×
Միլիոնավոր թռիչքային սցենարների վրա վարժեցված ԱԻ մոդելները հայտնաբերում են միկրոանոմալիաներ, որոնք անտեսանելի են մարդկային օպերատորների համար: Կանոնների վրա հիմնված համակարգերից հակառակ, նեյրոնային ցանցերը ճանաչում են ծագող սպառնալիքների օրինաչափությունները՝ ինչպիսիք են ստանդարտ չհանդիսացող GPS սպուֆինգի մեթոդները, առանց հիմնվելու նախնականորոշված շաբլոնների, ինչը հնարավորություն է տալիս նոր սպառնալիքները հայտնաբերել ակտիվ կերպով:
Բազմաշերտ մշակման կույտերը միավորում են ռադարի, ջերմային տեսախցիկների և ակուստիկ սենսորների մուտքային տվյալները՝ միասնական սպառնալիքների գնահատման համար: Եզրային հաշվարկների շնորհիվ այս համակարգերը 1 կմ շառավղով 120 մղոն/ժամ արագությամբ թռչող անօդաչու թռչող սարքերի համար արձագանքման ժամանակը դարձնում են 200 մվ-ից պակաս, ապահովելով հարկ եղած միջամտությունը բարձր արագությամբ իրավիճակներում:
Առաջատար համակարգերը ներառում են մարդու ներգրավում հաստատման գործընթացում բարձր ռիսկ ներկայացնող իրավիճակներում և ավտոմատ անցում այլընտրանքային հայտնաբերման ռեժիմներին, եթե հիմնական ԱԻ մոդելները խափանված են հակառակ մեքենայական ուսուցման հարձակումների կողմից: Այս հիբրիդային մոտեցումը ապահովում է 5%-ից ցածր աշխատանքային տատանումներ տարբեր պայմաններում, ներառյալ եղանակային փոփոխությունները, քաղաքային ռելիեֆը և սիգնալների խցանումը:
Այսօրվա բարդ հակառիմայն պաշտպանությունը մեծապես կախված է տարբեր տիպի սենսորների համադրումից, քանի որ մեկ տեխնոլոգիային հիմնվելը հաճախ բավարար չէ: Այս համակարգերը միավորում են ռադարային հնարավորությունները, ռադիոհաճախականության դետեկտորները, ինչպես նաև էլեկտրաօպտիկական և ջերմային զննման սարքավորումները՝ ստեղծելով ամբողջական հսկողություն ռիմայնների դեմ: Ռադարային բաղադրիչը կարող է հայտնաբերել օբյեկտներ մի քանի կիլոմետր հեռավորության վրա՝ երբեմն մինչև հինգ կիլոմետր: Նույն ժամանակ ՌՀ սկաներները հայտնաբերում են կառավարման ազդանշանները, իսկ ջերմային պատկերացումը օգնում է հաստատել թիրախները՝ նույնիսկ երբ տեսանելիությունը վատ է՝ գիշերը կամ մառախուղոտ եղանակին: Անցյալ տարի «Sensors» ամսագրում հրապարակված հետազոտությունը ցույց տվեց մի հետաքրքիր փաստ՝ տարբեր մեթոդների համադրումը կիսով չափ կրճատում է սխալ զգայունացումները համեմատած այն համակարգերի հետ, որոնք օգտագործում են միայն մեկ տեսակի հայտնաբերման մեթոդ:
Ռադարային համակարգերը բավականին լավ են տեսնում փոքր թռչող սարքերը հեռվանից, թեև հաճախ ամբողջովին բաց են թողնում անշարժ օբյեկտները: Այստեղ է մտնում RF սենսորների դերը՝ հայտնաբերելով թվային ձեռնածությունների պես եզակի կառավարման սիգնալներ: Ապա էլեկտրո-օպտիկական տեսախցիկները միջամտում են՝ տեսողական կերպով տեսնելու իրական իրավիճակը: Սակայն ջերմային տեսողությունը իրական փայլ է ստանում, երբ տեսանելիությունը նվազում է: 2022 թվականին քաղաքային անվտանգության փորձարկման ընթացքում այս տարբեր տիպի սենսորների համադրումը հանգեցրեց սպառնալիքների 94%-ի հայտնաբերման՝ նույնիսկ այն դեպքում, երբ խիտ մառախուղը կուրացրել էր ամեն մեկ առանձին սարք: Բավականին հասկանալի է, թե ինչու պաշտպանության հարցերով զբաղվող ընկերությունները այսօր մեծ ներդրումներ են կատարում բազմասենսորային լուծումներում:
Տեղեկատվության հավաքագրման (SIGINT) մոդուլները վերլուծում են կապի ստանդարտները՝ առևտրային անօդաչու թռչող սարքերը թշնամական UAV-ներից տարբերելու համար: Ուղղության վրա հիմնված խանգարումների հետ զուգակցված՝ այն խափանում է նավարկությունը և տեսահոլովակները մինչև 3 կմ հեռավորության վրա՝ ազդելով հարևան հաճախականությունների վրա: Այս թիրախային մոտեցումը նվազագույնի է հասցնում կողմնակի խափանումները՝ կարևոր օդանավակայանների և կարևոր ենթակառուցվածքների համար:
Ժամանակակից հակառումբերի պաշտպանությունը այժմ էլեկտրոնային պատերազմի հնարավորություններին արհեստական ինտելեկտ է ներդնում, ինչը թույլ է տալիս գրեթե ակնթարթորեն անջատել անօթևան UAV-ների կապը: Այս համակարգերն աշխատում են՝ խանգարելով այն բարդ հաճախադարձության փոխանցման և GPS նավիգացիոն համակարգերին, որոնք օգտագործվում են այսօր սպառողական մեծամասնության կողմից: Երբ սա տեղի է ունենում, օպերատորները կորցնում են իրենց թռչող սարքերի վերահսկողությունը թռիչքի ընթացքում, ինչը տեղի է ունեցել նաև մի քանի վերջերս տեղի ունեցած անվտանգության խախտումների դեպքերում 2024 թվականի Future Market Insights զեկույցի համաձայն: Այս տեխնոլոգիաներն օգտագործող քաղաքները նաև զեկուցում են մի բանի մասին, որը բավականին տպավորիչ է: Իրական քաղաքային միջավայրում անցկացված փորձարկումները ցույց են տվել, որ նրանք կարող են կանգնեցնել առևտրային ռումբերի մոտ 10-ից 9-ը, որոնք փորձում էին ներխողել սահմանափակված օդային տարածքներ, շնորհիվ Euro-SD-ի կողմից 2025 թվականին մշակված խելացի խանգարման մեթոդների:
Իրական ժամանակում սպառնացող վտանգի վերացումը հիմնված է բազմասպեկտրային սենսորների ինտեգրման վրա, որոնք հետևում են թշնամական անօդաչու թռչող սարքերին՝ հայտնաբերելով դրանք RF և ջերմային ստորագրություններով: Անվտանգության թիմերը ստանում են միասնական ճակատային տեսողական տեսություն, ինչը հնարավորություն է տալիս ավտոմատ հակամիջոցառումներ իրականացնել, օրինակ՝ ուղղորդված RF սեղմում՝ հայտնաբերումից 0.8 վայրկյան ընթացքում՝ 60%-ով ավելի արագ, քան սովորական ձեռքով համակարգերում:
Ժամանակակից հակառումբային տեխնոլոգիաները հիմնված են մոդուլային C-UAS կառուցվածքների վրա, որոնք կարող են հարմարվել տարբեր իրավիճակների։ Ռազմական ոլորտում սովորաբար օգտագործվում են մի քանի սենսորներ, որոնք նախագծված են արգելակման կամ սիգնալների սուտ փոխանցման հնարավորություններին դիմակայելու համար։ Քաղաքներն ու գյուղերը, իր հերթին, հաճախ օգտագործում են փոքր կառույցներ՝ կոմպակտ ռադարային միավորներով և ռադիոհաճախականության դետեկտորներով, որոնք տեղադրված են իրենց սահմանների շուրջ։ 2023 թվականին Aerospace Security Project-ի մասնագետների հրապարակած հետազոտության համաձայն՝ այս ճկուն համակարգերի նախագծումը տարբեր տեսակի պաշտպանություններ միավորելիս իրականում ներդրման ծախսերը կրճատում է մոտ 41 տոկոսով։ Այս ամենի հաջող աշխատանքի հիմքում ընկած է կատարման ժամանակի օպտիմալացման ծրագիրը, որը թույլ է տալիս այս համակարգերին աշխատել այսօրվա հասանելի ցանկացած սարքավորման վրա՝ անկախ նրանից, մեծ սերվերային ֆերմա լինի այն, թե փոքր ինտերնետ-կապված սարքեր, որոնք տարածված են պաշտպանություն պահանջող տարածքում։
