反无人机多源融合的探测、识别、干扰与AI决策
思瀚产业研究院    2025-10-09

“低慢小”无人机反制的困境

“低慢小”无人机具备操作简单、飞行速度低、体积和截面小、成本低廉、可搭载载荷等特点，在军事战场可执行目标探测侦察、协同火力打击等威胁任务，符合现代战场攻击目标、攻击手段、攻击载体的复杂化和大规模杀伤化的趋势；在日常生活中可对重点区域及敏感场所进行偷拍摄像和测绘拍照，甚至可通过装载武器、民用危化品和爆炸物，进行火力攻击、恐怖袭击及自杀式打击，造成人员伤亡及目标摧毁，由于其隐蔽性和危害性使其成为反制重点。

然而，对于“低慢小”的反制存在诸多技术难题，我们总结为“四难”困境，包括探测识别难、干扰阻断难、打击处置难和技术获取与监管难。

探测识别难：“低慢小” 无人机体积小，使用大量非金属材料，雷达反射截面积小，并且飞行高度低，易受地面杂波干扰，导致常规雷达难以有效探测。同时，在复杂电磁环境或多目标场景下，光电设备对其识别也存在困难，难以快速精准地将其从众多背景目标中区分出来。

干扰阻断难：此类无人机通信链路多样且不断更新，部分采用跳频等抗干扰技术，使得传统干扰手段效果受限。而且，一些“低慢小” 无人机具备自主飞行模式，即使通信链路被干扰，仍可能按照预设航线继续飞行，难以实现有效驱离或迫降。

打击处置难：由于 “低慢小” 无人机飞行速度相对较慢但机动性灵活，使用传统防空武器进行打击，容易出现反应不及时、弹药成本高、附带损伤大等问题。例如在城市环境中，使用导弹等硬杀伤武器可能会对周边设施和人员造成严重伤害。此外，无人机 “蜂群” 作战模式下，目标数量众多、分布范围广，对同时探测、跟踪和打击多个目标的能力要求极高，现有反制装备在应对大规模集群时，存在能力不足、毁伤成本高且易遗漏目标等情况。

技术获取与监管难：随着无人机技术的普及，相关技术获取门槛降低，一些非专业人员甚至不法分子也能够轻易获得 “低慢小” 无人机及其改装技术，使得监管难度增大。同时，在法律层面，对于无人机非法飞行的界定、反制措施的使用权限等方面还不够完善，导致执法过程中存在一定的模糊地带。

新型反无技术发展方向-探测识别技术

多源融合感知探测系统：“低慢小”无人机探测的现存问题在于探测预警距离有限，顶空覆盖能力差，远程识别目标困难。综合运用探测雷达、光电（可见光/红外）设备、射频侦测和声学探测等多种手段可形成优势互补：

• 雷达探测优势在于探测距离远，可进行轨迹跟踪，但对悬停或低速飞行的目标探测难度大，易受背景杂波及复杂环境影响，虚警率较高。

• 光电探测优势在于可实现对目标的高精度跟踪，精确引导打击，但易受恶劣天气的影响，主动搜索能力差，需要其他手段提供位置信息引导。

• 无线电探测优势在于能够识别无人机机型，隐蔽性好，但受电磁环境影响大，城市环境使用局限性高，且无法监测处于无线电 “静默”状态的无人机。

• 多传感器数据融合能够将来自雷达、红外线、可见光摄像机和声波监测等不同传感器的信息进行整合。未来特别是在传感器之一被干扰或失效时，融合算法可以重新分配资源，以确保系统的整体性能不受影响。通过这种自我调节的机制，反无人机系统在面对日益复杂的无人机威胁时，可以保持高度的灵活性以及鲁棒性。

新型雷达技术研发：研发针对 “低慢小” 目标的新型雷达，如太赫兹雷达、米波雷达等。太赫兹雷达能够穿透非金属材料，对小型无人机具有较好的探测效果；米波雷达对隐身目标有一定的探测优势，可以提高对采用隐身技术的 “低慢小” 无人机的发现概率。

新型反无技术发展方向-干扰打击技术

多种干扰手段协同：综合运用射频干扰、GPS 欺骗干扰、通信协议干扰等多种干扰方式。射频干扰可阻断无人机与操控者之间的通信链路；GPS 欺骗干扰能使无人机获取错误的定位信息，引导其偏离航线或降落；针对特定通信协议进行干扰，可精准破坏无人机的控制指令传输。

动态自适应干扰：研发具备动态自适应能力的干扰设备，能够实时监测无人机通信频段和信号特征，自动调整干扰参数，提高干扰效果，有效应对采用抗干扰技术的无人机。

非致命性打击：推广使用非致命性反制手段，如激光致盲、网捕、电磁脉冲等。激光致盲可使无人机的光学传感器失效，失去飞行能力；网捕方式通过发射捕捉网将无人机捕获，可实现无损回收；电磁脉冲武器能瞬间破坏无人机内部电子设备，使其坠落，且对周边环境附带损伤较小，适用于城市等敏感区域。

新概念武器适应性打击：激光武器具有光速打击、单次成本极低、精度高的特点，非常适合应对中小型无人机；而高功率微波武器则能进行面杀伤，是对抗无人机蜂群的有效手段。可根据无人机体型、入侵性质和数量“对症下药”进行适应性打击。

新型反无技术发展方向-AI智能决策

人工智能在反无人机领域的应用，更多体现在可以更快理解战场态势，在数据处理、数据分析方面发挥优势，对关键的作战决策支持数据进行最优化处理，为决策者提供辅助及多种行动方案选择。

高速数据处理与实时决策："无人机的快速移动和短时间内执行复杂任务的能力要求反无人机系统能够实时跟进和应对。人工智能系统能够快速处理来自雷达、相机和其他传感器的庞大数据流，并立即作出响应决策，如自动跟踪、识别无人机类型及其潜在威胁，并实施相应的防御措施。

模式识别和异常检测：人工智能在模式识别和异常行为检测方面表现出色。通过深度学习，系统可以从过去的数据中学习无人机的飞行模式，并能够识别出与众不同、异常或威胁性的行为。这在识别敌对或非法无人机行为方面至关重要，尤其是在它们试图模仿正常的商业无人机操作或采取隐蔽行动时。

自适应与持续学习：无人机技术和用途的不断进化意味着传统的反无人机方法可能很快就会过时。人工智能可以通过不断学习新的无人机特征、战术和干扰技术来适应这种变化，不仅能够根据新的威胁数据更新其模型，还能预测和对抗未来潜在的无人机发展趋势。