马雯 叱干小玄
摘 要：随着无人机的普及化，无论在军事还是民用领域都面临着日益严重的无人机威胁，反无人机技术已成为各国关注的重点技术。针对上述情况，首先对反无人机技术的常规方法进行分析和总结，然后对国内外反无人机技术和产品的发展现状进行了深入研究，最后在总结现有反无人机技术优缺点的基础上，创新性地提出了多模复合探测、无人值守探测、定向能武器发展以及软硬结合反制等反无人机技术的发展趋势。
关键词：反无人机;多模复合探测;反制;定向能武器;软杀伤;无人值守探测
中图分类号：V279
文献标识码：A
文章编号：1673-5048（2020）06-0019-06
0 引 言
无人机技术门槛和获取难度不断降低，民转军用改装后的无人机在恐怖袭击、武装冲突等领域使用频率不断提高。袭击目标主要为军事、经济、政治、民生等设施及关键政治人物。
在叙利亚和伊拉克的武装冲突中，有多个组织使用了不同种类的无人机。
2018年1月，一个不明组织发射了多架无人机对俄罗斯在叙利亚的军事基地实施攻击。
2019年9月14日，也门胡塞武装的无人机蜂群偷袭沙特重要的石油设施，使得沙特石油日产量减少一半。
各种迹象表明，使用无人机进行作战的方式和手段日趋成熟，《无人机数据手册》表明，目前至少有95个国家拥有无人机，无人机越来越多地成为作战的线头部队。
在民用领域，无人机也成为了走私、贩毒的流行工具，各种机场的黑飞事件、隐私泄露事件时有发生，严重威胁着社会的公共安全。
为了有效遏制无人机带来的潜在威胁，保护低空的安全，迫切需要提升反无人机的能力，对违规进入重要场合、军事重地、敏感区域的无人机实施监控，并能灵活处理，保持空域安全。
针对当前无人机群袭实战威胁和未来无人机“蜂群”攻防作战发展态势，应提升对无人机的预警、探测、识别、跟踪、干扰、捕获以及毁伤能力。
1 反无人机技术分类
反无人机从功能角度出发，可以分为无人机侦察探测和无人机反制两部分[1]。探测类技术是综合利用各种传感器来“发现”或“找到”威胁目标[2]，利用目标无人机的物理属性（如光学特性、热学特性、声学特性、磁学特性）的不同，通过上述某些特性的测量来找到目标无人机并进行识别。探测类技术的优缺点对比见表1。现阶段，雷达还是最主要的无人机探测方式。简单背景下，针对单目标的雷达+光电复合探测已经基本成熟。多目标识别仍是当前的难点，基本靠人工识别。
无人机反制技术主要有软杀伤和硬杀伤两大类[3]。软杀伤主要通过数据通信干扰、GPS定位系统干扰、接管控制系统等手段，使目标无人机的电子元件失去作用，达到削弱战斗能力的目的。硬杀伤主要运用导弹、高炮、激光、微波等手段，直接摧毁无人机[4]。典型反制技术优缺点对比见表2。无人机的反制手段五花八门，干扰欺骗方式对商品类无人机效果显著，对商品/非商品链路处置不足，定向能或传统的动能防空模式成本高且次生灾害比较大，总之缺乏针对“低、慢、小”目标的有效手段。
2 国内外发展现状
2.1 美 国
美国是最早制订反无人机战略的国家。2012年，美国开始计划建立有效的防空体系，既能确保友军飞机导弹的安全，又能对敌军的空中威胁做出迅速的反应[5]。美国利用自身有利的技术优势，迅速占领了反无人机领域的制高点。美军每年都要进行针对反无人机的演习。
洛克希德·马丁公司在2015年公布新型地基系统——ICARUS，该系统通过一系列的传感器（无源成像、声学探测、射频传感器等）以及赛博工具进行探测和识别，并对目标无人机进行跟踪，最终截获无人机。该系统已经完成了演示验证[7]。
2015年10月，美国Battelle公司和欧洲空客公司都发布了干扰阻断类反无人机系统。Battelle公司的Drone Defender反无人机枪如图1所示，欧洲空客公司提出了一种Counter UAV电子反无人机系统。两者的工作原理是通过目标无人机定向发射大功率干扰射频信号，来切断无人机的通讯链路，迫使其自行降落或返航[6]。
2016年1月，波音公司发布了反无人机激光武器系统——CLWS（紧凑型激光武器系统），并对其反无人机能力进行了验证。这是波音公司众多激光武器中的一种，是一款2 kW激光武器系统，如图2所示。演习中，其持续发射激光10 s，击落了一架微型无人机[3]。
2017年3月，美国陆军在无人机硬杀伤挑戰赛中成功验证了“机动型远征高能激光武器”（MEHEL 2.0）反无人机系统，如图3所示。该系统安装在“斯特赖克”装甲战车底盘上，利用雷达探测跟踪目标，随后用5 kW高能激光束照射，成功打击目标[8]。
2018年7月，范堡罗航展上，美国雷神公司率先提出“以机制机”的反无人机理念，推出了将“郊狼”无人机和有源相控雷达组合的反无人机系统，如图4所示。在该武器系统中，给“郊狼”无人机配装一个先进的导引头和战斗部，利用工作在Ku波段、能够捕获并精确跟踪各种尺寸无人机威胁的有源相控阵雷达识别无人机目标，发现目标后，“郊狼”无人机进行打击，从而消灭威胁无人机[9]。
2.2 欧 洲
