×
Składanie skutecznego rozwiązania do obrony przed dronami oznacza zastosowanie różnych metod wykrywania, które współpracują ze sobą, zapewniając pełny zasięg i wczesne ostrzeżenia. Systemy radarowe oferują dobry zasięg i potrafią wykrywać obiekty nawet przez niekorzystne warunki pogodowe, rejestrując odbicia od obiektów w odległości do 10 kilometrów. Następnie występują skanery częstotliwości radiowej (RF), które wykrywają faktyczne sygnały komunikacyjne pomiędzy dronami a ich pilotami. Tymczasem czujniki elektrooptyczne i podczerwone wchodzą w grę wtedy, gdy potrzebujemy dowodu wizualnego – wykorzystują sztuczną inteligencję do rozpoznawania kształtu charakterystycznego dla drona lub wykrywania unikalnych wzorców ciepła emitowanych przez latające urządzenia. Gdy wszystkie te elementy technologiczne działają razem – radar wykrywa obiekt jako pierwszy, skaner RF identyfikuje rodzaj sygnału, a systemy EO/IR potwierdzają dokładnie, co właśnie obserwujemy – znacznie rośnie szansa na przechwycenie nieupoważnionych dronów jeszcze przed tym, jak zdążą one spowodować problemy. Takie wielowarstwowe podejście minimalizuje uciążliwe luki, w których żadna z metod nie działa poprawnie – niezależnie od cech terenu, ulewnych deszczy czy innych trudnych sytuacji, które mogą wprowadzić w błąd prostsze systemy. Dla zespołów ds. bezpieczeństwa obsługujących obszary szczególnie wrażliwe takie rozwiązanie stanowi rzeczywiście pierwszą linię obrony przeciwko nieupoważnionym wtargnięciom z powietrza.
Miasta generują najróżniejsze fałszywe alarmy w systemach bezpieczeństwa – wystarczy pomyśleć o odbiciach budynków, przelatujących stadach ptaków, przypadkowych balonach unoszących się w powietrzu lub po prostu zwykłym śmieciu poruszającym się na wietrze. Tutaj z pomocą przychodzi fuzja czujników. System jednoczesnie analizuje sytuację z wielu różnych kątów: radar wykrywa ruch i odległość, technologia radiowa (RF) identyfikuje faktyczne sygnały sterujące, a czujniki akustyczne lub kamery podczerwone pozwalają uzyskać dodatkowe informacje, takie jak charakterystyczny dźwięk wirników helikoptera lub kształt statku powietrznego. Czujniki akustyczne szczególnie dobrze sprawdzają się w pobliżu, gdy sygnały radarowe stają się nieczytelne, a sygnały radiowe giną w miejskim zgiełku. Inteligentne oprogramowanie przetwarza wszystkie te dane w czasie rzeczywistym, porównując sposób poruszania się obiektu, rodzaj emitowanych przez niego sygnałów oraz jego położenie względem znanych nam cech zarówno nieszkodliwych obiektów, jak i potencjalnych zagrożeń. Cały ten proces redukuje liczbę fałszywych alarmów o ponad połowę w zatłoczonych obszarach miejskich, dzięki czemu personel ds. bezpieczeństwa może skupić się na prawdziwych zagrożeniach zamiast przez cały dzień gonić za iluzjami.
Dzisiejsze technologie obrony przed dronami opierają się w dużej mierze na sztucznej inteligencji, aby przekształcić surowe dane z czujników w informacje praktyczne i przydatne dla zespołów ds. bezpieczeństwa. Modele uczenia maszynowego wykorzystywane w tych systemach są uczone na podstawie bardzo wiarygodnych źródeł. Należą do nich m.in. zasady klasyfikacji bezzałogowych statków powietrznych (UAV) opracowane przez Departament Obrony USA, kategorie rozmiarowe określone w przepisach FAA Part 107 (Grupy 1–3), a także różne otwarte bazy danych śledzące znane zagrożenia. Przy identyfikowaniu typu drona te systemy analizują wiele czynników: sprawdzają sygnały radarowe, analizują sposób modulacji sygnałów radiowych oraz badają cechy wizualne rejestrowane przez czujniki elektrooptyczne lub podczerwone. Mogą odróżnić konsumenckie modele, takie jak DJI Mavic, od znacznie bardziej niepokojących urządzeń, np. wojskowych amunicji pozostającej w powietrzu (loitering munition). Testy polowe przeprowadzone zgodnie ze standardem NATO STANAG 4671 wykazały, że skuteczność tych systemów obronnych wynosi około 95,2 % nawet w trudnych warunkach, w których liczne inne sygnały mogą zakłócać analizę. Co jednak czyni je szczególnie skutecznymi? Składnik analizy zachowania. Systemy obserwują rzeczywiste zachowanie dronów w locie – np. czy zawisają w pobliżu chronionych obszarów lub dokonują nagłych zmian wysokości – i porównują te wzorce z danymi historycznymi dotyczącymi podejrzanych zachowań. Dzięki temu operatorzy otrzymują wczesne oceny ryzyka potencjalnych zagrożeń znacznie wcześniej niż byłoby to możliwe w przypadku ręcznego przeglądu materiału wideo.
