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反无人机技术

发布日期:2019-12-14我要投稿我要评论
反无人机技术

被动反无人机系统通常利用某种形式的射频扫描、雷达、激光雷达、基于视频的目标识别和无人机连接套件的检测。
 
 
   全球无人机网(https://www.81uav.cn/)编译:国外媒体报道    随着先进且价格合理、配有精密传感器的无人机的使用不断扩大,我们正目睹许多行业和垂直市场上不可阻挡的威胁升级。恐怖分子可以操作商用小型无人机或无人驾驶飞行器(UAV),投放爆炸载荷、有害物质、脉冲能量和射频干扰信号,或进行非法视听监视。正如前国土安全部部长KirstjenNielsen在给国土安全和政府事务委员会高级成员的信中所说:“威胁是真实的。”

美国参议院最近通过了两党共同发起的立法——《2018年防止新出现的威胁法案》(ThePreventionEmergingThreatsActof2018),这是使政府能够提供法律权威来检测、跟踪和减轻小型无人机威胁的关键一步。该法案还向国土安全部(DHS)提供了开发、测试和部署先进反无人机技术以减轻威胁的具体权限。

难怪,我无意中听到几个ISCWest的与会者说,反无人机展商比无人机展商还多。

如果给10万美元,体育场、机场或关键基础设施网站的安全主管会购买无人机或反无人机系统吗?无人机对这些市场构成的威胁清楚地说明了答案——它为安全集成商提供了一个真正的商业机会。但首先,在向面临这种威胁的客户提供明智的建议之前,集成商必须在法律问题和技术选择的迷宫中游刃有余。

主动无人机缓解

术语“反无人机技术”(或c-UAS)是指用于干扰、禁用、控制或摧毁无人机的“被动”无人机检测和“主动”无人机缓解系统的组合。

典型的主动式反无人机解决方案经常出现在ISCWest或GSX的展厅演示中,这些解决方案带有巨大的“无人机笔”,展示了某种技术如何阻止无人机在其轨道上死掉。实际上,活动cUAS系统最有可能执行以下操作:

  探测、识别、监视和跟踪小型无人机;

警告无人机操作员;

干扰、夺取或控制无人机;

没收无人机;或

使用合理的力量使无人机失效、损坏或摧毁。
 
主动反无人机解决方案旨在降低各种情况下的风险。这些解决方案显然是针对敏感地区和敏感事件上的恶意无人机使用,但它们也旨在打击将武器和毒品运入监狱或越境;以及制止利用无人机进行间谍活动非法获取知识产权。

侵犯领空是主动反无人机解决方案的另一个主要驱动因素。2018年12月下旬,伦敦盖特威克机场(GatwickAirport)数百架航班因无人机在跑道附近目击而取消。此次航班取消影响了近14万名旅客和1000个提前到圣诞节的航班。

无人机误入飞行路线会给许多人的生命增加风险。“对无人机说不,”一位美国西海岸的联合航空公司飞行员说。“它们在飞行、进近或起飞时都不好。”

积极的c-UAS法律问题

谁有权部署和使用主动反无人机解决方案?毫无疑问,对现行法律会有很多解释,但有一点是一致的——现行立法不是用武器化无人机来写的,也不是考虑到积极的反无人机解决方案。

如果你作为一名美国公民或执法官员,试图部署一个积极的cUAS来保护人类生命,你可能会因为仅仅保护公众而面临刑事责任的风险。

2018年《防止新出现威胁法》授权国土安全部代理对活跃的CUA进行基本操作。此外,国会于2016年12月授予国防部和能源部主动反无人机技术使用权,最近,2018年联邦航空局再授权法案授予国土安全和司法部使用主动反无人机技术的类似权限。目前,这两项法律均未规定部署和使用活跃的CUA作为保护机场的固定资产的自主权限;然而,盖特威克事件促使国土安全部和司法部评估其权限将如何应对美国机场持续的UAS中断运营。

近距离观察主动反无人机解决方案

尽管部署主动反无人机技术伴随着大量的法律尽职调查,但网络发射、跳伞、能源瞄准、主动干扰技术的阵列仍在继续。以下是一些可用技术的示例:

洛克希德·马丁公司的Advanced Test High Energy Asset(Athena)使用高能激光阵列对一架无人驾驶飞机进行炸弹袭击,通常导致该无人机以很高的下降率坠落。

     Battelle的DroneDefender最近被被动反无人机解决方案提供商DeDrone收购。定向能量对策是通过类似武器的步枪提供的,迅速破坏了无人机的敌对控制权并中和了它,因此不会发生包括爆炸在内的任何远程行动。

   英国和美国特种部队在与伊拉克伊斯兰国以及盖特威克机场的战斗中使用了DroneDome。它使用雷达,IP视频成像系统,RF信号检测器以及诸如部署网络之类的主动措施。

    Droneshield的Dronegun Tactical干扰了无人机和飞行员之间的信号。它允许对无人机的有效载荷(例如爆炸物)进行可控的管理,而不会因无人机通常通过当场的垂直受控着陆而做出反应或返回起点(协助追踪目标)而对无人机本身或周围环境造成损害。运算符)。

    Excipio,Dronecatcher和Sparrownet均使用空对空发射的网,导致降落伞部署和残疾人无人驾驶飞机逐渐下降。天网使用12口径弹药作为发射系统,发射后,炮弹分离成束缚的碎片,形成直径为5英尺的网。 Skywall是一种可移动的地面无损网络捕获系统。

