Mit der rasanten Entwicklung der Tiefflugwirtschaft verzeichnet der Einsatz unbemannter Luftfahrzeuge (UAVs) derzeit einen explosionsartigen Wachstumstrend. Die daraus resultierenden Sicherheitsrisiken nehmen jedoch immer mehr zu. Vorfälle wie das Eindringen unbefugter Drohnen in sensible Gebiete und die Störung des zivilen Flugbetriebs sind keine Seltenheit. Solche Vorfälle haben die Alarmglocken läuten lassen und zu einer Regulierung unbemannter Luftfahrzeuge (UAVs) geführt und den Markt für UAV-Gegenmaßnahmen rasant wachsen lassen.
Laut Caixin Media hat das chinesische staatliche Beschaffungsnetzwerk bis zum 11. Dezember 2024 205 Ankündigungen zum Thema Drohnenabwehr veröffentlicht, was die starke Marktnachfrage nach Drohnenabwehrausrüstung deutlich unterstreicht. Derzeit engagieren sich mehr als 3.000 Unternehmen im Bereich Drohnenabwehr und fördern aktiv die Innovation und Entwicklung von Drohnenabwehrtechnologie. Ein umfassendes industrielles Ökosystem, das Forschung und Entwicklung, Produktion, Vertrieb und Service umfasst, nimmt allmählich Gestalt an.
Die Integration von KI-Technologie hat die Abwehrmaßnahmen gegen unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) deutlich verbessert. KI-Technologie ermöglicht es Anti-Drohnen-Systemen, Zieldrohnen in komplexen Umgebungen schneller und präziser zu identifizieren und basierend auf den Eigenschaften des Ziels und den Umgebungsbedingungen autonome Entscheidungen zu treffen und wirksame Gegenmaßnahmen zu ergreifen.
In der Praxis haben KI-gestützte Abwehrmaßnahmen gegen unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) ein umfassendes System aus Gehör und Auge etabliert. Durch die Analyse von Funk- und Akustiksignalen kann das Gerät Frequenzbänder wie 2,4 GHz/5,8 GHz während der Kommunikation zwischen dem unbemannten Luftfahrzeug und der Fernbedienung erfassen und gleichzeitig die Stimmprofilmerkmale des Propellergeräuschs erfassen. Dadurch wird eine doppelte Verifizierung von elektromagnetischen Signalen und Akustikmerkmalen erreicht. Eine Einzelstations-Peiltechnologie kann Funksignale überwachen, um die Position von unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs) zu berechnen, während eine Mehrstations-Zeitdifferenz-Positionierungstechnologie die Zielposition präzise berechnet. Gleichzeitig werden Funkfingerabdruckinformationen verwendet, um eine Blacklist von UAVs zu erstellen und so eine präzise Steuerung zu ermöglichen. Die Akustiksignalanalyse identifiziert das Modell des unbemannten Luftfahrzeugs durch Abgleich mit der Stimmprofildatenbank, wird jedoch stark von Umgebungsgeräuschen beeinflusst.
Die Multisensor-Fusionserkennungstechnologie hat die Überwachungskapazität der Geräte weiter verbessert. Radar-, Bild- und Wärmebildsensoren werden mit akustischen Arrays verknüpft, um ein dreidimensionales Überwachungsnetz mit einem Radius von 3 bis 16 Kilometern aufzubauen. Das 3D-Radarerkennungssystem nutzt elektromagnetische Wellenreflexion zur Positionsbestimmung von unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs), fotoelektrische Erkennungs- und Trackingtechnologie zur visuellen Verfolgung und Videobeweiserfassung, und akustische Sensoren dienen der Nahfeld-Stimmabdruckerkennung verborgener Ziele. Die Kombination aus Infrarot-Wärmebild- und sichtbarem Licht ermöglicht die Unterscheidung der Rotorenmerkmale unbemannter Luftfahrzeuge von der Flugbahn von Vögeln – selbst in nebligen Nächten oder bei elektromagnetischen Störungen.
Deep-Learning-basierte Zielerkennungstechnologie auf Basis großer KI-Modelle wie DeepSeek kann durch die Analyse von Flugbahnen, Signaleigenschaften und Formdaten normale Luftaufnahmen präzise von böswilligem Eindringverhalten unterscheiden. Das System kann zudem selbstständig die Eigenschaften neuer unbemannter Luftfahrzeuge erlernen, das Risikoniveau nicht registrierter Geräte für „unerlaubte Flüge“ anhand von Verhaltensmustern bestimmen und eine dynamische Bedrohungsbewertung je nach Eindringtiefe, Gerätetyp und Luftraumsensitivität durchführen und eine dreistufige hierarchische Reaktion generieren. Dazu gehören das Senden legaler Flugwarnungen an den Betreiber, das gezielte Blockieren der GPS-Signale verdächtiger Geräte und das Einleiten von Notfallmaßnahmen wie Laser-Gegenmaßnahmen oder elektromagnetischer Unterdrückung.
