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理论研究

要地防控反无人机系统及其关键技术

  • 夏铭禹 1 ,
  • 赵凯 2 ,
  • 倪威 2
展开
  • 1.海军研究院, 北京 100161
  • 2.江苏自动化研究所, 江苏 连云港 222061

夏铭禹(1980-),男,辽宁营口人,硕士,工程师,研究方向为武器系统。

赵凯(1991-),男,硕士。

收稿日期: 2017-10-25

  修回日期: 2017-11-28

  网络出版日期: 2022-05-09

Anti-UAV System and Key Technology for Key Point Defense

  • XIA Ming-yu 1 ,
  • ZHAO Kai 2 ,
  • NI Wei 2
Expand
  • 1. Navy Research Academy, Beijing 100161
  • 2. Jiangsu Automation Research Institute, Lianyungang 222061, China

Received date: 2017-10-25

  Revised date: 2017-11-28

  Online published: 2022-05-09

摘要

目前,“低慢小”无人机对要地的威胁越来越大,并且存在探测难、缺乏有效拦截手段等问题,针对此类目标对探测方式和防御手段做了系统梳理,综合各设备优缺点提出要地防控反无人机系统方案,并简要介绍了系统中涉及的关键技术。结合目前在要地防控反无人机系统方面开展的工作,简单介绍了系统中部分设备的演示试验情况。最后对反无人机作战形势和任务做了分析总结。

本文引用格式

夏铭禹 , 赵凯 , 倪威 . 要地防控反无人机系统及其关键技术[J]. 指挥控制与仿真, 2018 , 40(2) : 53 -60 . DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2018.02.010

Abstract

At present, the threaten from low-slow-small UAV acting on key points is much bigger than before. And it is difficult to detect and intercept this kind of target. This paper summarizes the methods of detection and defense measures. Taking the advantages and disadvantages of each facility into consideration, we propose a scheme of Anti-UAV system for key point defense and present a brief introduction for the key technologies. The result of demonstration of some facilities in the system is also briefly introduced in this paper. At last, we make a analysis and conclusion of the situation and mission in Anti-UAV fight.

人们对未来战争以及战场特点的理解,因领域、立场、层面等因素的差异而不尽相同,由此出现了诸如“无边”(太空战)、“无声”(静默战)、“无人”(无人平台)、“无形”(赛博战)、“无底”(水下作战)、“无色”(战争迷雾消散)等多方面的观点,但是如果将目前相关技术发展状态作为重要因素来评判的话,“无人”这个特点肯定是最明确的。近几年来,无人技术及平台已经延伸到陆、海、空、天等多个领域,其中无人机无疑是众多无人平台发展最迅速的。
无人机作为一种新兴事物,之所以能够蓬勃发展,主要是因为其在性能、功能、关键技术等方面百家争鸣、精彩纷呈,加之无人机存在研制周期短、研制经费省、使用风险低等特点,引起了广泛关注和高度重视。因此在信息化、网络化、体系化的背景下,无人机得到了突飞猛进的发展。
随着无人机的广泛应用以及国家政策对低空空域的逐步开放,以“大疆”为代表的商业级无人机造价低廉,而且能携带爆炸物、危险物、高分辨率摄像头、进行毒品走私等,此类“低慢小”目标具有较强的突发性,对于军港、机场、核电站等要地的安全带来严峻的挑战,对国家和人民的安全构成了严重的威胁。
鉴于此类目标对要地的安全隐患越来越大,需要尽快建立并完善相应的防控体系,加强军港、机场、核电站等要地的安全警戒,及时探测发现可疑目标,通过适当手段进行驱离、防范控制,确保此类重要场所和设施的安全。因此,要地防控反无人机系统应运而生。

1 反无人机系统

无人机带来的日渐严峻的威胁,使得反无人机技术及其装备应用逐步成为发展热点,这场“无人机热”终于也引发了一场“反无人机热”,近几年反无人机系统项目、技术如雨后春笋般不断涌现。
反无人机系统将会大规模用于对付来路不明的无人机,这些无人机未经许可飞入敏感区域已经引发了极大的安全顾虑,比如机场当局高度关注非法入侵的无人机会与民航客机碰撞,军方将关注如何将反无人机技术用于应对无人机攻击和无人机侦察。
从宏观来看,反无人机的解决思路如图1所示,主要包含“审—侦—捕”三个方面,“审”主要是利用政策手段从源头对黑飞无人机进行约束,“侦”和“捕”则指的是对黑飞无人机的探测和防御,也正是这两部分构成了反无人机系统。
图1 反无人机解决思路

1.1 探测方式

针对有威胁的无人机,从工作原理上划分可将其探测方式分为主动和被动两种,主动探测方式主要包括探测雷达和光电设备,被动探测方式主要包括射频侦测、声学探测以及广播自动相关监视(ADS-B)。
1) 低空小目标探测雷达
探测雷达通过发射电磁波信号,接收无人机反射的回波信号并对其进行分析处理,实现目标探测和目标特征分析识别。其主要优点包括作用距离远、可全天时全天候工作、可大空域范围覆盖等,但针对无人机这种“低慢小”目标来说也有其技术难点,主要包括:
①低:被探测目标飞行高度低,容易受到地面目标干扰;
②慢:被探测目标飞行速度慢,多普勒频率小,不易与地面杂波区分;
③小:被探测目标反射面积小,目标回波微弱。
2) 光电设备
光电设备采用可见光或红外成像的方式,可实现对空中“低慢小”目标的搜索和跟踪,配合激光测距仪可通过图像处理提供距离、方位角、俯仰角等精确的目标信息,并且可提供图像的实时显示与存储取证。该手段的缺点主要包括:
①对天气具有依赖性;
②在复杂背景下对小型目标测距困难。
3) 射频侦测设备
射频侦测设备可对20M~6G频段范围内的无线电信号进行监测管理,可实现扫描、分析、解调、测向等功能,多站部署可实现信号定位功能。由于其具有轻便小巧的紧凑外形尺寸,可满足全天候、全地形、便携可搬移、便携快布式的部署要求。
射频侦测设备主要技术特点包括:
①采用被动探测方式,对周围环境无辐射信号;
②通过TDOA组网技术,提高了被测目标探测精度;
③通过合理的布局组网可实现被测目标大范围覆盖;
④具有信号参数的频谱展示功能;
⑤单个无线探测设备成本低,合理布局可控制整套系统成本。
主要缺点有:
①测量精度有限;
②需要多点协同、提前布阵。
4) 广播自动相关监视设备
ADS-B(1090ES)数据链地面站是一种能够接收1090ES广播式自动相关监视信息的地面端系统,系统由1090ES数据链地面站主机、全向/定向天线、天线放大器及GNSS天线等组成,可以通过单站/双站热备份的方式进行工作。
ADS-B设备的主要功能是实现地-空监视,1090ES数据链地面站接收飞机广播的ADS-B报文,提供空域内的飞机信息,包含经纬度、高度、速度、呼号、S模式地址、飞机类型等。该设备提供空域内已注册飞机的广播信息,可对探测雷达生成的目标航迹进行相关确认,并重点标识出未注册的无人机目标。
5) 声学探测设备
声学探测设备可以通过识别无人机的声学特征实现对无人机的探测,其优点是无需目标的直线视距、无辐射部件,可全天时全天候工作,传感器尺寸小、重量轻。其主要缺点有:
①高噪声强度条件下,很难发挥作用;
②作用距离有限;
③需要具备声学特征库;
④局部物体存在声学信号再反射;
⑤测量精度有限。

1.2 防御手段

目前针对无人机的防御手段有很多种,特点和效果也各不相同,主要可以分为以下几大类:
1) 干扰阻断类
①压制式干扰
针对目标无人机实施通信或者导航干扰,通过产生相对较大功率的干扰射频信号,并对目标无人机定向发射,使得无人机与遥控器之间的飞控和图传连接断开,进而无人机就会按照程序预先设定模式自行降落、悬停或者返航。除此之外,也可以对无人机的导航定位信号进行干扰,导致无人机无法正常定位而失去精确飞行能力。目前无人机使用的主流频段有900MHz、1.5GHz(GPS)、2.4GHz(通信)、5.8GHz(图传)等频段,实际应用中频段可根据应用场景定制。
②瞄准式干扰
该方式和压制式干扰的主要区别在于瞄准式干扰可根据射频侦测设备获取到目标无人机通信频率,然后对其进行有针对性的通信干扰,射频侦测可覆盖频率范围:20MHz~6GHz。
③此外,韩国KAIST的研究人员发现了一个新的无人机干扰手段,利用声波使得无人机上的陀螺仪发生共振从而输出错误信息导致无人机无法平稳飞行。
2) 诱骗控制类
通过模拟伪GPS等导航信号,实现对无人机的压制和欺骗,确保无人机在保护区域平滑无意识地切换接收欺骗信号,让无人机快速定位到预设位置,或者给其一个运动场景,使无人机快速飞行,脱离操作者控制,进行诱骗。根据不同的诱骗目的,可构建相应的诱骗策略,规划相应目标航路,控制目标无人机到达指定区域。
3) 直接摧毁类
该类别的代表当属激光武器,传统常规武器通常用动能或化学能摧毁目标,而激光武器是以光速或接近光速运动的光子或粒子对目标施加能量,从而达到摧毁无人机的目的。其主要优点包括:
①反应速度快;
②瞄准打击精度高;
③附带损伤小;
④毁伤程度可控;
⑤单次作战效费比高。
4) 其他
此外,还有一些新型反无人机手段,比如利用雷达对抗技术干扰或攻击机载雷达系统,利用光电对抗技术干扰机载光电设备等。

1.3 要地防控反无人机系统

综合各设备优缺点,本文提出要地防控反无人机系统方案,系统组成图和系统结构图分别如图2图3所示。
图2 要地防控反无人机系统组成图
图3 反无人机系统结构图
系统主要功能包括:
1)系统能够利用多种传感器在复杂背景环境下有效探测“低慢小”无人机,实现多目标探测、识别及跟踪;
2)系统具有合作目标身份识别和确认的能力;
3)系统能够利用光电设备精确跟踪无人机目标;
4)系统能够对有威胁的无人机进行定向干扰/诱骗、激光打击等;
5)系统具有对无人机和操作手进行定位的能力;
6)系统具有视频取证、存储及回放能力。
系统主要特点有:
1)系统利用成熟技术进行模块化、组合化设计,并可根据用户需求进行配置;
2)系统具有便携、快速布放、撤收的能力,可有效提高任务执行时的灵活性、机动性;
3)系统适装性强,可根据用户需求进行车载集成设计。
此外,该系统可实现组网运行,核心思想是采用蜂窝网络结构实现重点区域探测和拦截全覆盖,图4为部署示意图。
图4 反无人机系统组网示意图

2 关键技术

2.1 “低慢小”目标信息处理技术

1)“低慢小”目标检测技术
①检测前跟踪技术
利用雷达探测“低慢小”目标一直都是一个难点,传统的方法是先对每帧原始数据做过门限检测,然后对过门限的测量数据做后续的跟踪处理。这样可以抑制数据流,但不可避免地造成了许多有用信息的损失,特别是对无人机等“低慢小”目标。检测前跟踪技术对未经门限处理的多帧原始数据进行能量积累,使得检测与跟踪同时进行,可以有效提高对“低慢小”目标的检测与跟踪性能。图5为检测前跟踪技术原理示意图。
图5 检测前跟踪技术原理示意图
②基于目标信号特征和杂波图的虚假目标抑制技术
在复杂背景环境下,对无人机等“低慢小”类目标具有很高的检测难度,特别是存在虚假目标干扰时,探测雷达需要解决抗干扰问题。
通过对典型场景杂波图分析,结合无人机和其他小目标回波信号的特征分析,突破基于杂波图的“低慢小”目标跟踪场景下的虚假目标抑制技术可有效解决这一难题。
2)多目标跟踪技术
多目标跟踪主要包括数据关联和状态估计两大技术,主要是对所接收的量测数据进行处理,目的是维持对多个无人机目标当前状态的估计。其中数据关联的作用是分配量测数据和目标航迹,而状态估计则利用关联上目标航迹的量测数据对航迹的当前状态进行滤波估计。
①数据关联技术
数据关联的目的是以最小的计算复杂度来获取最大的正确关联概率,在多目标以及复杂背景环境下存在很多不确定因素,比如目标环境和目标个数的不确定性,传感器的不完备性,跟踪环境缺乏先验知识,无法判断量测数据来自于目标还是杂波等,这一切使得传感器的量测和目标源之间无法很好地对应。
因此,要想有效降低错误关联的概率,需要根据统计假设和问题的实际背景选择合适的跟踪门,减少需要关联的有效量测数,从而使跟踪门内来自非本目标和干扰的回波相应减少。随着目标数、量测数及杂波密度的增加,计算量迅速增加,需要探索更合理的数据关联算法,提高跟踪性能并且改善算法的复杂度和实时性。
②状态估计技术
状态估计是在数据关联之后进行的,目的是通过概括传感器提供的目标点参数建立和更新航迹,并滤除噪声,进而外推下一周期目标可能出现的位置。状态估计性能的好坏取决于数据关联正确与否,并且如果所采用的目标运动模型和目标的真实运动不一致,滤波器可能会发散。
3)多传感器数据融合技术
由于反无人机系统包含雷达和光电等传感器,并且可能组网运行,所以在无人机探测方面涉及多传感器数据融合技术。数据融合的目的是通过对多个传感器获得的目标信息进行推理和识别,得到目标一致性的描述,然后根据这些一致性描述信息做出更准确的估计和判断。多传感器数据融合的概念体现在数据处理层面,同时也体现在系统层面。它一方面强调如何优化综合传感器数据,另一方面又强调如何优化管理传感器资源,最大限度地获得有用的目标信息,从而实现对传感器资源的最佳利用,使得整个系统性能最优,有时其融合结果可能发生质的飞跃。