英国的布莱特系统监控公司、恩特普赖斯控制系统公司和切斯动力公司共同研发出了一种新的“反无人机防御系统”（AUDS）[10]，如图5所示。该系统是世界上首个完全集成的无人机防御系统，可以探测、跟踪并摧毁
小型和大型无人机。
2015年9月16日，英国防务公司Selex ES在伦敦防务展（DSEi）上发布了一款名为“隼盾”（Falcon Shield）的反无人机电子战系统，如图6所示。该系统能够完成对“低、慢、小”飞行器的探测、识别、定位，并实施有效的干扰和打击。除此之外，能够接管目标无人机的控制系统，使目标无人机按照我方指令安全降落[3]。
2017年，英国国际防务展上，英国Open Works工程公司发布SkyWall 300自动捕获反无人机系统，如图7所示。该系统可以释放在固定位置或安装在车顶，用网作为对抗措施，有效距离为250 m，最小为10 m，能够捕获最高速度50 m/s的无人机[1]。
2017年7月，以色列拉斐尔先进防务系统公司发布了“无人机穹顶”反无人机系统。该系统可为微型及迷你型无人机检测和反制系统引入激光硬杀伤拦截功能[7]，可采用软杀伤和硬杀伤两种方式攻击无人机。
2017年7月，马杜克技术公司发布的“鲨鱼”反无人机系统，使用10千瓦级激光器，可暂时或永久性地致盲无人机的光电载荷[7]。
2018年6月8日，以色列航空工业公司（IAI）推出了自行开发的反无人机系统——“无人机警卫”（DroneGuard）。该系统集成了自适应3D雷达、光电传感器作为探测系统，并配备了专用的电子攻击干扰系统，可用于探测、识别“低、慢、小”无人机，并对其实施干扰[5]。
在巴西里约国际军警及防务展（LAAD）上，以色列拉斐尔先进防务系统公司发布了“无人机穹顶”无人机探测、跟踪和压制系统（DROneDOMe）[5]。“端对端”的设计使得该系统可防止敌方利用微小型无人机进行情报收集及空中打击等恐怖活动，提供可靠的低空防御能力[11]。
2.3 俄 罗 斯
俄罗斯一直十分重视无人机领域，在2020年前将130亿美元的军费预算用于无人机领域，主要用于军用无人机技术、反无人机技术的研发以及无人机作战体系的建设。
2015年，俄罗斯列装便携式防空导弹系统——“柳树”。该系统可单兵携带，具备超强的攻击能力，能对距离6 km、高度在1～3 500 m范围内的目标实施打击，可有效对付无人机。该系统还配备了全新的光学瞄准系统和自动制导弹头，能同时在紫外線、近红外线和中红外线三种波段下独立工作，迅速识别多个空中目标[12]。
俄罗斯“无线电工厂”公司研发了PY12M7型机动式反无人机侦察指挥车。该系统由通信分系统、控制分系统、电源管理分系统和生命保障分系统组成，安装在BRT-80轮式装甲车上。主要用于指挥防空兵（雷达兵、高射炮兵、防空导弹兵）团级以下作战单位及航空兵战机进行中近距离的反无人机作战[5]。
2018年，俄罗斯研发了一款采用“以机制机”方式的反无人机系统，名为“食肉动物”。该无人机能够携带侦察设备和高爆弹药，完成对目标无人机的毁灭性打击，也可采用网兜对微小型四轴飞行器进行拦截，抓住目标无人机后采用降落伞降落，保持目标无人机不受损伤。
2.4 中 国
国内也有多家公司如空降兵、安则、华诺星空、数字鹰、神州明达、锐盾等均加入了反无人机产品的研发。
中国工程物理研究院研发了中国第一套万瓦级“低、慢、小”目标激光拦截反无人机系统——“低空卫士”激光防御系统（如图8所示），已成功完成演示验证，标志着中国已具备对于“低、慢、小”无人飞行器的防护能力。
2018年5月，北斗开放实验室发布了全新的反无人机系统ADS2000，这是国内首套采用干扰诱骗方式的民用反无人机系统。该系统通过数据干扰、信号压制、欺骗等方式，可入侵并接管来袭无人机的导航系统，实现对“低、慢、小”无人机的有效监管，并且该系统可静态、动态以及随身携带[13]。
中国电科14所研制了车载反无人机系统AUDS“蜘蛛网”。该系统将雷达、光电设备以及电子干扰设备进行了高密度的集成。所有子系统数据相互关联，可全自动实现对目标无人机的探测识别和跟踪，并对目标无人机实施反制[14]。
3 反无人机技术发展趋势
随着无人机技术的不断进步和产品的快速发展，无人机带来的威胁不断涌现，严重危害了国家安全，反无人机越来越受到世界各国的关注，反无人机技术将向着复合探测、无人值守、软硬结合的方向发展[11]。
3.1 多种探测技术构建多模复合探测系统
采用单一来源的探测方式，如雷达、可见光或红外等，适用范围较为有限，对“低、慢、小”无人飞行器的识别效果欠佳，因此，未来将雷达、光电、声学等多种探测技术相结合的无人机探测系统将成为主流[15]。在现阶段，对于简单目标的雷达+光电的复合探测手段，已经有良好的效果，但对于多目标的识别，仍然是当前的技术难点。
3.2 无人值守探测技术是大规模应用的关键
现阶段，探测技术的主要缺点是虚警率高，需要持续的人工干预，特别是城市环境下，该现象更为严重，给大规模应用造成困难。因此，迫切需要提高人工智能水平，提高识别的准确率，真正做到无人机值守的探测，才是反无人机技术走向大规模城市应用的关键。多站无源雷达将会是解决该问题的有效手段。
