MarktNachrichtMehrere Schwierigkeiten bei der Radarerkennung von UAVs

Mehrere Schwierigkeiten bei der Radarerkennung von UAVs

Veröffentlichungszeit: 2024-04-16 03:04:27

Es ist bekannt, dass Radarsysteme Schwierigkeiten haben, kleine Drohnen und Drohnen, die in Bodennähe fliegen, zu identifizieren. Worin besteht also die Schwierigkeit bei der Drohnenerkennung?

1. Miniaturisierung und Tarnung: Viele UAVs sind klein, daher ist auch der Radarstreuungsbereich klein und die UAVs fliegen in geringer Höhe, was die Möglichkeit einer Radarerkennung weiter verringert. Um ein Ziel zu erkennen, muss das Radar in Sichtweite der Drohne bleiben. Dies ist insbesondere in städtischen Umgebungen problematisch, wo Drohnen nur für einige Sekunden in der Sichtlinie des Sensors erscheinen und dann wieder verschwinden können.

2. Manövrieren und Schweben: Das UAV kann schnelle Manöverflüge durchführen und jederzeit die Flugrichtung und -geschwindigkeit ändern, was die Radarerkennung erschwert. Bestimmte Flugmuster – insbesondere Schweben und vertikale Bewegungen – können für Erkennungssysteme, die automatische Verfolgungsalgorithmen verwenden, schwieriger zu erkennen sein.

3. Komplexes Hintergrundrauschen: Wenn das Radar die Drohne erkennt, muss es das Echosignal der Drohne im komplexen Hintergrundrauschen unterscheiden. Drohnen können beispielsweise in komplexen Umgebungen wie Städten, Bergen oder Ozeanen fliegen, die alle zahlreiche Quellen für Radarstörungen aufweisen, darunter Kommunikationsantennen, Funkgeräte, Telemetriesysteme und sogar Kabel und LED-Leuchten.

4. Anwendung von Stealth-Technologie: Das UAV kann eine Vielzahl von Stealth-Technologien nutzen, wie beispielsweise radarabsorbierende Materialien, Stealth-Beschichtungen, nichtmetallische Materialien und Verbundwerkstoffe, um die Reflexion von Radarwellen zu reduzieren, sodass der Reflexionsbereich des UAV auf dem Radar kleiner und schwieriger zu erkennen ist. Auch spezielle Designs und Konstruktionen, wie beispielsweise geneigte Oberflächen, können genutzt werden, damit Radarwellen gestreut und nicht zum Radar zurückreflektiert werden, was die Wahrscheinlichkeit einer Radarerkennung verringern kann. Optimieren Sie das Motordesign und verwenden Sie eine Wärmestrahlungsbeschichtung, um den Erkennungseffekt von Infrarot-Erkennungssystemen wie Wärmebildradar zu reduzieren.

Diese Stealth-Technologien können einzeln oder in Kombination eingesetzt werden, um das Risiko einer Drohnenerkennung zu minimieren. Dabei ist jedoch zu beachten, dass diese Stealth-Technologien die Erkennung von Drohnen nicht vollständig verhindern, aber die Möglichkeit und Auswirkung einer Erkennung verringern.

5. Mehrzielverfolgung: In der modernen Gefechtsumgebung ist es sehr wahrscheinlich, dass mehrere UAVs gleichzeitig auftauchen, und das Radar muss in der Lage sein, alle Ziele zu verfolgen und zu unterscheiden, was hohe Anforderungen an die Leistung des Radarsystems stellt. Um effektiv zu sein, dürfen Anti-UAS-Erkennungssysteme nur sehr wenige Falschmeldungen und Falschmeldungen aufweisen. Dies ist sehr schwer zu erreichen.

C-UAS-Erkennungselemente müssen empfindlich genug sein, um alle UAVs im Einsatzgebiet zu erkennen. Ein zu empfindliches System kann jedoch eine große Anzahl von Fehlalarmen erzeugen, wodurch das System unbrauchbar wird. Laut den Ergebnissen des Anti-Drohnen-Systemtests ist „viel Personal“ erforderlich, um das echte Ziel in der komplexen Umgebung zu erkennen.

6. Kosten- und Ressourcenbeschränkungen: Obwohl es einige fortschrittliche Radartechnologien gibt, die die Wirksamkeit der Drohnenerkennung verbessern können, sind diese Technologien oft teuer und erfordern viele Rechenressourcen, was einem groß angelegten Einsatz nicht förderlich ist. Relativ gesehen sind die Kosten und die Einsatzschwelle von Drohnen geringer und sie können in großen Mengen eingesetzt werden, was große Herausforderungen für die Radartechnologie mit sich bringt.

Darüber hinaus müssen Radarsysteme mit anderen Technologien wie elektrooptischen, Infrarot- und Radiofrequenztechnologien usw. kombiniert werden, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Drohnenerkennung zu verbessern.