2.2 射频侦测定位技术

射频侦测定位技术可实现对无人机通信频率的侦测,以及对无人机和操作手进行定位,其中定位操作手是公安等部门关注的热点,为抓捕黑飞操作手提供了有力的技术支撑。
1) I/Q数据预处理技术
射频侦测接收机在10MHz到6GHz的频率范围内进行扫频,扫频过程中将产生大量冗余数据,I/Q信号预处理技术主要包括以下两个部分。
①目标信号探测
目前民用级无人机的控制信号位于几个不同的频段内,射频接收机需要通过分段搜索来提高目标探测成功概率。同时,Wifi信号和蓝牙信号通常在2.4GHz与5.8GHz这两个频段内活动,会合成为非常活跃的噪声,所以在2.4GHz和5.8GHz频段内探测目标信号时,需要克服噪声影响,锁定目标信号所在的频段。无人机控制信号持续时间极短(约2-3ms),且存在跳频现象。目标信号探测技术可以精准地确定控制信号位于的频段,从而指挥射频接收机只记录该频段内的数据,达到减小数据冗余信息的目的。
②数据压缩
射频接收机以二进制的形式输出目标频段内的I/Q数据,在进行4G网络传输之前,可对二进制原始数据进行数据编码以实现数据压缩。压缩算法包括游程编码、算术编码、子带编码、差分编码或哈夫曼编码等。数据压缩的目的是在4G传输时,减小数据量,缓解4G传输压力,并且可降低数据传输过程中卡顿与丢包的风险。
2)二维TDOA定位技术
对已经完成预处理的I/Q数据进行相关运算。采用相关算法对不同射频接收机观测的I/Q数据做相关,找到最强大相关峰的位置。根据射频接收机自带的GPS时间戳找到目标信号对应的时刻,计算出不同测站侦测到同一个信号的时间差,最终获取目标信号到达各个测站的距离差。利用三个及三个以上的测站间的距离差,可以组建多个双曲线方程,求解双曲线方程计算出收敛的位置。二维TDOA技术主要包括两个部分:
①相关算法
合适的滤波方法可以使得算法具有更高的分辨率和稳定性,可采用基于FFT的相关算法或广义互相关算法来进行目标信号达到时间差估计。在FFT相关算法中,通过对I/Q数据进行FFT变换得到基带复信号,将不同测站的基带复信号相乘并将乘积做IFFT变换。对IFFT的结果取模并对结果进行门限判决。如果有足够强的相关峰出现,则说明实现了目标信号的提取。广义互相关与FFT相关算法在实现步骤上类似,但在算法公式上有些区别,尤其是广义化的滤波加权,也就是滤波函数的选取有所不同。滤波函数的选取有利于提高信噪比,增强相关峰值,但是滤波后也会使输出对噪声更加敏感。
②基于Chan的TDOA双曲线方程解算算法
传统的网格搜索算法解算TDOA双曲线方程,在实现过程中稳定性较好,却无法同时保证精度和实时性,并且该算法通常情况下无法收敛到真实的目标坐标值,所以网格搜索算法存在定位精度极限。Chan算法充分考虑了时间延迟估计,通过选取目标函数或者主站循环定位的方式解决Chan定位算法的模糊度等问题,从而提高解算的精度和实时性。

2.3 干扰诱骗技术

1)微波定向干扰技术
针对主流商业无人机通信频段,采用超高频宽带干扰技术,对无人机各信号段进行干扰,干扰样式主要采用噪声干扰、点频干扰、扫频干扰等几种。
针对大疆等商业无人机研究干扰效能,具体体现在天线频段、极化方式、波束宽度、增益,射频功率大小以及自适应配置。
2)导航诱骗技术
①导航诱骗信息生成技术
导航诱骗技术包含转发式诱骗和生成式诱骗两种方式。
转发式诱骗干扰是通过诱骗干扰机直接对真实导航信号进行转发,通过延时和功率放大等手段,能够使一定范围内的接收机捕获到诱骗干扰信号,由于这种方式只是完成信号转发,对干扰信号的逼真度没有太大要求,所以技术上相对容易实现,并且由于它的功率要比真实信号强,所以被无人机捕获的概率也较高。此外,从GNSS定位原理可知,伪距决定定位结果,它是信号传播时间差的函数,延时手段即对信号传播时间进行改变,从而实现诱骗目的。
生成式诱骗干扰的前提是已知民用码的产生方式,干扰机不依赖GNSS系统,可以自主产生并发射与真实信号相似的诱骗信号,在二者相关峰相对运动过程中,由于诱骗峰具有功率优势,因此可以将真实峰逐渐剥离跟踪环路,进而控制跟踪环路以达到诱骗目的。
②GPS干扰诱骗控制技术
第一,诱骗功率控制,包括捕获和跟踪两个阶段。接收机接收到诱骗干扰信号和真实信号的混合信号之后进入捕获阶段,在搜索范围内会出现两个相关峰,捕获之后将码相位与载波频率的粗略值传递给跟踪环路;进入跟踪阶段后,当诱骗干扰信号码相位和真实信号码相位完全对齐时,缓慢增加诱骗干扰信号的功率,使得诱骗相关峰值高于真实信号相关峰值。在此期间诱骗干扰信号功率不能骤增,目的是防止接收机功率检测手段检测到信号异常。在二者相关峰相对运动过程中,诱骗干扰信号利用功率优势,将真实信号逐渐剥离跟踪环路,最终接收机跟踪环路跟踪上诱骗信号,从而达到诱骗目的。
第二,诱骗航路规划控制。刚开始时,接收机接收诱骗信息解算出的定位参数与其实际参数相一致,根据欺骗防御、诱骗管控捕获等不同诱骗目的,构建不同的诱骗策略,规划不同的目标航路。欺骗防御时,构建圆周无人机禁飞区;诱骗管控捕获时,采用螺旋线运动轨迹模板,基于实时航路偏差估计,控制无人机达到预定捕获区域。

