Welche Technologie zur Drohnenabwehr ist für den Anwendungsfall und das Szenario am besten geeignet? In diesem Whitepaper werden die Stärken und Schwächen älterer und neuerer Technologien bewertet, um Diskussionen und Bewertungen darüber zu unterstützen, welche Technologie die spezifischen Anforderungen am besten erfüllt.
Radargeräte sind eine beliebte Technologie zur Erkennung von Altlasten, die eine große Reichweite haben. Ältere Systeme, die vor allem im Militär und in der Luftfahrt eingesetzt wurden, können zwar größere Flugzeuge erkennen, aber, aufgrund der geringen Größe von sUAS, oft keine Drohnen verfolgen. Modernere Anti-Drohnen-Radarsysteme verwenden fortschrittliche Technologien wie ESA (Electronically Scanned Array) und Mikro-Doppler, können aber nicht immer zwischen kleinen Drohnen und anderen Flugobjekten wie Vögeln unterscheiden, was zu Fehlalarmen führt.
Radargeräte sind auch witterungsabhängig und können bei Regen und Nebel nur eingeschränkt erfolgreich sein, da für einen optimalen Betrieb eine klare Sichtlinie erforderlich ist. Darüber hinaus sind Radargeräte empfindlich gegenüber Brechungen und Reflexionen. Dies kann dazu führen, dass mehrere Signale aus verschiedenen Richtungen, die von demselben Objekt stammen, vom Radar empfangen werden. Dieser Effekt tritt häufig in städtischen Umgebungen auf, wo hohe Gebäude solche Brechungen und Reflexionen erzeugen können.
Während elektro-optische Sensoren zur Identifizierung von Drohnen eingesetzt werden, werden sie in der Regel durch andere Erkennungs- und Verfolgungssysteme, wie z. B. Radare, ausgelöst. In Kombination mit Radargeräten werden sie als Validierungstechnologie eingesetzt, um die Zahl der Fehlerkennungen zu verringern. Diese Sensoren setzen hochentwickelte elektro-optische Infrarot-Wärmebildkameras (EO/IR) ein, um Drohnen anhand ihrer visuellen und temperaturbezogenen Merkmale zu identifizieren und zu überprüfen, ob es sich bei einem erkannten Objekt tatsächlich um eine Drohne handelt.
Der größte Nachteil von EO/IR-Lösungen für die Detektion besteht darin, dass sie eine klare und direkte Sicht erfordern, die in dichten, überfüllten oder städtischen Umgebungen nicht immer gegeben ist. Auch Dunkelheit, Nebel und Regen können die Wirksamkeit von EO/IR-Detektionslösungen beeinträchtigen. Wenn man sich bei der Überprüfung auf EO-Sensoren verlässt, kann menschliches Eingreifen in Echtzeit erforderlich sein, um zu bestimmen, ob es sich bei dem Bild um eine Drohne handelt oder nicht. Dies hat einen ständigen Personalbedarf zur Folge.
HF-Radio-Richtungs-Sucher verwenden Sensoren, um UAVs zu erkennen und zu verfolgen. Sie überwachen gängige Frequenzbänder, die sie mit einem Archiv von Drohnenkontrollsignalprofilen zur Klassifizierung dieser Arten von Signalen abgleichen können; so können sie die radiale Richtung, aus der diese Signale kommen, abschätzen. Die Verwendung von Messungen mehrerer Sensoren hilft bei der Eingrenzung des möglichen Standorts der Drohne, was bei der Verfolgung und beim Übergang von der Erkennung zur Schadensbegrenzung hilfreich ist. Radio-Richtungs-Sucher sind jedoch nur auf die Erkennung und eine begrenzte Verfolgung ohne Identifizierung beschränkt. Sie sind möglicherweise nicht in der Lage, bestimmte Flugzeuge zu identifizieren oder den genauesten Echtzeit-Standort der Drohne zu ermitteln. Darüber hinaus können Radio-Richtungs-Sucher in Städten und komplexem Gelände aufgrund von HF-Reflexionen von Objekten wie Gebäuden oder Bergen in die falsche Richtung zeigen.
Radio-Richtungs-Sucher liefern nicht immer den genauesten Standort, da ihre räumliche Auflösung begrenzt ist. Es werden mehrere Radio-Richtungs-Sucher benötigt, um die ungefähre Position der Drohne zu bestimmen. Daher kann ein komplexer Einsatz mehrerer Sensoren mit unterschiedlichen Genauigkeitsstufen erforderlich sein, je nach Einsatzplan und Fluggebiet der Drohne.
