×
Miljonitel lenduskenariodel treenitud AI-mudelid tuvastavad mikro-abnormaalsusi, mida inimoperaatoritele on näha. Erinevalt reeglipõhisest süsteemist tunnistavad neuronvõrgustikud ilmnevaid ohtude mustreid – nagu ebasoodsad GPS-i petmise tehnikad – ilma et oleks vaja eelmääratletud šablone, võimaldades uute ohtude proaktiivse tuvastamise.
Mitmekihilised töötluskihid liidavad andmed raadiolokatoritest, soojuskameratest ja akustilistest anduritest ühtseks ohtude hindamiseks. Neid süsteeme toetab äärealuse arvutus, mis võimaldab alla 200 ms reageerimisaega 120 miili tunnis liikuvatele dronidele 1 km raadiuses, tagades ajakohase sekkumise kõrge kiirusega olukordades.
Tippnivoo süsteemid hõlmavad inimese kaasamist kõrge riskiga stsenaariumide kinnitamisel ning automaatset üleminekut alternatiivsetele tuvastusmeetoditele, kui esmased AI-mudelid on kompromiteeritud vastane masinõppe rünnakute poolt. See hübridsisene lähenemine tagab vähem kui 5% jõudluse kõikluse erinevates tingimustes, sealhulgas ilmastiku muutustes, linnamaastikul ja signaalide ülekoormuses.
Tänapäevased keerukad vastulennukikaitssüsteemid sõltuvad suuresti mitme tüüpi andurite kombineerimisest, kuna ühe tehnoloogia kasutamine ei pruugi piisav olla. Need süsteemid ühendavad lennurajatiste võimekuse, raadiosagedusdetektorid ning elektrooptilise ja termilise tundlikkuse varustuse, et luua põhjalik järelvalve lennukite vastu. Radaarkomponent suudab tuvastada objekte suurelt kauguselt, mõnikord kuni viie kilomeetri kauguselt. Samal ajal püüavad RF-skaanerid kinni juhtsignaalidest, samas kui termograafiline kujutamine aitab eesmärke kinnitada isegi siis, kui nähtavus on halb öösel või uduoludes. Eelmisel aastal ajakirjas Sensors ilmunud uuring näitas ka üht üsna huvitavat asja – kombinatsioonilähendus vähendab valealarme umbes poole võrra võrreldes süsteemidega, mis kasutavad ainult ühte tuvastusmeetodit.
Raadarisüsteemid suudavad neid väikeseid droone hästi kaugelt tuvastada, kuid enamasti jäävad nad täiesti märkamata staatilised objektid. Siin tulevad kandele RF-sensorid, mis püüavad peale erilistele juhtsignaalidele nagu digitaalsed sõrmejäljed. Elektrooptilised kaamerad aga võimaldavad visuaalselt tegelikult näha, mis toimub. Soojuskujutus annab aga parima tulemuse siis, kui nähtavus on piiratud. Juba 2022. aastal linnapiirkonna turvatesti käigus andis kõigi nende erinevate sensorite kombinatsioon tulemuseks 94 protsendi ohu avastamise, isegi läbi paksu suitsu, mis tegi kõik üksikud seadmed täiesti pimeks. Seetõttu ei ole ime, et kaitsevastased lepingud investeerivad praegu nii palju mitmesuguste sensorite lahendustesse.
Signaaliteabe (SIGINT) moodulid analüüsivad sideprotokolle, et eristada kaubanduslikke droone vaenulikest UAV-dest. Suunatud häirijatega kasutades katkestavad nad navigatsiooni ja videonuppude sidet vahemates kuni 3 km, mõjutamata samas naabersagedusi. See sihitud lähenemine minimeerib kõrvalmõjusid – oluline lennujaamade ja kriitilise infrastruktuuri jaoks.
Kaasaegsed vastudroonide kaitsevahendid integreerivad kunstlikku intelligentsi oma elektroonilisse sõjapidamisse, võimaldades neil peaaegu hetkekohe sulgeda pahatahtlike UAV-de side. Need süsteemid toimivad häirimise kaudu nendel keerukatel sagedusel hüppamise signaalidel ja GPS-navigatsioonil, mida enamik tarbijadroone tänapäeval kasutab. Sellisel juhul kaotavad operaatorid lennukite üle kontrolli lennu keskel, mis justkui juhtus mitmes hiljutises turvapuuduses suurimatees linnades eelmisel aastal, nagu Future Market Insightsi 2024. aasta raportis kirjeldatud. Linnad, mis on need tehnoloogiad rakendanud, teevad ka üsna muljetjõulist täheldust. Tegelikes linnakonditsioonides läbi viidud testid näitasid, et nad suutsid peatada umbes 9 igast 10 kommertsdroonist, kes proovisid rikkuda piiratud õhuruumi, tänu Euro-SD poolt 2025. aastal arendatud nutikatele jammituse meetoditele.
