×
AI modeli obučeni na milionima scenarija leta mogu otkriti mikro-odstupanja koja su nevidljiva ljudskim operaterima. Za razliku od sistema zasnovanih na pravilima, neuronske mreže prepoznaju novonastale obrasce pretnji — kao što su nestandardne tehnike maskiranja GPS signala — bez korišćenja unapred definisanih šablona, omogućavajući proaktivno otkrivanje novih pretnji.
Višeslojne procesne strukture spajaju ulazne podatke iz radara, termalnih kamera i akustičkih senzora u jedinstvene procene pretnje. Pokretane računarstvom na ivici mreže, ove sisteme postižu vreme reakcije ispod 200 ms za dronove koji se kreću brzinom od 120 mph unutar dometa od 1 km, osiguravajući pravovremenu intervenciju u scenarijima visoke brzine.
Vodeći sistemi uključuju ljudsku verifikaciju u petlji za visoko rizične scenarije i poseduju automatski prelazak na alternativne metode detekcije ukoliko su primarni modeli veštačke inteligencije kompromitovani napadima suprotstavljenog mašinskog učenja. Ovaj hibridni pristup osigurava manje od 5% varijacije performansi u različitim uslovima, uključujući promene vremenskih prilika, urbanu terenu i gužvu signala.
Savremene sofisticirane odbrane protiv drona u velikoj meri zavise od kombinovanja više tipova senzora, jer se oslanjanje samo na jednu tehnologiju često pokazuje nedovoljnim. Ovi sistemi objedinjuju mogućnosti radara, detektore radiofrekvencije, kao i opremu za elektro-optičko i termalno očitavanje kako bi obezbedili sveobuhvatno nadgledanje protiv drona. Radarski deo može da uoči objekte na znatnoj udaljenosti, ponekad čak i na pet kilometara. U međuvremenu, RF skeneri hvataju dosadne signale upravljanja, dok termalna slika pomaže u potvrđivanju ciljeva čak i kada je vidljivost loša noću ili u uslovima magle. Istraživanje objavljeno prošle godine u časopisu Sensors pokazalo je nešto veoma zanimljivo — pristup kombinovanjem smanjuje lažne alarme otprilike za pola u poređenju sa sistemima koji koriste samo jednu metodu detekcije.
Радарски системи су прилично добри у проналажењу тих малих дронова на великој удаљености, иако често потпуно пропусте стационарне објекте. Ту улазе РФ сензори, који детектују јединствене сигнале управљања као што су дигитални отисци прста. Електро оптичке камере затим уступају место како би визуелно виделе шта се дешава. Термална слика поистини истиче када видљивост опадне. Још 2022. године током теста градске безбедности, комбиновање свих ових различитих типова сензора резултирало је откривањем 94 процента претњи, чак и кроз густ смог који је ослепео сваки појединачни уређај. Због тога има смисла што произвођачи одбрамбених система данас интензивно улажу у решења са више сензора.
Модули за обраду сигнала (SIGINT) анализирају комуникационе протоколе како би разликовали комерцијалне дронове од непријатељских БПЛА-а. У комбинацији са усмереним джамерима, они ометају навигацију и видео сигнале на удаљеностима до 3 km, без утицаја на суседне фреквенције. Овакав циљан приступ минимизира нежељене последице – од суштинске важности за аеродроме и критичну инфраструктуру.
Savremene protivdronske odbrane sada uključuju veštačku inteligenciju u svoje sposobnosti elektronskog rata, omogućavajući im da gotovo trenutno prekinu komunikaciju sa neovlašćenim UAV-om. Sistemi funkcionišu tako što ometaju one komplikovane signale sa skakanjem po frekvencijama i GPS navigaciju koju koriste većina potrošačkih dronova danas. Kada se to desi, operatori gube kontrolu nad svojim letelicama tokom leta, što se upravo desilo u više slučajeva kršenja bezbednosti u velikim gradovima prošle godine, prema izveštaju Future Market Insights iz 2024. Gradovi koji su uveli ove tehnologije takođe prijavljuju nešto veoma impresivno. Testovi provedeni u stvarnim urbanim sredinama pokazali su da mogu zaustaviti oko 9 od svakih 10 komercijalnih dronova koji pokušavaju da naruše zabranjeni vazdušni prostor, zahvaljujući pametnim metodama blokade razvijenim od strane Euro-SD-a još 2025. godine.
Neutralizacija pretnji u realnom vremenu zavisi od integracije višespektralnih senzora koji prate neprijateljske dronove putem RF i termalnih signala. Timovi za bezbednost dobijaju ujedinjene vizualizacije bojnog polja, što omogućava automatske protivmere, kao što je usmereno RF gušenje, već nakon 0,8 sekundi detekcije — 60% brže u odnosu na konvencionalne ručne sisteme.
Savremene tehnologije za borbu protiv dronova zasnivaju se na modularnim C-UAS dizajnima koji se mogu prilagoditi različitim situacijama. Vojska obično bira veće sisteme sa više senzora koji su konstruisani da izdrže pokušaje blokade ili lažnih signala. Gradovi i opštine, s druge strane, često koriste manje postavke sa kompaktnim radarskim jedinicama uz detektore radiofrekvencije duž svojih granica. Prema istraživanju objavljenom 2023. godine od strane stručnjaka Projekta za bezbednost vazduhoplovstva, ovi fleksibilni sistemi u stvari smanjuju troškove integracije za oko 41 procenat kada se kombinuju različite vrste odbrana. Ono što omogućava tako dobro funkcionisanje jeste softver za optimizaciju izvršavanja, koji omogućava tim sistemima da rade na skoro svakoj hardverskoj platformi dostupnoj danas, bilo da su u pitanju ogromne server farmske instalacije ili mali internet-povezani uređaji rasuti po području koje treba zaštititi.
Jedinice za otkrivanje i neutralizaciju drona kombinuju senzore optimizovane po kriterijumima veličine, težine i potrošnje energije (opterećenje ispod 15 kg) sa AI procesorima za obradu podataka na ivičnim uređajima, što omogućava kritičnu mobilnost tokom misija. Jedinice za patrolovanje autoputeva koriste sistem za blokadu signala montiran na krov vozila sa efektivnim domašajem od 1,2 km, dok taktičke jedinice koriste ručne RF analizatore koji su u poljskim testovima postigli tačnost detekcije pretnji od 94%.
Најбоља модерна технологија против дронова заиста добро функционише јер се лепо уклапа са осталим системима безбедности који су већ на месту. Највиши квалитет решења повезује се са стварима као што су постојеће камере, детектори кретања око периметра и системи приступа зградама. Сви ови делови започињу да раде заједно како би брже реаговали на претње. Узмимо, на пример, системе детекције засноване на вештачкој интелигенцији. Када неки непозвани дрон улети у забрањене зоне, ови паметни системи могу заправо упутити камере у близини да фокусирају на улазника и аутоматски покрену процедуре закључавања. Главна предност је та што није потребно да људи трче да ручно координирају све. Осим тога, ови нови системи и даље могу да функционишу са старијом опремом. То је веома важно за места попут аеродрома и војних објеката где желе надоградњу, али без одбацивања све своје тренутне хардверске опреме.
Одбрана ваздуха на више домена заснива се на повезаним системима против дронова који размењују информације о претњама у тренутку њиховог појављивања. Ови системи уједињују радарско праћење, блокирање радио фреквенција и опрему за електронску ратну тактику, све под контролом централних командних центара. Раде заједно како би корак по корак спречили претње. Када основно блокирање не функционише против напредних дронова, резервни системи аутоматски ступају у акцију користећи GPS забуну или физичке мреже за хапшење, без потребе да неко ручно преузме контролу. Слојевити систем смањује губитак ресурса и истовремено одржава сигурносне мреже веома ефикасним. Студије указују на отприлике 94 процента времена исправног рада за ове повезане одбрамбене системе, мада стварни рад може да варира у зависности од специфичних услова и квалитета имплементације.
Вештачка интелигенција побољшава системе за детекцију дронова анализирајући сложене обрасце у РФ сигналима и визуелним отисцима, смањујући људске грешке и побољшавајући тачност идентификације претњи.
Комбиновањем радарских, РФ и термалних улаза, вишесензорска фузија омогућава свеобухватно надгледање, значајно смањује лажне аларме и побољшава тачност детекције чак и у условима лоше видљивости.
Електронски рат омета комуникације дронова хакера користећи интелигентне методе блокирања како би неутрализовао претње, посебно у урбаним срединама.
Модуларни C-UAS системи нуде флексибилна и прилагодљива решења за војне и цивилне примене, са разноврсним имплементацијама које се крећу од стационарних инсталација до мобилних јединица.
