×
AI modely trénované na milionech letových scénářů dokážou detekovat mikroskopické odchylky, které pro lidské operátory zůstávají neviditelné. Na rozdíl od pravidlových systémů neuronové sítě rozeznávají nové vzorce hrozeb – například nestandardní techniky podvrhování GPS – aniž by závisely na předem definovaných šablonách, což umožňuje proaktivní identifikaci nových hrozeb.
Vícevrstvé zpracovatelské zásobníky sloučí vstupy z radaru, tepelných kamer a akustických senzorů do jednotných hodnocení hrozeb. Tyto systémy jsou řízeny edge computingem a dosahují reakčních dob pod 200 ms pro drony pohybující se rychlostí 120 mph v dosahu 1 km, čímž zajišťují včasný zásah ve scénářích s vysokou rychlostí.
Přední systémy zahrnují ověření za účasti člověka v případě vysokorychových scénářů a disponují automatickým přepnutím na alternativní metody detekce, pokud jsou primární modely umělé inteligence ohroženy útoky adversariálního strojového učení. Tento hybridní přístup zajišťuje odchylku výkonu pod 5 % za různorodých podmínek, včetně změn počasí, městského terénu a přetížení signálu.
Dnešní sofistikované proti-dronové obranné systémy závisí značně na kombinaci více typů senzorů, protože spoléhání pouze na jednu technologii často nestačí. Tyto systémy spojují radarové možnosti, detektory radiofrekvenčních signálů a optické a tepelné snímací zařízení, aby vytvořily komplexní dohled nad drony. Radarová součást dokáže detekovat objekty z poměrně velké vzdálenosti, někdy až pět kilometrů daleko. Zároveň RF skenery zachycují otravné řídící signály, zatímco termální zobrazování pomáhá potvrzovat cíle i za špatné viditelnosti v noci nebo ve mlhavých podmínkách. Výzkum publikovaný minulý rok v časopise Sensors ukázal také něco velmi zajímavého – kombinovaný přístup snižuje počet falešných poplachů přibližně o polovinu ve srovnání se systémy, které používají pouze jednu metodu detekce.
Radarové systémy jsou docela dobré při detekci těchto malých dronů z dálky, i když úplně přehlédnou stacionární objekty. Právě proto přicházejí do hry RF senzory, které zachycují unikátní řídící signály podobně jako digitální otisky prstů. Elektrooptické kamery pak zprostředkují vizuální pohled na to, co se děje. Termální zobrazování však opravdu zazáří, když klesne viditelnost. Již v roce 2022 během testování městské bezpečnosti vedlo kombinování všech těchto různých typů senzorů k odhalení 94 procent hrozeb, a to i skrz silný smog, který oslepil každé jednotlivé samostatné zařízení. Je tedy pochopitelné, proč dodavatelé obranných systémů nyní silně investují do multisenzorových řešení.
Moduly pro zpravodajství o signálech (SIGINT) analyzují komunikační protokoly, aby rozeznaly komerční drony od nepřátelských UAV. V kombinaci s směrovými jamrery narušují navigaci a video přenosy do vzdálenosti až 3 km, aniž by ovlivnily sousední frekvence. Tento cílený přístup minimalizuje vedlejší rušení – klíčové pro letiště a kritickou infrastrukturu.
Moderní proti-dronové obranné systémy nyní integrují umělou inteligenci do svých možností elektronického boje, což jim umožňuje téměř okamžitě rušit komunikaci s nezákonnými drony. Tyto systémy fungují tak, že ruší obtížné signály s frekvenčním skákáním a navigaci pomocí GPS, které využívají většina běžných spotřebitelských dronů dnes. Když k tomu dojde, operátoři ztratí kontrolu nad svými letícími zařízeními uprostřed letu, přesně jak se stalo při několika nedávných bezpečnostních incidentech ve velkých městech minulý rok podle zprávy Future Market Insights z roku 2024. Města, která tyto technologie nasadila, hlásí také něco působivého. Testy provedené ve skutečném městském prostředí ukázaly, že mohou zastavit přibližně 9 z každých 10 komerčních dronů, které se pokoušejí porušit omezený letecký prostor, díky chytrým metodám rušení vyvinutým firmou Euro-SD již v roce 2025.
Neutralizace hrozeb v reálném čase závisí na integraci vícespektrálních senzorů, které sledují nepřátelské drony podle jejich RF a tepelných signatur. Bezpečnostní týmy obdrží sjednocené vizualizace bojiště, díky nimž mohou automaticky uplatňovat protiopatření, jako je směrové potlačení RF, již během 0,8 sekundy od detekce – o 60 % rychleji než u běžných manuálních systémů.
Moderní technologie proti dronům spoléhá na modulární C-UAS konstrukce, které lze přizpůsobit různým situacím. Armáda obvykle volí rozsáhlejší řešení s více senzory, které jsou navrženy tak, aby odolaly pokusům o rušení nebo falšování signálů. Města a obce naopak často používají menší sestavy s kompaktními radary a detektory radiových frekvencí umístěnými po obvodu svého území. Podle výzkumu zveřejněného v roce 2023 odborníky z Aerospace Security Project tyto flexibilní systémové konstrukce snižují náklady na integraci přibližně o 41 procent, když se různé typy obrany kombinují. Klíčem k efektivnímu fungování je softwarová optimalizace běhu systému, která umožňuje provoz těchto systémů na téměř jakékoli dostupné hardwarové platformě – ať už se jedná o rozsáhlá serverová centra nebo malá internetová zařízení rozmístěná v ochraňované oblasti.
Nasaditelné jednotky C-UAS kombinují senzory optimalizované pro hmotnost, objem a spotřebu (nosné zatížení pod 15 kg) s procesory umělé inteligence na okraji sítě pro kritickou mobilitu mise. Hasičské hlídky používají na střeše vozidel montované jammingové systémy s efektivním dosahem 1,2 km, zatímco taktické týmy využívají přenosné analyzátory RF v batohu, které ve field testech dosáhly přesnosti detekce hrozeb 94 %.
Nejlepší moderní technologie proti dronům funguje velmi dobře, protože bezproblémově spolupracuje s již existujícími bezpečnostními systémy. Nejlepší řešení se integrují s věcmi jako stávající kamery, detektory pohybu na okraji areálu a systémy kontroly přístupu do budov. Všechny tyto prvky začnou společně pracovat na rychlejší reakci na hrozby. Vezměme si například detekční systémy s umělou inteligencí. Když nějaká neoprávněná drona vletí do uzavřené oblasti, tyto chytré systémy mohou automaticky otočit kamery v blízkosti k znečišťovateli a spustit uzávěru objektu. Velkou výhodou je, že není potřeba, aby lidé běhali a ručně koordinovali všechno. Navíc tyto nové systémy jsou stále kompatibilní i se starším vybavením. To je velmi důležité pro místa jako letiště a vojenské zařízení, kde chtějí provést modernizaci, aniž by museli vyhodit veškerý současný hardware.
Obrana proti letectvu v rámci více domén závisí na propojených protidronových systémech, které si v reálném čase vyměňují informace o hrozbách. Tyto systémy integrují prvky jako radarové sledování, blokování rádiových frekvencí a elektronické bojové vybavení, vše řízené z centrálních velících center. Společně působí k postupnému odstranění hrozeb. Když základní rušení selže u odolných dron, automaticky se aktivují záložní systémy, které používají triky s GPS nebo fyzické chytné sítě, aniž by musel někdo zasahovat manuálně. Vrstvený systém snižuje plýtvání zdroji a zároveň udržuje bezpečnostní sítě po většinu času plně funkční. Studie ukazují přibližně 94procentní dostupnost těchto propojených obranných systémů, i když skutečný výkon může podle konkrétních podmínek a kvality implementace kolísat.
AI vylepšuje systémy detekce dron analýzou složitých vzorů v rádiových signálech a vizuálních podpisech, čímž snižuje lidské chyby a zvyšuje přesnost identifikace hrozeb.
Sloučením radarových, RF a tepelných vstupů vícečetná fúze senzorů vytváří komplexní dohled, výrazně snižuje falešná upozornění a zvyšuje přesnost detekce i za špatných podmínek viditelnosti.
Elektronický boj narušuje komunikaci neoprávněných dron pomocí inteligentních metod rušení, aby neutralizoval hrozby, zejména v městském prostředí.
Modulární systémy C-UAS nabízejí flexibilní a přizpůsobivá řešení pro vojenské i civilní aplikace s různorodými nasazeními od pevných instalací po mobilní jednotky.
