مدلهای هوش مصنوعی که با میلیونها سناریوی پروازی آموزش دیدهاند، تغییرات ریزی را تشخیص میدهند که برای اپراتورهای انسانی نامرئی است. برخلاف سیستمهای مبتنی بر قاعده، شبکههای عصبی الگوهای تهدیدهای نوظهور — مانند تکنیکهای غیراستاندارد جعل GPS — را بدون وابستگی به الگوهای از پیش تعریف شده تشخیص میدهند و این امر شناسایی پیشگیرانه تهدیدات جدید را ممکن میسازد.
پشتههای پردازش چندلایه، ورودیهای رادار، دوربینهای حرارتی و سنسورهای صوتی را ترکیب کرده و ارزیابیهای یکپارچه از تهدیدات ایجاد میکنند. این سیستمها که از محاسبات لبه (edge computing) بهره میبرند، زمان پاسخگویی کمتر از ۲۰۰ میلیثانیه را برای پهپادهایی که با سرعت ۱۲۰ مایل در ساعت در محدوده ۱ کیلومتری حرکت میکنند، فراهم میآورند و دخالت بهموقع در شرایط پرسرعت را تضمین میکنند.
سیستمهای پیشرو از تأیید انسان در حلقه (human-in-the-loop) در سناریوهای پرخطر استفاده میکنند و در صورت از کار افتادن مدلهای اولیه هوش مصنوعی به دلیل حملات یادگیری ماشینی دشمن، بهصورت خودکار به روشهای جایگزین تشخیص سوئیچ میکنند. این رویکرد ترکیبی باعث میشود نوسان عملکرد در شرایط متنوع — از جمله تغییرات آبوهوایی، توپوگرافی شهری و تراکم سیگنال — کمتر از ۵٪ باشد.
دفاعات پیشرفته امروزی ضدپهپاد به شدت به ترکیب چندین نوع سنسور وابسته هستند، زیرا اتکا به تنها یک فناوری اغلب کافی نیست. این سیستمها قابلیتهای راداری، تشخیص فرکانس رادیویی (RF)، و همچنین تجهیزات سنجش الکترواپتیکال و حرارتی را با هم ترکیب میکنند تا نظارت جامعی علیه پهپادها ایجاد کنند. بخش راداری قادر است اشیا را از فاصلههای دوری شناسایی کند، گاهی تا حدود پنج کیلومتر. در همین حال، اسکنرهای RF سیگنالهای کنترلی مزاحم را دریافت میکنند و تصویربرداری حرارتی به تأیید اهداف کمک میکند، حتی در شرایط دید ضعیف در شب یا هوای مهآلود. تحقیق منتشرشده در سال گذشته در مجله Sensors چیز جالبی نشان داد: استفاده از ترکیب روشها باعث کاهش حدود نیمی از هشدارهای خطا در مقایسه با سیستمهایی میشود که تنها از یک نوع روش تشخیص استفاده میکنند.
سیستمهای راداری توانایی خوبی در شناسایی این پهپادهای کوچک از فاصله دور دارند، هرچند که معمولاً به طور کامل اشیاء ساکن را از قلم میاندازند. در همینجا است که سنسورهای RF وارد عمل میشوند و سیگنالهای کنترلی منحصربهفرد را مانند اثرانگشتهای دیجیتالی تشخیص میدهند. سپس دوربینهای الکترو اپتیکال وارد میشوند تا بتوانند به صورت بصری آنچه اتفاق میافتد را مشاهده کنند. تصویربرداری حرارتی در شرایطی که دید کاهش یافته باشد، واقعاً برجسته میشود. در سال ۲۰۲۲ در حین یک آزمایش امنیتی شهری، ترکیب تمام این انواع سنسورها منجر به شناسایی ۹۴ درصد از تهدیدات شد، حتی در شرایط دود غلیظی که تمام دستگاههای مستقل را کور کرده بود. این موضوع منطقی است که چرا پیمانکاران دفاعی امروزه به شدت در راهحلهای چندسنسوری سرمایهگذاری میکنند.
