×
Các mô hình AI được huấn luyện trên hàng triệu kịch bản bay có thể phát hiện những bất thường vi mô mà con người không thể nhìn thấy. Khác với các hệ thống dựa trên quy tắc, mạng nơ-ron nhận diện các mẫu đe dọa mới xuất hiện—ví dụ như các kỹ thuật giả mạo GPS không chuẩn—mà không cần phụ thuộc vào mẫu định sẵn, từ đó chủ động nhận diện các mối đe dọa mới lạ.
Các chồng xử lý nhiều lớp kết hợp dữ liệu đầu vào từ radar, camera nhiệt và cảm biến âm thanh thành các đánh giá mối đe dọa tổng hợp. Được hỗ trợ bởi điện toán biên, các hệ thống này đạt được thời gian phản hồi dưới 200ms đối với các thiết bị bay không người lái di chuyển ở tốc độ 120 dặm/giờ trong phạm vi 1 km, đảm bảo can thiệp kịp thời trong các tình huống tốc độ cao.
Các hệ thống hàng đầu tích hợp xác minh có sự tham gia của con người trong các tình huống rủi ro cao và có tính năng tự động chuyển sang các phương thức phát hiện thay thế nếu các mô hình AI chính bị xâm nhập bởi các cuộc tấn công học máy đối lập. Cách tiếp cận lai này đảm bảo độ chênh lệch hiệu suất dưới 5% trong các điều kiện đa dạng, bao gồm biến đổi thời tiết, địa hình đô thị và tình trạng tắc nghẽn tín hiệu.
Các hệ thống phòng thủ chống drone hiện đại ngày nay phụ thuộc rất nhiều vào việc kết hợp nhiều loại cảm biến khác nhau, bởi vì chỉ dựa vào một công nghệ duy nhất thường không đủ hiệu quả. Những hệ thống này tích hợp khả năng radar, thiết bị dò tần số vô tuyến (RF), cùng với các thiết bị cảm biến điện quang và nhiệt để tạo nên hệ thống giám sát toàn diện chống lại drone. Thành phần radar có thể phát hiện vật thể ở khoảng cách khá xa, đôi khi lên tới năm kilômét. Trong khi đó, máy quét RF thu được các tín hiệu điều khiển gây phiền toái, còn hình ảnh nhiệt giúp xác nhận mục tiêu ngay cả khi tầm nhìn kém vào ban đêm hoặc trong điều kiện sương mù. Nghiên cứu công bố năm ngoái trên tạp chí Sensors cũng cho thấy một điều khá thú vị: phương pháp kết hợp này giúp giảm số lượng cảnh báo sai sót khoảng một nửa so với các hệ thống chỉ sử dụng một phương pháp phát hiện duy nhất.
Các hệ thống radar khá hiệu quả trong việc phát hiện những chiếc drone nhỏ từ xa, mặc dù chúng thường bỏ sót hoàn toàn các vật thể đứng yên. Đó là lúc các cảm biến RF phát huy tác dụng, thu thập các tín hiệu điều khiển đặc trưng như những dấu vân tay kỹ thuật số. Sau đó, camera quang điện tử bước vào vai trò để thực sự quan sát được tình hình bằng hình ảnh. Công nghệ hình ảnh nhiệt lại tỏa sáng thực sự khi tầm nhìn bị hạn chế. Trở lại năm 2022 trong một cuộc thử nghiệm an ninh đô thị, việc kết hợp tất cả các loại cảm biến này đã giúp phát hiện được 94 phần trăm các mối đe dọa, ngay cả khi có lớp sương mù dày đặc khiến mọi thiết bị đơn lẻ đều bị 'mù'. Điều này lý giải vì sao các công ty quốc phòng hiện nay tiếp tục đầu tư mạnh vào các giải pháp đa cảm biến.
Các mô-đun tình báo tín hiệu (SIGINT) phân tích các giao thức truyền thông để phân biệt máy bay không người lái thương mại với các UAV thù địch. Khi được kết hợp với thiết bị gây nhiễu định hướng, chúng làm gián đoạn hệ thống dẫn đường và luồng video trong phạm vi lên đến 3 km mà không ảnh hưởng đến các tần số lân cận. Cách tiếp cận có chọn lọc này giảm thiểu tối đa sự gián đoạn lan rộng — điều cần thiết đối với sân bay và cơ sở hạ tầng quan trọng.
Các hệ thống phòng thủ chống drone hiện đại giờ đây tích hợp trí tuệ nhân tạo vào khả năng chiến tranh điện tử của chúng, cho phép tắt ngay lập tức các kết nối UAV trái phép. Các hệ thống này hoạt động bằng cách gây nhiễu các tín hiệu nhảy tần số phức tạp và định vị GPS mà hầu hết drone tiêu dùng sử dụng ngày nay. Khi điều này xảy ra, người vận hành sẽ mất quyền kiểm soát thiết bị bay giữa không trung, đúng như những gì đã diễn ra trong nhiều vụ xâm nhập an ninh gần đây tại các thành phố lớn năm ngoái theo báo cáo của Future Market Insights năm 2024. Những thành phố đã triển khai công nghệ này cũng ghi nhận kết quả khá ấn tượng. Các thử nghiệm thực hiện trong môi trường đô thị thực tế cho thấy họ có thể ngăn chặn khoảng 9 trên 10 drone thương mại cố gắng xâm nhập vùng không phận hạn chế nhờ các phương pháp gây nhiễu thông minh do Euro-SD phát triển từ năm 2025.
Việc vô hiệu hóa mối đe dọa theo thời gian thực phụ thuộc vào việc tích hợp cảm biến đa phổ, theo dõi các thiết bị bay không người lái thù địch thông qua tín hiệu RF và nhiệt. Các đội an ninh nhận được hình ảnh hóa chiến trường thống nhất, cho phép triển khai các biện pháp đối phó tự động như ức chế RF định hướng trong vòng 0,8 giây kể từ khi phát hiện — nhanh hơn 60% so với các hệ thống thủ công thông thường.
