×
Milliónyi repülési forgatókönyvre betanított MI-modell képes mikroszkopikus eltérések észlelésére, amelyek az emberi operátorok elől rejtve maradnak. A szabályalapú rendszerekkel ellentétben a neurális hálózatok felismerik az újonnan kialakuló fenyegetési mintákat – például nem szabványos GPS-hamisítási technikákat – előre meghatározott sablonok nélkül, így proaktívan azonosítják az új típusú veszélyeket.
A többrétegű feldolgozó rendszerek ötvözik a radar, hőkamerák és akusztikus szenzorok adatait, hogy egységes fenyegetésvizsgálatot hozzanak létre. Peremszámítástechnikával (edge computing) működnek, és 200 ms alatti reakcióidőt érnek el 120 mph sebességgel mozgó drónok esetén 1 km-es hatósugáron belül, így időben beavatkozhatnak nagysebességű helyzetekben.
A vezető rendszerek emberi ellenőrzést tartalmaznak magas kockázatú helyzetekhez, valamint automatikus átváltást biztosítanak más detektálási módszerekre, ha az elsődleges MI-modell sérül az ellenséges gépi tanulásos támadások miatt. Ez a hibrid megközelítés kevesebb mint 5%-os teljesítményingadozást biztosít különböző körülmények között, beleértve az időjárási változásokat, városi terepet és jelzárványokat.
A mai korszerű drónvédelmi rendszerek erősen többféle érzékelőtípus kombinálására támaszkodnak, mivel egyetlen technológia alkalmazása gyakran nem elegendő. Ezek a rendszerek ötvözik a radaros képességeket, rádiófrekvenciás detektorokat, valamint elektrooptikai és hőérzékelő felszereléseket, hogy teljes körű megfigyelést biztosítsanak drónok ellen. A radaros komponens képes objektumok észlelésére akár öt kilométeres távolságból is. Eközben az RF (rádiófrekvenciás) szkenner felismeri az ilyen kényes irányítójeleket, míg a hőkamerák segítenek a célpontok megerősítésében még akkor is, amikor az láthatóság rossz, például éjszaka vagy ködös időjárás esetén. Egy tavaly megjelent tanulmány a Sensors folyóiratban azt is megmutatta, hogy az összetett megközelítés körülbelül a felére csökkenti a hamis riasztások számát összehasonlítva azokkal a rendszerekkel, amelyek csupán egyféle érzékelési módszert alkalmaznak.
A radarrendszerek elég jól képesek észrevenni a kis méretű drónokat távolról, bár általában teljesen kihagyják az álló tárgyakat. Itt lépnek színre az RF-érzékelők, amelyek felismerik az egyedi irányítójeleket, akár digitális ujjlenyomatként. Az elektrooptikai kamerák ezután vizuálisan is megmutatják, mi történik. A hőképalkotás igazán akkor válik kiemelkedővé, amikor csökken a láthatóság. Már 2022-ben, egy városi biztonsági tesztfuttatás során az összes érzékelőtípus kombinálása eredményezte annak a 94 százalékát, hogy fenyegetéseket észleljenek még sűrű füstben is, amely minden egyes önálló eszközt vakon hagyott. Nem meglepő tehát, hogy a védelmi vállalkozók napjainkban egyre nagyobb hangsúlyt fektetnek a többérzékelős megoldásokra.
A jelintelligencia (SIGINT) modulok elemzik a kommunikációs protokollokat, hogy megkülönböztessék a kereskedelmi drónokat a fenyegető UAV-októl. Irányított zavaróberendezésekkel párosítva akár 3 km-es távolságig megszakíthatják a navigációs és videókapcsolatokat anélkül, hogy befolyásolnák a szomszédos frekvenciákat. Ez a célzott megközelítés minimálisra csökkenti a mellékhatásokat – különösen fontos repülőterek és kritikus infrastruktúrák esetében.
A modern antiterrorista védelmek mára már mesterséges intelligenciát integráltak az elektronikus hadviselési képességeikbe, lehetővé téve számukra, hogy szinte azonnal leállítsák a kóbor UAV-kommunikációkat. A rendszerek az ilyen ravasz frekvenciaugrató jelek és a fogyasztói drónok által használt GPS-navigáció zavarásával működnek. Amikor ez megtörténik, az üzemeltetők elveszítik uralmukat a repülő eszközeik felett a repülés közepén, ami pontosan az, ami az elmúlt évben több nagyvárosban is megtörtént a Future Market Insights 2024-es jelentése szerint. Az ilyen technológiákat bevezetett városoknak van még valami lenyűgöző tapasztalata is. Tényleges városi környezetekben végzett tesztek azt mutatták, hogy képesek voltak leállítani a kereskedelmi drónok kb. 9-t a 10-ből, amelyek megpróbálták megsérteni a korlátozott légtérbe való belépést, köszönhetően a Euro-SD által 2025-ben kifejlesztett intelligens zavaró módszereknek.
A valós idejű fenyegetéskivédés többtartományú érzékelőintegráción alapul, amely a rádiófrekvenciás és hőmérsékleti jelek mentén követi nyomon a támadó drónokat. A biztonsági csapatok egységes harctéri megjelenítést kapnak, lehetővé téve az automatizált védekező intézkedéseket, mint például az irányított rádiófrekvenciás elnyomást, amelyet a felderítést követően 0,8 másodikön belül aktiválnak – 60%-kal gyorsabban, mint a hagyományos kézi rendszerek.
A modern antiazonos technológia moduláris C-UAS tervezésen alapul, amely különböző helyzetekhez igazítható. A katonai alkalmazásoknál általában nagyobb méretű, több szenzorból álló rendszereket használnak, amelyeket az irányítás vagy jelzések zavarásának, illetve hamisításának ellenállóvá terveztek. A városok és települések viszont gyakran kisebb méretű megoldásokhoz folyamodnak, amelyek kompakt radarberendezésekből és rádiófrekvenciás érzékelőkből állnak, melyeket a határaik mentén helyeznek el. Az Aerospace Security Project kutatói által 2023-ban közzétett tanulmány szerint ezek a rugalmas rendszertervezések akár körülbelül 41 százalékkal csökkenthetik az integrációs költségeket, ha különböző típusú védelmi rendszereket kombinálnak. Ennek működését a futtatókörnyezet optimalizáló szoftver teszi lehetővé, amely lehetővé teszi, hogy ezek a rendszerek gyakorlatilag bármilyen ma elérhető hardverplatformon működjenek, legyen szó hatalmas szerverfarmokról vagy egy adott védendő területen szerte szórva található apró, internetre kapcsolódó eszközökről.
A telepíthető C-UAS egységek a SWaP-optimalizált érzékelőket (15 kg alatti teherbírású) AI peremfeldolgozókkal kombinálják a küldetésszintű mobilitás érdekében. Az autópálya rendőrségi egységek tetőn elhelyezett zavarórendszereket használnak, amelyek hatékony hatósugara 1,2 km, míg a taktikai csapatok hátizsákba helyezhető RF-elemzőket alkalmaznak, amelyek a terepen végzett tesztek során 94%-os fenyegetésfelismerési pontosságot értek el.
A legjobb modern antiazonosító technológia kiválóan működik, mert jól integrálódik a már meglévő biztonsági rendszerekbe. A minőségi megoldások kapcsolódhatnak például a meglévő kamerákhoz, a terület szélén lévő mozgásérzékelőkhöz és az épület beléptető rendszeréhez. Mindezen elemek együttesen gyorsabban kezelhetik a fenyegetéseket. Vegyük például az AI-alapú észlelési rendszereket. Amikor egy illetéktelen drón repül be tiltott területre, ezek a intelligens rendszerek képesek arra, hogy automatikusan irányítsák a közeli kamerákat az intruder felé, és elindítsák az automatikus lezárási eljárásokat. A legnagyobb előny, hogy nincs szükség emberi beavatkozásra, hogy minden manuálisan koordinálva legyen. Emellett ezek az új rendszerek régebbi berendezésekkel is kompatibilisek. Ez különösen fontos olyan helyeken, mint a repülőterek vagy katonai létesítmények, ahol frissíteni szeretnének anélkül, hogy teljesen eldobják a jelenlegi hardvert.
A többtényezős légvédelem összekapcsolt, drónok elleni védelmi rendszereken alapul, amelyek a fenyegetésekről folyamatosan információt cserélnek. Ezek a rendszerek olyan elemeket foglalnak magukba, mint a radaros figyelés, rádiófrekvenciás blokkolás és elektronikus hadviselési eszközök, melyek mindegyikét központi parancsnoki állomások irányítják. Együttesen lépésről lépésre hatástalanítják a fenyegetéseket. Amikor az egyszerű zavarás nem hatékony a kiváló minőségű drónok ellen, biztonsági rendszerek automatikusan aktiválódnak, GPS-csalás vagy fizikai elfogó hálók alkalmazásával, anélkül hogy emberi beavatkozás szükséges lenne. A rétegzett rendszer csökkenti az erőforrások pazarlását, miközben a biztonsági hálózatokat nagy részben folyamatosan működőképesen tartja. Tanulmányok szerint ezek az összekapcsolt védelmi rendszerek körülbelül 94 százalékos üzemidőt érnek el, bár a tényleges teljesítmény a konkrét körülményektől és a megvalósítás minőségétől függően változhat.
A mesterséges intelligencia javítja a drónérzékelő rendszereket, mivel elemzi az összetett mintákat az RF-jelzéseken és a vizuális aláírásokon keresztül, csökkentve az emberi hibákat, és növelve a fenyegetések azonosításának pontosságát.
A radar-, rádiófrekvenciás és termográfiai bemenetek egyesítésével a többszenzoros fúzió komplex megfigyelést biztosít, jelentősen csökkentve a hamis riasztásokat, és javítva az észlelés pontosságát akár rossz látási viszonyok között is.
Az elektronikus hadviselés megszakítja a veszélyes drónok kommunikációját, okos zavaró módszerekkel semlegesítve a fenyegetéseket, különösen városi környezetekben.
A moduláris C-UAS rendszerek rugalmas, alkalmazkodó megoldásokat kínálnak katonai és polgári alkalmazásokhoz egyaránt, különféle telepítésekkel, fix berendezésektől a mobil egységekig.