ماژولهای اطلاعات سیگنال (SIGINT) پروتکلهای ارتباطی را تحلیل میکنند تا بین پهپادهای تجاری و هواپیماهای بدون سرنشین دشمن تمایز قائل شوند. هنگامی که این ماژولها با جمکنندههای جهتی ترکیب میشوند، عملکرد آنها ارتباطات ناوبری و فیدهای ویدئویی را تا شعاع ۳ کیلومتر اختلال میدهد، بدون اینکه بر فرکانسهای مجاور تأثیر بگذارد. این رویکرد هدفمند حداقل اختلال جانبی را ایجاد میکند — که برای فرودگاهها و زیرساختهای حیاتی ضروری است.
دفاعات نوین ضد پهپاد اکنون هوش مصنوعی را در قابلیتهای جنگ الکترونیک خود ادغام کردهاند و به این ترتیب میتوانند ارتباطات پهپادهای سرکش را تقریباً بلافاصله قطع کنند. این سیستمها با تداخل در سیگنالهای پرش فرکانسی پیچیده و ناوبری GPS که امروزه توسط اکثر پهپادهای مصرفی استفاده میشود، عمل میکنند. هنگامی که این اتفاق میافتد، اپراتورها کنترل دستگاههای پرنده خود را در حین پرواز از دست میدهند؛ دقیقاً همان اتفاقی که طبق گزارش Future Market Insights در سال 2024، در چندین مورد نقض امنیتی اخیر در شهرهای بزرگ سال گذشته رخ داد. شهرهایی که این فناوریها را اجرا کردهاند نیز چیزهای قابل توجهی گزارش دادهاند. آزمایشهای انجام شده در محیطهای شهری واقعی نشان داد که این سیستمها بتوانند حدود ۹ از هر ۱۰ پهپاد تجاری که سعی در نفوذ به فضای هوایی محدودشده دارند، با استفاده از روشهای هوشمند اختلالافکنی توسعهیافته توسط Euro-SD در سال ۲۰۲۵، متوقف کنند.
خنثیسازی تهدید در زمان واقعی به ادغام حسگرهای چندطیفی متکی است که پهپادهای مهاجم را از طریق امضاهای فرکانس رادیویی و حرارتی ردیابی میکنند. تیمهای امنیتی تصاویر یکپارچهای از صحنه نبرد دریافت میکنند که امکان اقدامات مقابلهای خودکار مانند سرکوب جهتی فرکانس رادیویی را ظرف 0.8 ثانیه پس از تشخیص فراهم میکند—که 60 درصد سریعتر از سیستمهای دستی متداول است.
فناوری ضدپهپاد مدرن به طراحیهای ماژولار C-UAS متکی است که قابلیت تطبیق با شرایط مختلف را دارند. نیروهای نظامی تمایل دارند از سنسورهای متعدد و بزرگمقیاس استفاده کنند که برای مقاومت در برابر تلاشهای اختلال یا جعل سیگنالها طراحی شدهاند. در همین حال، شهرها و شهرکها اغلب به سیستمهای کوچکتری مجهز میشوند که شامل واحدهای راداری فشرده و آشکارسازهای فرکانس رادیویی در مرزهای منطقه هستند. طبق تحقیقات منتشرشده در سال ۲۰۲۳ توسط کارشناسان پروژه امنیت هوایی، این طراحیهای انعطافپذیر سیستمی، هزینههای یکپارچهسازی را حدود ۴۱ درصد کاهش میدهند، زمانی که انواع مختلف دفاعی با هم ترکیب میشوند. عاملی که عملکرد خوب این سیستمها را ممکن میسازد، نرمافزار بهینهسازی زمان اجرا (runtime) است که اجازه میدهد این سیستمها روی تقریباً هر پلتفرم سختافزاری امروزی قابل اجرا باشند، چه مزارع سرورهای عظیم و چه دستگاههای کوچک متصل به اینترنت که در سراسر منطقه تحت محافظت پراکنده شدهاند.