Różne dane wejściowe z czujników są zbierane w tych zintegrowanych platformach sterowania i kontroli (C2), które działają jako centralny układ nerwowy operacji. Systemy radarowe współpracują z detektorami częstotliwości radiowej (RF) oraz czujnikami elektrooptycznymi i podczerwonymi (EO/IR), przesyłając swoje strumienie danych do silników fuzji zgodnych ze standardem JDL poziomu 2. Oznacza to, że uzyskujemy dokładne śledzenie położenia celów z opóźnieniem mniejszym niż pół sekundy pomiędzy wykryciem a przetwarzaniem. System automatycznie klasyfikuje potencjalne zagrożenia na podstawie kilku czynników, w tym prędkości, odległości od wartościowych aktywów, stopnia pewności co do identyfikacji obiektu oraz tego, czy dany obiekt porusza się w zakazanym obszarze przestrzeni powietrznej. Gdy sytuacja wydaje się szczególnie niebezpieczna, system albo przekazuje kontrolę środkom obronnym, albo wyświetla alerty dla operatorów pracujących przy konsoli, wspierając je pomocniczymi nakładkami wizualnymi pokazującymi dokładnie, co się dzieje. Cała ta automatyzacja znacznie skraca czas reakcji – z około 12 sekund przy ręcznym działaniu do nieco ponad 3 sekundy. Pomimo tak szybkiej reakcji system nadal przestrzega przepisów FAA dotyczących zarządzania przestrzenią powietrzną oraz międzynarodowych regulacji dotyczących częstotliwości radiowych.
Zakłócanie sygnału radiowego (RF) polega na wysyłaniu dużej ilości losowych fal radiowych, które zakłócają komunikację dronów oraz przesyłanie przez nie danych. Fałszowanie sygnału GPS jest natomiast czymś innym – polega w zasadzie na wprowadzeniu systemu nawigacyjnego drona w błąd poprzez wysyłanie fałszywych sygnałów satelitarnych, co sprawia, że dron „sądzi”, iż znajduje się w innym miejscu. Oba te podejścia okazały się dość skuteczne wobec typowych dronów konsumenckich. Departament Bezpieczeństwa Wewnętrznego przeprowadził testy i stwierdził, że około 87% tych dronów dostępnych w sklepach przestało działać po narażeniu na wspomniane techniki w zasięgu wzroku. Istnieją jednak poważne problemy prawne związane z ich zastosowaniem. Federalna Komisja Łączności (FCC) zabrania celowego blokowania sygnałów w amerykańskiej przestrzeni powietrznej, ponieważ może to spowodować poważne zakłócenia w funkcjonowaniu usług ratunkowych, nawigacji lotniczej, a nawet sprzętu szpitalnego. Fałszowanie sygnału GPS również nie jest lepszym rozwiązaniem, ponieważ może zakłócić precyzyjne systemy czasowe, od których zależą m.in. banki i stacje bazowe sieci komórkowych. Dla osób chcących stosować te technologie w sposób odpowiedzialny wymagane są specjalne zezwolenia, konieczne staje się ciągłe monitorowanie częstotliwości radiowych oraz przygotowanie planów awaryjnych. Jest to szczególnie istotne w przypadku nowszych dronów, które nie opierają się na tradycyjnych sygnałach radiowych ani GPS, lecz wykorzystują kamery lub wewnętrzne czujniki do określania swojej lokalizacji.
Metody miękkiego neutralizowania nie zawsze działają, zwłaszcza gdy wroga intencja staje się oczywista. Wtedy przydatne okazują się lasery o wysokiej energii. Te systemy działają na długościach fal bezpiecznych dla ludzkich oczu i mogą dostarczać kilkanaście kilowatów energii bezpośrednio na cele. W ciągu zaledwie trzech sekund są w stanie wyłączyć albo systemy napędowe, albo komponenty awioniki, nie powodując przy tym znacznych uszkodzeń otaczających obszarów. Gdy konieczne jest natychmiastowe fizyczne zatrzymanie zagrożenia, operatorzy wdrażają drony wyposażone w sieci lub odpalają kierowane pociski kinetyczne spełniające wymagania bezpieczeństwa określone w normie ISO 21384-3. Te bardziej skuteczne rozwiązania zazwyczaj zapobiegają ruchowi zagrożeń w ponad 90% przypadków, choć wiążą się one z pewnymi wyzwaniami związanymi z przewidywaniem torów lotu odłamków oraz ustalaniem stref zakazanych w obszarach miejskich. Zgodnie z wytycznymi wojskowymi zawartymi w Dyrektywie Departamentu Obrony USA (DoD) nr 3000.09, takie systemy obrony stosuje się wyłącznie wobec potwierdzonych jednostek wrogich, które wykazują cechy ataku, np. przenoszenie broni lub wkraczanie do stref zakazanych. Są one traktowane jako środek ostatniej instancji, stosowany dopiero po całkowitym załamaniu się lub nieskuteczności wszystkich łagodniejszych środków obronnych.
Główne metody wykrywania dronów obejmują systemy radarowe, skanery częstotliwości radiowej (RF) oraz czujniki elektrooptyczne i podczerwone.
Sztuczna inteligencja wspomaga klasyfikację dronów poprzez analizę surowych danych z czujników, identyfikację typu, rozmiaru oraz zachowania drona oraz porównywanie tych wzorców z danymi historycznymi dotyczącymi zagrożeń.
Problemy prawne związane z zakłócaniem sygnału RF obejmują potencjalne zakłócenia usług ratunkowych, nawigacji lotniczej oraz sprzętu szpitalnego. Fałszowanie sygnału GPS może wpływać na kluczowe systemy, takie jak usługi bankowe i sieci komórkowe.
Systemy laserowe i interventory kinetyczne stosuje się w przypadku wyraźnie stwierdzonych wrogich zamiarów drona, działając jako środek ostatniej instancji w celu wyłączenia lub zniszczenia dronów stanowiących bezpośrednie zagrożenie.
