国外媒体报道：随着无人机威胁持续扩散，主要得益于商用无人机制造商提供的低成本进入成本，它们继续在战场上崭露头角。应对这些威胁是很有可能的，但解决方案带来了经济和技术挑战。因此，C-UAV 市场现在充斥着针对不同领域和用户需求提供各种解决方案的竞争对手。道格·理查森 (Doug Richardson) 研究了欧洲提供的一些解决方案。
2020 年 12 月，《北约评论》刊物警告称，“所有竞争对手，从同行到恐怖分子和非国家行为者，都将无人机技术纳入其标准战术和作战概念中，在大多数冲突中挑战盟国的传统空中优势。” 从那时起，无人机（UAV）构成的潜在威胁有所增加。战略与国际研究中心 (CSIS) 于 2023 年 5 月发布的一份报告《充分利用欧洲天盾计划》描述了研究人员在 2023 年 2 月对 16 名身份不明的“欧洲防务专家”进行的一项调查中，大多数响应者都选择了无人机作为需要解决的重要目标。
在许多情况下，无人机是定制设计的军事平台系统，但将商用硬件武器化的趋势日益增长，例如爱好者驾驶的相对便宜的无人机。新闻报道倾向于将任何形式的无人机描述为“无人机”，但该术语最适合用于商业和消费系统，这些系统往往比军用无人机更小、更不复杂。
找到有效应对无人机威胁的方法并不容易。尽管最近的国防展览上展示了越来越多的反无人机 (C-UAV) 系统，但联合空中力量能力中心于 2021 年 1 月发布的一份报告将 C-UAV 描述为“一个棘手的问题”，并指出“它涉及在许多典型场景中，解决方案并非微不足道或不切实际的众多方面和问题。” 这些因素并没有阻止从事反无人机领域的企业。由于欧洲及其他地区的公司现在提供数百种系统，本文所能做的就是使用其中的一小部分来说明对抗无人机的不同方法。
检测方法
检测无人机的潜在方法包括雷达、用于检测与入侵者之间的传输的无源射频传感器（例如测向仪）、能够识别其声音特征的声学传感器以及旨在识别天空或地形背景下其存在的光电系统。数据融合可应用于多种类型传感器的同时输出，以实现单一来源检测的更高可能性。
无源射频
无源射频传感器尝试检测和分析用于飞行器与其地面控制站之间通信的任何射频信号。这种上行链路或下行链路传输的特征可以用于识别无人机的具体型号。
Bukovel-AD 由乌克兰公司 Proximus 开发，旨在使用无源射频传感器检测最远 100 公里范围内的无人机，然后在入侵者距离不到 20 公里时干扰飞行器与无人机之间的数据传输。它的控制器。它有车载或三脚架安装形式，目前在乌克兰和摩洛哥武装部队服役。在2014年至2022年的顿巴斯战争期间，该系统能够击落俄罗斯Orlan-10无人机。
主动雷达
现有雷达系统可以检测到大型无人机，但较小的无人机可能很难与雷达杂波区分开来。许多类型的小型空中监视雷达可用于对抗无人机，但可能需要更专业的雷达来检测最小的威胁。据西班牙公司 Advanced Radar Technologies 介绍，其中程 3D 雷达采用 3D 多波束天线系统、额外的高功率放大器级和 1 Hz 扫描速率，通过雷达截面来检测、跟踪和分类物体（ RCS）小于0.01平方米，例如微型四轴飞行器和微型固定翼无人机。该公司表示，这种性能水平使其适合无人机交通管理 (UTM) 和反无人机角色。
大多数用于检测无人机的雷达本身将成为敌方 ESM 的目标，因为它们的信号将表明反无人机防御系统的存在和大致位置。然而，芬兰公司 Patria 将无人机纳入其 MUSCL 无源雷达系统的潜在目标列表中。MUSCL 旨在利用现有的 FM 无线电和 DVB-T/T2 电视广播信号作为机会照明器，使用无源相干定位 (PCL) 技术来检测、定位和跟踪目标。通过测量目标反射信号和直接路径信号的到达时间差（TDOA）以及到达目标的方位角来获得目标位置。即使只有一个发射器可供利用，这种角度测量功能也允许跟踪目标。根据帕特里亚的说法，
光电
在可见光或红外波段工作的光电传感器以多个固定摄像头的形式部署，或安装在旋转万向架上，然后与合适的软件配对，可以自动检测和跟踪无人机目标，包括那些不发射射频能量的目标。它们还可用于识别雷达或其他传感器最初检测到的潜在目标。
爱沙尼亚公司 Milrem Robotics 和 Marduk Technologies 联手创建了一个移动自主 C-UAV 平台，该平台结合了 Milrem Robotics THeMIS 无人地面车辆和 Marduk Shark 光电 C-UAV 系统。虽然当前许多反无人机系统旨在拦截和干扰无人机与其操作员之间的射频通信，但 Marduk Technologies 认为，当前计算机视觉技术的进步将使无人机能够在无线电静默的条件下执行任务。该公司表示，应对此类威胁的最佳方法是结合使用传感器融合和机器学习算法来检测、分类和瞄准最远 2 公里范围内的徘徊弹药和其他小型威胁。
声学
旋转的螺旋桨和驱动它们的电机产生的声音通常对于特定的组合来说是独特的。基于高灵敏度麦克风阵列和音频分析技术的声学传感器不仅可以通过声音特征检测无人机的存在，还可以自动将其与声学特征库进行比较，以确定入侵者是什么类型的飞行器。
给定多个空间上分离的麦克风，三角测量可用于确定入侵者的大致位置，而一段时间内源信号的声音频率的多普勒频移可允许评估其大致速度和方向。然而，声学传感器的性能可能会因背景噪声和天气的存在而降低。
Microflown AVISA 提供 Skysentry，这是一种声学传感器阵列，能够跟踪从玩具店多旋翼机到大型固定翼无人机等无人机，以及直升机和螺旋桨飞机等载人平台。其基本传感器包是“Castle”，由四个硬连线且空间分布的声学多任务传感器阵列、一个声学主机（AMR）和一个气象站组成。它通常还包含两个卫星导航接收器，用于确定装置的位置和航向。一个 Castle 单位通常可由一个人在 10 分钟内部署完毕。在实践中，可以部署几个来创建传感器柱网络，这些传感器柱可以是硬连线的，也可以通过无线电互连。
该系统将整个声频谱划分为该公司所说的“频率段”。针对多个频率仓确定潜在威胁特征的到达方向。指向同一方向的垃圾箱越多，表明存在潜在空中威胁的可能性就越大。
探测范围将取决于无人机的类型、风速和风向等天气条件以及目标的固有噪声水平。初步测试表明，小型（2 kg）四轴飞行器无人机的探测范围可达 250 m，同等重量的固定翼无人机的探测范围可达 1 km。虽然该系统可以部署为独立的 C-UAV 系统，但它具有集成到多传感器 C-UAV 系统中所需的接口。
潜在的反击者
虽然对抗无人机的问题没有“一刀切”的解决方案，但击落入侵者的替代方案必须包括干扰目标使用的射频链路，以结束其任务，对无人机进行电子控制。入侵者并下令改变航向甚至计划外着陆，甚至物理捕获它。附带损害的风险应该最小化，而在无人机事件数量似乎可能持续上升的世界中，每次交战的成本应该较低。