Reaalajas ohtude neutraliseerimine toetub mitmekesisele spektraalsele andurite integratsioonile, mis jälgib vaenulikke dronest RF- ja soojusallkirjade kaudu. Turvameeskonnad saavad ühtseid lahinguvälja visualisatsioone, võimaldades automaatseid vastukäike, nagu suunatud RF-supressioon, mille käivitumine toimub tuvastamisest 0,8 sekundi jooksul – 60% kiiremini kui tavapäraste käsitsi süsteemide puhul.
Kaasaegne vastudroonitehnoloogia tugineb moodulsetele C-UAS-konstruktsioonidele, mida saab kohandada erinevatele olukordadele. Sõjavägi eelistab tavaliselt suuri lahendusi mitme anduriga, mis on loodud vastupidavaks signaalide häirimisele või moonutamisele. Linnad ja asulad aga piirdavad tihtipeale väiksemate seadistustega, mis hõlmavad kompaktseid raadariseadmeid koos raadiosagedusdetektoritega nende piiridel. Aerospace Security Projecti teadlaste 2023. aastal avaldatud uuringu kohaselt vähendavad need paindlikud süsteemikonstruktsioonid erinevate kaitsetüüpide ühendamisel integratsioonikulusid ligikaudu 41 protsenti. Selle kõige edukuse tagab käitusaja optimeerimisprogramm, mis võimaldab neil süsteemidel töötada peaaegu igal praegu saadaoleval riistvaraplatsvormil, olgu siis tegemist tohutute serverifarmide või piirkonda kaitsta vajava ala ümber hajutatud pisikeste internetiga ühendatud seadmetega.
Lahendatavad C-UAS-üksused kombineerivad SWaP-optimeeritud andurid (alla 15 kg koormad) AI äärmeprotsessoritega missioonikriitilise liikuvuse tagamiseks. Maanteepatrullidel on kasutusel katusele paigaldatud häirimissüsteemid, mille efektiivne raadius on 1,2 km, samas kui taktikalised meeskonnad kasutavad seljas kandmist RF-analüsaatoreid, mis saavutasid välitööde testides 94% täpsuse ohu tuvastamisel.
Parim kaasaegne vastudroonitehnoloogia toimib väga hästi, sest see sobib sujuvalt koos juba olemasolevate turvasüsteemidega. Esiklassilised lahendused ühenduvad asjadega nagu olemasolevad kaamerad, piirialade liikumisandurid ja hoone juurdepääsusüsteemid. Kõik need komponendid hakkavad koostööd tegema, et ohusid kiiremini hallata. Võtke näiteks AI-toelised tuvastussüsteemid. Kui mõni hulkjadroon lendab piiratud alas, suudavad need nutikad süsteemid tegelikult suunata lähedalasuva kaamera sisserändaja poole ja käivitada automaatselt lukustamise protseduurid. Suur pluss on see, et inimesi ei pea kõike käsitsi koordineerima. Lisaks töötavad need uued süsteemid hästi ka vanema seadmega. See on eriti oluline sellistes kohtades nagu lennujaamad ja sõjalised rajatised, kus soovitakse uuendada, kuid mitte visata ära kogu olemasolevat riistvara.
Mitme domeeni õhukaits toetub ühendatud vastulennukite kaitsele, mis vahetavad teavet ohtude kohta hetkel, kui need ilmnevad. Need süsteemid koondavad asjaolusid nagu raadiosageduse blokeerimine, elektrooniline sõjapidamine ja radari jälgimine, mida kõiki kontrollitakse kesksetest juhtimiskeskustest. Nad koostöös töötades peatavad ohtlikud lennukid astmeliselt. Kui lihtne häirimine ei toimi rasketel dronidel, käivituvad varundussüsteemid automaatselt kasutades GPS-i pettust või füüsilisi kinnipidamisvõrke ilma, et keegi peaks käsitsi sekkuma. Kihtsüsteem vähendab raiskamist ja hoiab turvasüsteeme enamikul ajast tugevalt töös. Uuringud viitavad umbes 94 protsendise tööajaga nende ühendatud kaitserakenduste puhul, kuigi tegelik jõudlus võib erineda konkreetsete tingimuste ja elluviimise kvaliteedi alusel.
AI täiustab droonide tuvastussüsteeme, analüüsides keerulisi mustreid raadiosageduslike signaalide ja visuaalsete allkirjade vahel, vähendades inimlikke vigu ja parandades ohtude tuvastamise täpsust.
Radari, RF- ja soojusandmete ühendamine loob hõlpsasti ülevaadet andva jälgimise süsteemi, mis vähendab oluliselt valealarme ja parandab tuvastamise täpsust ka halbades nähtavustingimustes.
Elektrooniline sõjapidamine häirib kurjategijate droonide side, kasutades nutikaid häirimismeetodeid ohtude neutraliseerimiseks, eriti linnakondades.
Modulaarsed C-UAS-süsteemid pakuvad paindlikke, kohanduvaid lahendusi nii sõjalistes kui ka tsiviilrakendustes, erinevates konfiguratsioonides – fikseeritud paigaldustest kuni mobiilsete üksusteni.
