近年來,無人機(jī)技術(shù)發(fā)展迅速,應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展,從物流配送、環(huán)境監(jiān)測,延伸至軍事偵察、目標(biāo)打擊等關(guān)鍵場景。與此同時(shí),無人機(jī)的廣泛使用也帶來一些安全隱患。例如,小型無人機(jī)可能被用于非法入侵、情報(bào)竊取,甚至是對一些關(guān)鍵設(shè)施發(fā)動(dòng)攻擊。傳統(tǒng)的反制手段在應(yīng)對這些小型無人機(jī)時(shí),往往難以達(dá)到較好的作戰(zhàn)效果?;谌斯ぶ悄埽ˋI)的無人機(jī)檢測識別技術(shù),成為應(yīng)對這一威脅的重要方式。
傳統(tǒng)的無人機(jī)檢測識別技術(shù)主要是通過雷達(dá)、光學(xué)傳感器和無線電監(jiān)聽實(shí)現(xiàn)。其中,雷達(dá)發(fā)射電磁波探測目標(biāo),但面對低空低速小型無人機(jī)時(shí),靈敏度低,易受地形干擾。紅外攝像頭等光學(xué)傳感器雖能提供視覺信息,但在惡劣天氣或夜間條件下,其探測效能大打折扣。無線電監(jiān)測通過識別無人機(jī)的通信信號對其進(jìn)行定位,但遇上加密通信鏈路或靜默狀態(tài)的無人機(jī)時(shí)便會(huì)失效。此外,多架無人機(jī)協(xié)同行動(dòng)時(shí),將進(jìn)一步加大檢測識別難度。傳統(tǒng)手段在處理海量數(shù)據(jù)、快速做出響應(yīng)方面存在明顯不足,急需智能化升級。
人工智能技術(shù)明顯提高了無人機(jī)檢測識別效率。以意大利“KARMA”反無人機(jī)系統(tǒng)為例,其核心技術(shù)包括多源傳感器融合、智能識別與分類、實(shí)時(shí)決策與響應(yīng)等。
多源傳感器融合:該系統(tǒng)采用無雷達(dá)設(shè)計(jì),通過射頻傳感器、紅外攝像頭和人工智能算法協(xié)同工作。射頻傳感器負(fù)責(zé)掃描無人機(jī)的通信信號,提取頻段、信號強(qiáng)度等關(guān)鍵參數(shù);紅外攝像頭進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,對目標(biāo)進(jìn)行識別;人工智能算法對各傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,減少誤報(bào)和漏報(bào)情況。
智能識別與分類:“KARMA”反無人機(jī)系統(tǒng)能夠分析判別不同類型的無人機(jī),如民用四旋翼無人機(jī)和軍用固定翼無人機(jī),還能判斷無人機(jī)的飛行模式,如懸停、盤旋、集群編隊(duì)等,并評估威脅等級,啟動(dòng)應(yīng)對措施。
實(shí)時(shí)決策與響應(yīng):檢測到威脅后,“KARMA”反無人機(jī)系統(tǒng)會(huì)將信息推送至指揮控制單元。操作人員通過人機(jī)界面獲取空情信息,并選擇干擾或硬殺傷等手段。另外,該系統(tǒng)配備的射頻干擾模塊可阻斷無人機(jī)通信鏈路,使其降落或返航;如需進(jìn)行物理摧毀,還可聯(lián)動(dòng)火力控制單元,但最終決策權(quán)掌握在操作人員手中。
測試表明,在應(yīng)對多種復(fù)雜威脅場景時(shí),由人工智能驅(qū)動(dòng)的檢測系統(tǒng)展現(xiàn)出一定優(yōu)勢。對于低空飛行的無人機(jī),其能準(zhǔn)確捕捉處于九游體育雷達(dá)盲區(qū)內(nèi)的目標(biāo)。面對集群攻擊,人工智能算法可并行處理多目標(biāo)數(shù)據(jù),預(yù)測飛行軌跡,并優(yōu)先攔截高威脅目標(biāo)。
雖然人工智能技術(shù)有效提升了無人機(jī)檢測識別能力,但其在實(shí)際應(yīng)用中面臨諸多挑戰(zhàn)。例如,無人機(jī)可能采用人工智能反制手段,從而引起檢測系統(tǒng)誤判。算法可靠性也可能存在問題。機(jī)器學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的完備性,如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)未涵蓋新型無人機(jī)或極端場景,人工智能會(huì)出現(xiàn)漏檢情況。此外,系統(tǒng)集成難度大,多傳感器協(xié)同需要解決時(shí)延同步、數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一等技術(shù)問題,這些仍需進(jìn)一步優(yōu)化改進(jìn)。
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