واحدهای قابل استقرار C-UAS ترکیبی از سنسورهای بهینهسازیشده از نظر وزن، حجم و مصرف انرژی (بارهای کمتر از ۱۵ کیلوگرم) همراه با پردازندههای لبه هوش مصنوعی را برای تحرک در مأموریتهای حیاتی فراهم میکنند. واحدهای گشتی بزرگراهی از سیستمهای مختلکننده نصبشده روی سقف با برد مؤثر ۱٫۲ کیلومتر استفاده میکنند، در حالی که تیمهای تاکتیکی از تحلیلگرهای فرکانس رادیویی قابل حمل با کولهپشتی استفاده میکنند که در آزمایشهای میدانی به دقت ۹۴٪ در تشخیص تهدیدات دست یافتهاند.
بهترین فناوریهای مدرن ضدپهپاد به خوبی کار میکنند، زیرا به خوبی با سیستمهای امنیتی موجود هماهنگ عمل میکنند. راهحلهای درجهیک با اجزایی مانند دوربینهای موجود، حسگرهای حرکتی اطراف محیط و سیستمهای دسترسی به ساختمان ادغام میشوند. همه این اجزا با هم کار میکنند تا تهدیدات را سریعتر مدیریت کنند. به عنوان مثال، سیستمهای تشخیص مبتنی بر هوش مصنوعی را در نظر بگیرید. وقتی یک پهپاد غیرمجاز وارد منطقه محدود شده میشود، این سیستمهای هوشمند میتوانند به صورت خودکار دوربینهای مجاور را به سمت متجاوز هدایت کرده و رویه قفلشدن (لاکداون) را فعال کنند. مزیت بزرگ این است که نیازی نیست افراد به صورت دستی همه چیز را هماهنگ کنند. علاوه بر این، این سیستمهای جدید همچنان با تجهیزات قدیمیتر نیز سازگار هستند. این موضوع برای مکانهایی مانند فرودگاهها و تأسیسات نظامی بسیار مهم است که میخواهند بدون اینکه تمام سختافزارهای فعلی خود را دور بریزند، ارتقا دهند.
دفاع هوایی در چندین حوزه به دفاعهای پیوسته ضد پهپاد متکی است که اطلاعات مربوط به تهدیدات را همزمان با وقوع آنها مبادله میکنند. این سیستمها مواری مانند نظارت راداری، مسدودسازی فرکانس رادیویی و تجهیزات جنگ الکترونیکی را تحت کنترل مراکز فرماندهی مرکزی یکپارچه میکنند. آنها به صورت گامبهگام برای خنثیسازی تهدیدات همکاری میکنند. زمانی که اختلال ساده (جابرینگ) در مقابل پهپادهای مقاوم مؤثر نباشد، سیستمهای پشتیبان به صورت خودکار فعال شده و از تکنیکهای فریب GPS یا تورهای فیزیکی برای دستگیری استفاده میکنند، بدون اینکه نیاز به دخالت دستی انسان باشد. این سیستم لایهای منجر به کاهش مصرف بیرویه منابع و همچنین حفظ عملکرد قوی شبکههای امنیتی در اغلب مواقع میشود. مطالعات نشان میدهند که حدود ۹۴ درصد آمادهبهکار بودن (آپتایم) برای این سیستمهای دفاعی پیوسته وجود دارد، هرچند عملکرد واقعی بسته به شرایط خاص و کیفیت پیادهسازی ممکن است متفاوت باشد.
هوش مصنوعی با تحلیل الگوهای پیچیده در سیگنالهای فرکانس رادیویی و ویژگیهای بصری، سیستمهای تشخیص پهپاد را بهبود میبخشد و خطاهای انسانی را کاهش داده و دقت شناسایی تهدیدات را افزایش میدهد.
با ترکیب دادههای راداری، فرکانس رادیویی و حرارتی، ادغام چندسنسوره نظارت جامعی ایجاد میکند که بهطور قابل توجهی هشدارهای خطا را کاهش داده و دقت تشخیص را حتی در شرایط دید ضعیف نیز بهبود میبخشد.
جنگ الکترونیک ارتباطات پهپادهای سارق را مختل میکند و با استفاده از روشهای هوشمند اختلال، تهدیدات را بیخطر میسازد، بهویژه در محیطهای شهری.
سیستمهای ماژولار C-UAS راهحلهایی انعطافپذیر و قابلتطبیق در کاربردهای نظامی و غیرنظامی ارائه میدهند که از نصبهای ثابت تا واحدهای سیار متغیر است.