In der Interferenz- und Abfangphase ist die Interferenzblockierung derzeit das am häufigsten verwendete Mittel für KI-Gegenmaßnahmen gegen unbemannte Luftfahrzeugsysteme im In- und Ausland. Die Signalblockierungstechnologie deckt das Fernsteuerungsfrequenzband von unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs) ab, indem sie hochfrequente Rauschsignale aussendet, die Steuersignale und Video-Rückübertragungskanäle stört und die UAVs dazu veranlasst, die Kontrolle zu verlieren und zurückzukehren oder eine Notlandung durchzuführen. Oder sie sendet gefälschte GPS-/Beidou-Satellitensignale, um das unbemannte Luftfahrzeug zu Positionsabweichungen zu bewegen und es in einen sicheren Bereich für eine Notlandung einfliegen zu lassen. Zu den physischen Abfangtechnologien gehören der Abwurf von Netzbomben oder der Einsatz von Abfang-UAVs zur Erfassung aus nächster Nähe und eignen sich für Szenarien, in denen die Zielforensik aufrechterhalten werden muss. Neben dem Einsatz von Laser- oder Mikrowellenwaffen, um Schaltkreise/Rumpf von unbemannten Luftfahrzeugen durch thermische Schmelze zu beschädigen, kann die Reaktionsgeschwindigkeit im Millisekundenbereich liegen.
In praktischen Anwendungsszenarien kombiniert das Flughafenabwehrsystem Radar, elektrooptische Kameras und elektromagnetische Störmodule. Diese ermöglichen eine automatische Reaktion von der Erkennung bis zum Abfangen innerhalb von drei Sekunden und gewährleisten so effektiv die Sicherheit des Flughafenluftraums. Das fahrzeugmontierte mobile Gegenmaßnahmengerät integriert einen Funkfrequenzanalysator und ein GPS-Spoofing-Modul, was einen schnellen Einsatz ermöglicht und für temporäre Sicherheitsaufgaben geeignet ist. Durch das koordinierte Zusammenspiel von mehrdimensionaler Wahrnehmungstechnologie, intelligenten KI-Analysefunktionen und Störabfangtechnologie erreicht das Gegenmaßnahmensystem eine effektive Abfangrate von über 98% in komplexen elektromagnetischen Umgebungen und hält gleichzeitig die Falschalarmrate unter 0,3%.
Obwohl bei der Drohnenabwehr bereits erhebliche Fortschritte erzielt wurden, bestehen weiterhin viele Herausforderungen. Auf technischer Ebene gibt es zwar bereits verschiedene Erkennungs- und Gegenmaßnahmentechnologien, doch sind kontinuierliche Verbesserungen und Innovationen erforderlich. Beispielsweise weisen verschiedene Technologien der Erkennung ihre eigenen Einschränkungen auf. Die weitere Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit und -zuverlässigkeit in komplexen Umgebungen ist ein dringendes Problem, das gelöst werden muss. Auf Marktebene muss der globale Bereich der KI-Abwehrdrohnen noch ein Gegenmaßnahmensystem hervorbringen, das sowohl kostengünstig als auch ausgereift ist. Die hohen Kosten mancher Hochleistungsgeräte haben ihre großflächige Förderung und Anwendung verhindert. Geräte mit besserer Mobilität lassen sich hinsichtlich Energieeffizienz und Gegenmaßnahmen nur schwer optimal erreichen. Die Herstellung eines Gleichgewichts zwischen Faktoren wie Kosten, Mobilität, Energieverbrauch und Gegenmaßnahmen ist der Schlüssel zur Bewältigung der zukünftigen Entwicklung des KI-Drohnenmarktes.
Angesichts der zunehmenden Sicherheitsrisiken durch unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) spielen UAV-Abwehrmaßnahmen eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der öffentlichen Sicherheit und der Sicherheit sensibler Bereiche. Dank der kontinuierlichen Weiterentwicklung und Verbesserung der Technologie sowie der anhaltend starken Marktnachfrage dürften bei der Abwehr unbemannter Luftfahrzeuge (UAVs) künftig größere Durchbrüche erzielt werden, um die Sicherheit in Gebieten mit geringer Höhe zu gewährleisten.