   Skysafe使用从节点或什至移动运营商周边投射的射频信号,迫使未经批准的无人机离开或降落。

   许多监狱都使用Skyfence在外围周围形成虚拟墙,使用信号干扰器干扰无人机的控制信号,同时通过网络部署捕获无人机以使其逐渐下降。

被动无人机缓解

    无源反无人机系统通常利用某种形式的RF扫描,雷达,激光雷达,基于视频的目标识别以及无人机连接套件的检测来实现预警和检测。就法律问题而言,这些解决方案不会违反任何法律,因为它们不会主动禁用,破坏或以其他方式危害地面人员。

    这意味着这些被动解决方案对于没有政府授权从特定空域(例如机场)主动清除无人机的垂直市场是理想的选择。公司校园;重要基础设施站点,包括数据中心和公用程序;体育场,竞技场和户外活动场所;监狱–清单还在继续。

  Dedrone的DroneTracker是一款经典的被动式反无人机检测系统,可对无人机中的射频协议进行定位和分类。当无人驾驶飞机在受保护的领空内时,将使用飞行路径数据来定位无人驾驶飞机,确定距设施“安全边界”有多远,并将飞越或入侵事件存档以备将来的法证使用。与主动解决方案不同,DroneTracker不需要许可证即可运行。

       Dedrone全球销售副总裁David Greenberg表示:“在采取任何措施确定空域中的无人机之前,需要考虑与拆除无人机相关的责任。” “目标是制定程序,通过将RF传感器用作侦听无人机发出的信号的无源设备,将无人机进入(客户的)邻近空域的风险降至最低。大多数无人机采用各种协议运行,我们已将这些信号通过基于云的平台放入数据库中,一旦有新更新可用,它将把它们推送到RF检测设备。”

   DroneTracker需要三个单元来对无人机进行定位-一个要获取无人机的空域位置,然后要交给其他人进行跟踪,以便第一个可以恢复“第一个检测”功能。飞行模式记录在空域中,所有传感器实时显示通过当前位置检测到的每架无人机设备,并显示“热图”随时间推移显示活动最多的地方。该公司计划利用人工智能来根据无​​人机的行为来说明预计的飞行路线,这将优化未来所需的传感器数量;目前,传感器的数量取决于空域。

   主要商业领域:体育馆

  无论设施是开放的还是封闭的屋顶,体育场和竞技场市场都为安全集成商提供了丰厚的机会。 AeroDefense是国内合法无人机检测系统的提供商,已将其AirWarden产品提供给MetLife体育场,该体育场是纽约喷气机队和纽约巨人NFL球队的所在地,并举办了许多大型活动,包括音乐会,国际足球和大学橄榄球比赛。

    AirWarden既可以找到飞行员,也可以找到无人机,并且已经在大都会人寿使用了两个季节。 “目前,RF是识别无人机和操作员位置的最佳解决方案,并且是我们发现的唯一一种在首次建立射频连接时就能检测到无人机和控制器的解决方案,”大都会人寿安全与安全服务副总裁Daniel DeLorenzi体育场在新闻稿中说。 “因此,我们有可能在无人机起飞之前就对其进行检测。”

    任何无线传输或检测系统的部署都需要进行RF测量。在NFL尾赛期间,大都会人寿体育场的背景RF噪声可能比正常的城市环境大得多。这是由于粉丝直播电视,使用手机,行车记录仪甚至是启用WiFi的尾灯烤架。 AeroDefense的首席执行官兼创始人Linda Ziemba表示:“我们与大都会人寿体育场(MetLife Stadium)和我们的开发人员进行了认真的合作,以优化系统的检测能力。

反无人机技术演进

    视频监控行业本身可能会对无源反无人机技术特定的制造商提出挑战。有近90家IP摄像机和视频管理系统公司将无源无人机检测视为一项功能。其中约有三分之一专注于软件解决方案,其余则主要通过OEM安排提供IP摄像机作为主要制造商或第三方提供商。

    人工智能还将成为该领域产品创新的驱动力。例如,SpotterRF有多种基于雷达的无源无人机检测产品,在GSX,该公司通过机器学习和AI对其软件平台进行了增强,以实现目标的自动分类。

   SpotterRF首席执行官兼创始人Logan Harris在一份声明中表示:“ AI分类器和培训器是进一步减少误报并减轻操作员工作量的出色工具。” “在操作员手动对至少两种不同类型的30条或更多条轨道进行分类之后,AI能够区分这些类型,例如汽车与人或鸟类和无人机之间的区别,并随着分类的轨道增加而充满信心。”

   这些基于AI的增强功能不能解决用于对象识别,高速公路和街道LPR,车辆逆流,车道限制和交通流分析的基于AI的可视交通传感器的增长。

   在该行业从令人震惊的创新转变为定期重复之前,该行业将看到诸如空域制图,中央命令警报,无赖无人机附近的弹出式摄像机采集,网络入侵,PTZ摄像机控制以及有效载荷验证等功能。

   通过将经度和纬度坐标发送到PTZ摄像机进行视觉跟踪至关重要,因为已经内置在被动反无人机系统中的对象识别系统可以比人类更早地检测到无人机。自动化端到端解决方案使我们回到使用就绪级别的需求:潜在入侵,进行中的攻击,设施锁定或撤离,威胁解决。

    Steve Surfaro是安全行业协会(SIA)公共安全工作组的主席,拥有30多年的安全行业经验。他是智能城市和建筑,网络安全,法医视频,数据科学,指挥中心设计和急救人员技术的主题专家。在Twitter上关注他,@ stevesurf。


 
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