그리고 정확히 공격을 수행하기 위한 대책 장비를 제어, 그리고 의사결정 정확성, 운영 반응 속도 및 정확성 측면에서, AI는 경험이 많은 운영자를 능가할 잠재력을 보여줍니다.미래의 UAV 대전 시스템은 더 복잡할 것입니다., 더 빈번한 모듈 상호 작용과 인공지능 기술을 대 UAV 시스템의 모든 측면과 통합하는 것이 일반적인 추세입니다.
(3) 비용 효율성 향상 및 기술 혁신
낮은 비용 효과는 UAV 반대 기술 개발에 큰 제약입니다. 현재,대부분의 드론 탐지 및 대책 기술은 성능과 비용을 효과적으로 균형을 이루지 못합니다.이는 고객들의 투자 의지에 큰 영향을 미치면서 산업의 지속가능한 발전에 영향을 미칩니다.대부분의 전통적인 대 UAV 장비는 땅에 고정되어 있으며 유연성이 부족합니다., 제한된 탐지 및 대응 거리,그리고 전통적인 장비에 대한 지속적인 의존은 UAV 대응 기술에서 효율성과 비용 비율의 문제를 악화시킬 것입니다.이 문제를 해결하기 위해 가볍고 유연한 고성능 UAV 방어 장비를 개발해야 합니다.예를 들어 휴대용 방해 총과 차량에 장착된 탐지 및 대책의 사용과, 또는 한국의 블록-I 레이저 무기 컨테이너화된 디자인으로, 국경이나 도시에서 빠르게 배치될 수 있습니다.더 많은 UAV 탐지 및 대책 장비를 가볍게 만들고 소형화하여 드론과 같은 매우 유연한 모바일 플랫폼에 통합하여, 기존의 UAV 방지 기술의 저비용 효과 문제는 어느 정도 해결할 수 있으며, UAV 방지 기술의 개발을 더욱 촉진할 수 있습니다.
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