3.3 定向能武器将成为反无人机的主力军
与常规的动能武器相比，定向能武器能有效地对无人机的机载电子设备进行毁伤，其中发展最快、摧毁更为有效的方式是激光武器和微波射频武器[16]。激光武器通过对目标施加大量能量来破坏或摧毁目标，具有速度快、精度高、使用成本低、抗电磁干扰能力强等优点，因此，大功率便携式激光武器是反无人机系统发展的一个重要方向。但由于激光武器需要消耗大量的电能，因此，能量存储设备的微型化是其大规模应用的关键。微波射频武器具有反无人机作战的巨大潜力，通过发射高功率微波，损毁无人机内部的电子器件。而微波武器可定向发射一系列微波辐射，一举击落无人机机群[17]。
3.4 无人对抗无人的作战方式成为可能
随着人工智能技术的不断进步及其在无人机平台上的广泛应用，无人机的智能化程度也在不断提升。以自主方式实现探测、识别到打击的智能化平台成为可能。在未来战场中，将是以无人对抗无人，以智能对抗智能的方式来应对无人机的威胁。提高反无人机设备的智能化水平以及建立良好的应对突发事件的有效机制，才能有效维护空域的稳定和安全。
3.5 软硬结合是无人机反制的有效手段
面对日益增长的无人飞行器威胁以及灵活多变的组合攻击方式，仅依靠某一种技术手段难以应对复杂多变的战场需求，难以对各类无人飞行器实施有效杀伤，因此，迫切需要将多种技术手段综合，在作战效能上形成互补，针对不同微小型无人飞行器及其组合能适应性地予以对抗，使反无人机作战更加灵活、有效。将软杀伤与硬杀伤有效结合，软杀伤直接导致无人机失效或者进入自航模式，降低硬杀伤跟踪瞄准难度，并实施有效摧毁，硬杀伤作为最后手段，根据实际场景，实现从非致命到致命的可调性打击[18-20]。
4 结 束 语
无人机的小型化和智能化程度不断提升，使反无人机系统的难度不断增加。与传统防空武器相比，干扰阻断、欺骗等软杀伤技术以及定向能武器、网捕撞击等低成本的硬杀伤技术，将更加适应复杂多变的现代作战场景。探测技术的无人化、能量存储设备的微型化、杀伤技术的低成本化，将成为反无人机系统大规模应用的关键。
反无人机技术必将在与无人机技术的“矛盾之争”中不断发展和完善。
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Research onDevelopment of Anti-UAV Technology
Ma Wen*，Chigan Xiaoxuan
（Science and Technology on Aircraft Control Laboratory，
AVIC Xian Flight Automatic Control Research Institute，Xian 710065，China）
Abstract：
With the polularization of UAV，both military field and civil field are facing increasingly serious threat of UAV. Anti-UAV has become the key technology concerned by all countries. In view of the above situation，firstly，the conventional methods of anti-UVA technology are analyzed and summarized，then，theanti-UAV technology and products
at home and abroad
are deeply studied. Finally，on basis of summing up the advantages and disadvantages of the existing anti-UAV technology，the development trend of anti-UAV technology，such as multi-mode composite detection，unattended detection，directional energy weapon development，soft and hard combination conteraction，is innovative proposed.
Key words：
anti-UAV;multi-mode composite detection;counter-control;directional energy weapon;soft kill;unattended detection
收稿日期：2020-05-24
作者簡介：马雯（1984-），女，陕西西安人，高级工程师，硕士，研究方向是飞行控制。
*E-mail：
mawenamy@163.com