Công nghệ chống thiết bị bay không người lái hiện đại dựa trên thiết kế mô-đun C-UAS có thể được điều chỉnh cho các tình huống khác nhau. Quân đội thường sử dụng quy mô lớn với nhiều cảm biến được xây dựng để chịu được các nỗ lực gây nhiễu hoặc giả mạo tín hiệu. Trong khi đó, các thành phố và thị trấn thường sử dụng các hệ thống nhỏ gọn hơn, bao gồm các đơn vị ra-đa thu nhỏ kết hợp với bộ phát hiện tần số vô tuyến xung quanh biên giới của họ. Theo nghiên cứu công bố năm 2023 bởi nhóm tại Dự án An ninh Hàng không Vũ trụ, những thiết kế hệ thống linh hoạt này thực tế đã giảm chi phí tích hợp khoảng 41 phần trăm khi kết hợp các loại hình phòng thủ khác nhau. Điều làm cho tất cả những điều này hoạt động hiệu quả là phần mềm tối ưu hóa thời gian chạy, cho phép các hệ thống này hoạt động trên hầu như bất kỳ nền tảng phần cứng nào hiện có ngày nay, dù là các trang trại máy chủ khổng lồ hay các thiết bị nhỏ kết nối internet được rải rác khắp khu vực cần bảo vệ.
Các đơn vị C-UAS triển khai được kết hợp các cảm biến tối ưu hóa SWaP (tải trọng dưới 15 kg) với bộ xử lý cạnh AI nhằm đảm bảo khả năng di động cho các nhiệm vụ quan trọng. Các đơn vị tuần tra đường cao tốc sử dụng hệ thống gây nhiễu lắp trên nóc xe có tầm hoạt động hiệu quả 1,2 km, trong khi các đội chiến thuật sử dụng máy phân tích RF dạng ba lô mang theo, đạt độ chính xác phát hiện mối đe dọa lên tới 94% trong các thử nghiệm thực địa.
Công nghệ chống thiết bị bay không người lái hiện đại tốt nhất hoạt động rất hiệu quả vì nó tương thích tốt với các hệ thống an ninh hiện có. Các giải pháp hàng đầu có thể kết nối với những thiết bị như camera hiện hữu, cảm biến chuyển động xung quanh hàng rào và hệ thống kiểm soát ra vào tòa nhà. Tất cả các thành phần này bắt đầu phối hợp với nhau để xử lý các mối đe dọa nhanh hơn. Lấy ví dụ về các hệ thống phát hiện được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI). Khi một thiết bị bay không người lái trái phép xâm nhập vào khu vực cấm, các hệ thống thông minh này thực sự có thể điều khiển các camera lân cận xoay về phía đối tượng xâm nhập và tự động kích hoạt quy trình phong tỏa. Lợi thế lớn ở đây là không cần con người chạy đi điều phối mọi thứ theo cách thủ công. Hơn nữa, các hệ thống mới này vẫn tương thích với thiết bị cũ. Điều này rất quan trọng đối với những nơi như sân bay và cơ sở quân sự, nơi họ muốn nâng cấp mà không phải vứt bỏ toàn bộ phần cứng hiện tại.
Phòng không trên nhiều lĩnh vực khác nhau phụ thuộc vào các hệ thống phòng chống thiết bị bay không người lái được kết nối, có khả năng trao đổi thông tin về các mối đe dọa khi chúng xảy ra. Các hệ thống này tích hợp các thành phần như giám sát bằng radar, chặn tần số vô tuyến và thiết bị chiến tranh điện tử, tất cả đều được điều khiển từ các trung tâm chỉ huy trung tâm. Chúng phối hợp với nhau để ngăn chặn các mối đe dọa từng bước. Khi việc gây nhiễu cơ bản không hiệu quả đối với các thiết bị bay không người lái khó xử lý, các hệ thống dự phòng sẽ tự động kích hoạt sử dụng kỹ thuật đánh lừa GPS hoặc lưới bắt vật lý mà không cần con người can thiệp thủ công. Hệ thống phân tầng giúp giảm thiểu lãng phí tài nguyên đồng thời duy trì hoạt động ổn định của mạng an ninh trong phần lớn thời gian. Các nghiên cứu cho thấy thời gian hoạt động liên tục (uptime) của các hệ thống phòng thủ kết nối này đạt khoảng 94 phần trăm, mặc dù hiệu suất thực tế có thể thay đổi tùy theo điều kiện cụ thể và chất lượng triển khai.
AI cải thiện các hệ thống phát hiện drone bằng cách phân tích các mẫu phức tạp trên tín hiệu RF và dấu hiệu hình ảnh, giảm sai sót do con người và nâng cao độ chính xác trong nhận diện mối đe dọa.
Bằng cách kết hợp dữ liệu từ radar, RF và nhiệt, đa hợp nhất cảm biến tạo ra hệ thống giám sát toàn diện, giảm đáng kể cảnh báo giả và cải thiện độ chính xác phát hiện ngay cả trong điều kiện tầm nhìn kém.
Chiến tranh điện tử làm gián đoạn liên lạc của các drone bất hợp pháp, sử dụng các phương pháp gây nhiễu thông minh để vô hiệu hóa mối đe dọa, đặc biệt là trong môi trường đô thị.
Các hệ thống C-UAS mô-đun cung cấp các giải pháp linh hoạt và dễ thích ứng trong cả ứng dụng quân sự và dân sự, với nhiều cách triển khai khác nhau, từ các lắp đặt cố định đến các đơn vị di động.
