一、運行方式

1. 傳感器數據采集 ?

雷達發射高頻電磁波（X/Ku波段或毫米波），接收無人機反射的回波信號。 ?

多傳感器協同：雷達與光電、無線電偵測、聲學設備并行掃描空域，覆蓋不同頻段與物理特性（如熱信號、聲紋）。

2. 目標檢測與特征提取 ?

雷達處理單元： ?

通過匹配濾波增強信噪比，多普勒濾波分離運動目標與背景雜波（如樹木、建筑）。 ?

提取微多普勒特征（如螺旋槳旋轉頻率），區分無人機與鳥類（鳥類振翅頻率通常<20Hz，無人機>100Hz）。 ?

輔助傳感器： ?

無線電頻譜分析識別遙控信號（2.4GHz/5.8GHz），聲學陣列匹配螺旋槳諧波特征。

3. 多源數據融合與跟蹤 ?

中央融合引擎關聯雷達距離/速度信息、光電圖像、無線電方位角，通過卡爾曼濾波生成目標三維軌跡（精度≤10米）。 ?

動態更新目標威脅等級（如航向逼近禁飛區）。

4. 報警與反制引導 ?

輸出目標坐標至干擾槍或激光武器，形成“偵測-識別-反制”閉環，響應延遲<1秒。

二、技術要點

1. 核心傳感器技術

全向探測設計：如大疆T20雷達采用360°機械掃描+電子俯仰掃描，結合MIMO技術提升角度分辨率。 ?

抗環境干擾： ?

地波對消算法抑制雨雪雜波，IP67防護等級保障全天候運行。 ?

激光信道編碼避免多雷達互擾（如物流車集群）。

2. 智能信號處理 ?

AI增強識別： ?

深度學習分類無人機型號（例：基于射頻指紋庫匹配DJI Mavic信號）。 ?

SLAM技術將點云轉換為立體地圖，分割障礙物與虛警目標（如塑料袋）。 ?

實時性優化： ?

嵌入式芯片（如北科天繪自研5款信號處理芯片）降低功耗（≤100W），提升點云處理速度（10000點/秒）。

3. 多傳感器協同架構 ?

分層融合策略： ?

三、技術難點

1. 低小慢目標探測局限

物理特性挑戰： ?

低空盲區：雷達波受地表曲率與建筑遮擋，存在200-500米探測盲區。 ?

弱信號提取：微型無人機RCS（雷達散射截面積）≤0.01m2（相當于鳥類），回波強度比環境雜波低10-20dB。 ?

懸停目標漏檢：傳統多普勒雷達依賴徑向運動，懸停無人機因速度近零被誤判為靜態物體。

2. 復雜環境適應性

城市虛警率高： ?

建筑群多徑反射導致假目標；LED燈、Wi-Fi信號淹沒無人機射頻特征。 ?

聲學傳感器在60dB以上噪聲環境失效（如交通樞紐附近）。 ?

電磁兼容問題：密集頻譜干擾（如5G基站）降低無線電偵測可靠性。

3. 隱身技術對抗

材料隱身：碳纖維機身+雷達吸波涂層（RAM）可使RCS降低90%。 ?

戰術規避： ?

靜默飛行（關閉遙控信號），依賴預編程航線。 ?

超低空貼地飛行，利用地形遮蔽雷達視線。

4. 多目標跟蹤瓶頸

航跡關聯歧義：密集編隊無人機（間距<10米）導致雷達點云重疊，難以區分個體。 ?

算力需求激增：100架無人機同時跟蹤需實時處理TB級點云數據，超出邊緣設備算力。

5. 成本與部署約束

高端技術成本：相控陣雷達單價超20萬美元，限制民用普及。 ?

能源依賴性：雷達持續掃描功耗>500W，野外部署需配套供電設施。

四、前沿突破方向

1. 量子雷達技術：利用量子糾纏態提升微小目標探測靈敏度，實驗階段已實現RCS=0.001m2目標識別。 ?

2. 低成本FPA激光雷達：焦平面陣列固態成像，突破掃描式雷達機械結構限制。 ?

3. 無源雷達系統：依托DVB-T電視信號探測目標，隱蔽性強且無輻射暴露風險。