Wie der Name schon sagt, stützen sich akustische Erkennungssysteme auf die Geräuschsignatur der Drohne und ihrer Motoren. Akustische Sensoren können die von den Drohnen erzeugten Geräusche mit einer Bibliothek von Drohnengeräuschen abgleichen. Sie sind mobil und einfach zu installieren. Die Grenzen dieser Technologie liegen auf der Hand: Viele der heutigen sensiblen Umgebungen – wie Flughäfen, Tatorte, Stadien und Arenen im Freien – sind tendenziell laut, während einige neuere Drohnen immer leiser werden. Akustische Lösungen sind in lauten Umgebungen unwirksam und können nicht zuverlässig zur Richtungsbestimmung, Ortung oder Identifizierung eingesetzt werden.
Hochentwickelte, auf Hochfrequenz (RF) basierende Anti-Drohnen-Cyber-Lösungen wie EnforceAir von D-Fend Solutions scannen und erkennen passiv und kontinuierlich die einzigartigen Kommunikationssignale, die von kommerziellen Drohnen verwendet werden, ohne dass es zu Fehlalarmen kommt. Nach der Erkennung kann die Lösung Drohneninformationen und -protokolle für einen Klassifizierungsprozess verstehen und bestimmte Drohnen als autorisiert oder nicht autorisiert kennzeichnen. Das System kann den Typ der Drohne und ihre genaue Position bestimmen. Dazu gehören die Startposition und oft auch die Position des Piloten in Echtzeit, was den Sicherheitsbehörden helfen kann, mit den Drohnenpiloten umzugehen. Cyber-Lösungen erfordern weder eine ruhige Umgebung noch eine direkte Sichtverbindung.
HF-Cyber-Lösungen können durch das Signal-Rausch-Verhältnis beeinträchtigt werden, obwohl die Flugreichweite der Drohne bei gleichem RF-Rauschpegel oft ebenfalls reduziert wird. Die Erfassungsreichweite kann auch durch das Betriebsfrequenzband der Drohne beeinflusst werden.
Cyber-Lösungen sind ganzheitlich, d. h. Erkennung und Abwehr können integriert werden, um eine intuitive, durchgängige Lösung zur Drohnenabwehr zu bieten. Die für die Erkennung, Verfolgung und Identifizierung eingesetzte Cybertechnologie bietet keine falschen Erkennungen. EnforceAir von D-Fend Solutions liefert eine genaue Ortung, ist wetterunabhängig und kann auch ohne klare Sichtverbindung arbeiten. Außerdem ist kein menschliches Eingreifen erforderlich, um Bedrohungen zu erkennen. RF-Cyber-Takeover konzentriert sich auf bestimmte RF-basierte hergestellte oder Do-It-Yourself kommerzielle Drohnen und die Überwindung ihrer spezifischen Protokolle.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die RF-Cyber-Detektion der nächsten Generation eine genaue Erkennung ermöglicht, ohne dass eine Sichtverbindung erforderlich ist, und dass sie vollständig in die Cyber-Takeover-Abwehr integriert werden kann, wenn dies zulässig und erforderlich ist, um eine End-to-End-Lösung zu schaffen. Die Technologie eliminiert falsch positive Erkennungen, liefert genaue Standortinformationen und ist auch in lauten Umgebungen effektiv. Die RF-Cyber-Detektion kann nicht nur die Position der Drohne, sondern auch ihre Startposition bestimmen und in einigen Fällen auch die Fernsteuerung verfolgen.
Einrichtungen, die unbemannte Flugsysteme (C-UAS) rechtmäßig einsetzen dürfen, sollten sich einiger Umweltaspekte bewusst sein, die sich direkt auf den Betrieb solcher Technologien auswirken können. Zu diesen Überlegungen können eine eingeschränkte Sichtlinie, Hochfrequenzrauschen und die Ausbreitung von Funksignalen gehören.
Der Einsatz von mehrschichtigen Erkennungstechnologien wie EnforceAir von D-Fend ist eine wirksame Strategie, um die Wahrscheinlichkeit der Abwehr einer bestimmten Bedrohung zu erhöhen und einen ganzheitlichen Ansatz für einen sichereren Luftraum zu ermöglichen.