3 演示试验

目前已就本文提到的要地防控反无人机系统中部分设备及有关技术进行了初步试验验证。
1)低空小目标探测雷达
图6所示为反无人机系统中的探测雷达。试验表明,针对大疆精灵4四旋翼无人机目标,该雷达的作用距离不低于5km。
图6 低空小目标探测雷达
2)射频侦测设备
为验证射频侦测设备对无人机操作手的定位精度,试验人员在市区展开试验,三个射频侦测点之间相隔一定距离呈三角形布置,对无人机操作手进行定位,试验结果分别如表1图7所示。
表1 射频侦测定位无人机操作手试验结果
序号 定位操作手位置(经纬度) 定位误差/m 备注
1 (119.325578,34.755664) 52 设备A位置:(119.323231,34.758136)
2 (119.325514,34.755611) 70 设备B位置:(119.328613,34.757416)
设备C位置:(119.325193,34.75244)
3 (119.325621,34.755717) 69 A-B距离:500m
4 (119.325171,34.755682) 86 B-C距离:640m
A-C距离:650m
实际操作手位置:
(119.32605,34.755329)
5 (119.325321,34.755488) 77 A-C距离:650m
实际操作手位置:
(119.32605,34.755329)
6 (119.325213,34.755453) 64 实际操作手位置:
(119.32605,34.755329)
图7 射频侦测定位无人机操作手结果图
3)手持式干扰枪
图8所示为手持式干扰枪,发现无人机目标后利用该设备瞄准无人机方向对其飞控和图传信号进行干扰,无人机遥控器显示“无人机连接已断开”,操控者无法操控无人机且无法接收回传图像,无人机按预设模式实施迫降,干扰达到预期目标。
图8 手持式干扰枪
4)干扰诱骗一体化设备
图9所示为转台式干扰诱骗一体化设备,针对典型目标对其进行通信、图传、GPS信号干扰试验,结果表明干扰设备的作用距离不小于5km。
图9 干扰诱骗一体化设备
5)激光武器
利用激光武器针对大疆精灵4四旋翼无人机进行了多次打击试验,均成功将无人机摧毁击落,试验对无人机的打击效果如图10所示。
图10 激光武器打击无人机试验效果
6)ADS-B设备
将ADS-B天线架设于较空旷的位置,ADS-B地面站接收到当前空域内飞行器的广播信息,解析后便可在终端上的电子地图和列表里显示,包括代号、经度、纬度、高度、速度等信息。

4 结束语

时至今日反无人机作战在探测和拦截方面还存在诸多困难,并且未来无人机群作战的发展会给防空体系带来更多更大的挑战,因此针对反无人机系统及其关键技术的研究愈显迫切。目前国内外在反无人机方面均处于萌芽状态,面临技术状态不确定、产品成本高的瓶颈制约。面临这种形势,应重点着眼于最亟须功能的研制,在此基础上结合多种手段完善反无人机体系。
此外,需要深入剖析各类无人机的优缺点,研究世界上反无人机作战的案例,理清反无人机作战的需求和基本思路;充分利用现有传感器和武器完善反无人机作战策略,并加快研发新型无人机对抗装备的步伐,争取在未来反无人机作战中获得主动。
[1]
柏如玉. 国内外反无人机技术发展分析[J]. 中国安防, 2016(9):31-34.

[2]
潘兴宏, 秦志强. 反无人机系统浅析[J]. 科学中国人, 2016(5):29.

[3]
陶于金, 李沛峰. 无人机系统发展与关键技术综述[J]. 航空制造技术, 2014(20):34-39.

[4]
杨勇, 王诚, 吴洋. 反无人机策略及武器装备现状与发展动向[J]. 飞航导弹, 2013(8):27-31.

[5]
董建军. “低慢小”目标的对抗措施研究[A]. 中国无人机大会论文集, 2014:4.

[6]
诸寒梅. 雷达慢速小目标检测技术研究[D]. 西安: 西安电子科技大学, 2010.

[7]
张承志, 任清安. 一种利用TBD自动检测低慢小目标的方法[J]. 空军预警学院学报, 2013, 27(2):118-121.

[8]
李延尧. 基于多传感器数据融合的多目标跟踪技术研究[D]. 西安: 西安电子科技大学, 2007.

[9]
段芳芳. 多传感器多目标跟踪技术研究[D]. 西安: 西北工业大学, 2006.

[10]
游伟. 无线电监测测向与定位技术研究[D]. 成都: 电子科技大学, 2008.

[11]
施林, 刘伟. 基于卫星导航欺骗干扰的无人机管制技术[J]. 指挥信息系统与技术, 2017, 8(1):22-26.

[12]
何亮. GNSS欺骗式干扰仿真系统设计与实现[D]. 成都: 电子科技大学, 2016.

[13]
Praisler D J. Counter-UAV Solutions for the Joint Force[R]. Air War College, Air University Maxwell United States, 2017.

[14]
Kilian J C, Wegener B J, Wharton E, et al. Counter-unmanned aerial vehicle system and method: U.S. Patent 9,085,362[P]. 2015-7-21.

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