Տեղակայվող C-UAS միավորները համատեղում են SWaP-օպտիմալացված սենսորներ (ենթա 15 կգ բեռ) և AI եզրային պրոցեսորներ՝ առաջնահերթ առաքելությունների շարժառիթի համար: Ավտոմայրուղու պահակակետերը օգտագործում են տանիքին տեղադրված ճանապարհային համակարգեր՝ 1,2 կմ արդյունավետ շառավիղով, իսկ տակտիկական խմբերը օգտագործում են գրպանի մեջ տեղավորվող RF անալիզատորներ, որոնք դաշտային փորձարկումների ընթացքում հասել են 94% սպառնալիքի հայտնաբերման ճշգրտության:
Ժամանակակից ամենալավ հակառողջակազմերի տեխնոլոգիան շատ լավ է աշխատում, քանի որ այն համատեղելի է արդեն գոյություն ունեցող անվտանգության համակարգերի հետ: Առաջատար լուծումները միացվում են արդեն առկա տեսախցիկներին, շենքի շուրջ տեղադրված շարժման սենսորներին և շենքի մուտքի համակարգերին: Բոլոր այս տարրերը միասին աշխատելով՝ թույլ են տալիս ավելի արագ արձագանքել սպառնացող վտանգներին: Վերցրեք, օրինակ, արհեստական ինտելեկտով աշխատող հայտնաբերման համակարգերը: Երբ մի անտարբեր ռումբը ներխուժում է արգելված գոտի, այս խելացի համակարգերը կարող են հրահանգել մոտակա տեսախցիկներին նպատել ներխուժողին և ավտոմատ կերպով միացնել փակման ռեժիմը: Մեծ առավելությունն այն է, որ չի պետք մարդկանց վրա հենվել ամեն ինչ կոորդինացնելու համար: Ավելին, այս նոր համակարգերը համատեղելի են նաև հին սարքավորումների հետ: Սա հատկապես կարևոր է օդանավակայանների և ռազմական օբյեկտների համար, որտեղ ցանկանում են արդիականացնել համակարգերը՝ առանց ներկայիս սարքավորումները թափոնի վերածելու:
Բազմատիրույթ օդային պաշտպանությունը հիմնված է կապված հակառոբոտային պաշտպանության վրա, որոնք փոխանակում են տեղեկություն սպառնացող վտանգների մասին՝ ըստ իրադարձության։ Այդ համակարգերը միավորում են ռադարային հսկողությունը, ռադիոհաճախականության արգելափակումը և էլեկտրոնային պատերազմի սարքավորումները՝ ամբողջը կենտրոնական հրամանատարական կենտրոններից կառավարվելով։ Նրանք համատեղ աշխատում են՝ վտանգները քայլ առ քայլ կանխելու համար։ Երբ պարզ շտկման մեթոդը չի աշխատում դժվարանդամ ռոբոտների դեմ, ավտոմատ միանում են պահեստային համակարգերը՝ օգտագործելով GPS-ի խաբեություն կամ ֆիզիկական խոչընդոտման ցանցեր՝ առանց անհրաժեշտության ձեռքով վերահսկողություն ստանձնելու։ Շերտավոր համակարգը նվազեցնում է ռեսուրսների ապավինությունը՝ միաժամանակ պահելով անվտանգության ցանցերի կայուն աշխատանքը մեծ մասամբ ժամանակահատվածում։ Ուսումնասիրությունները ցույց են տալիս, որ այդ կապված պաշտպանական կառույցների մոտ 94 տոկոս անվտանգություն, թեև իրական արդյունավետությունը կարող է տարբերվել՝ կախված կոնկրետ պայմաններից և իրականացման որակից:
ԱԻ-ն բարելավում է թռչող սարքերի հայտնաբերման համակարգերը՝ վերլուծելով ռադիոհաճախականության ազդանշանների և տեսողական ձևանիշների բարդ օրինակները, նվազեցնելով մարդկային սխալները և բարելավելով սպառնալիքների ճշգրիտ հայտնաբերումը:
Ռադարային, ռադիոհաճախականության և ջերմային մուտքերը միավորելով՝ բազմասենսորային ֆյուժնը ստեղծում է համապարփակ հսկողություն, որը զգալիորեն նվազեցնում է կեղծ զգուշացումները և բարելավում է հայտնաբերման ճշգրտությունը՝ նույնիսկ վատ տեսանելիության պայմաններում:
Էլեկտրոնային պատերազմը խաթարում է անօթևան թռչող սարքերի կապը՝ օգտագործելով ինտելեկտուալ ջեմինգի մեթոդներ՝ սպառնալիքները վերացնելու համար, հատկապես քաղաքային միջավայրում:
Մոդուլային C-UAS համակարգերը տալիս են ճկուն, ճկուն լուծումներ ռազմական և քաղաքացիական կիրառությունների համար՝ տարբեր տեղադրումներով՝ սկսած ամրացված տեղադրումներից մինչև շարժական միավորներ:
