February 11, 2026
안티 드론 레이더주로 지상 1000m 이하의 낮은 고도의 공중 공간의 정확한 모니터링을 위해 설계되었습니다. 전용 신호 처리 모듈과 높은 이득 안테나를 통합함으로써,그들은 지상 물체에서 생성되는 혼돈 신호를 효율적으로 캡처합니다., 항공 목표물 및 다양한 환경 간섭, 후속 목표물 식별, 궤도 추적 및 대책 결정에 대한 고품질의 기본 데이터를 제공합니다.항공분야의 일반 공공분야 분류 표준에 따라, 1,000m 이하의 공공간은 명시적으로 저발의 공공간으로 정의되며, 100m 이하의 지역은 극저발의 공공간으로 분류됩니다.지형 장애 및 건물 반사 등 요인에 의해 영향을 받습니다.이 지역의 환경 혼란은 더 복잡합니다. 동시에이 영역은 작은 드론의 내구성과 운영 요구 사항에 부합합니다.소비자용 항공사용 드론의 주요 활동 구역으로예를 들어, 펄스-도플러 레이더를 들자면,전형적인 저속, 드론의 작은 크기 (LSS) 특성으로 인해 다차원 레이더 시스템의 탐지 정확성, 지속적인 안정성 및 간섭 방지 기능이 크게 제한됩니다.신호 강도를 포함하여, 이동 궤도, 레이더 가로 절단 (RCS) 및 비행 자세 안정성 (그림 3에서 보여진 바와 같이). 이것은 설계, 개발,안티 드론 레이더의 성능 최적화.
드론의 핵심 특징은 드론 방지 레이더의 다중 시나리오 적응력과 목표 식별 능력에 대한 엄격한 요구사항입니다.이 레이더는 지상에서 움직이는 다양한 표적을 정확하게 식별해야 합니다.도시 건물, 산악 지역 및 개방된 지역과 같은 다양하고 복잡한 지형과 환경을 가로지르는 저고도 및 극저고도 지역입니다.지상 차량, 이동하는 조류 떼와 다양한 크기와 비행 방식의 드론 (예를 들어, 다중 로터, 고정 날개, 수직 이륙 및 착륙)건물 벽 반사, 지형 파동 장애, 그리고 땅 식물 산란), 일부 안티 드론 레이더는 고도 각도를 동적으로 조정하는 최적화 전략을 사용합니다.실시간으로 조명 방향을 변경하여, 커버리지 각도 및 레이더 빔의 에너지 분포, 그들은 집중 된 지상 혼돈이있는 지역을 적극적으로 피하고 목표 신호의 신호 소음 비율 (SNR) 을 향상시킵니다.이 수동 회피 방법은 상당한 기술적 한계를 가지고 있습니다., 종종 드론 탐지에서 높은 "실각 탐지 비율"로 이어집니다.대부분의 소비자용 및 산업용 소형 드론의 (전통적) 운영 공영공간은 100m 이하 (극히 낮은 고도) 에 집중되어 있기 때문에, 레이더 빔이 고도 각도를 조정 한 후 이 영역의 원활한 커버리지를 달성하는 것은 도전입니다.특히 고밀도 도시 건물과 산 계곡과 같은 복잡한 지형에서는, 장애로 인한 맹점은 더 확장되어 발견되지 않는 위험이 크게 증가합니다.효율적이고 신뢰할 수 있는 무인 항공기 방어 레이더 시스템은 성숙한 자동 목표인식 (ATR) 기능을 갖추어야 합니다.심층 학습 알고리즘을 활용하여 포착된 신호를 추출하고 분류하고 검증함으로써 드론 목표물을 엉망, 새 및 기타 간섭 원천으로부터 정확하게 구별할 수 있습니다.검출 결과를 신뢰성있게 보장하는 동시에 검출을 놓친 위험과 거짓 경보의 위험을 근본적으로 줄이십시오..
드론의 고유한 특성인 ′′작은 크기′′는 매우 낮은 레이더 가로단 (RCS) 을 초래합니다.RCS 값이 0에서0.01에서 0.1 평방 미터, 전투기와 헬리콥터와 같은 전통적인 항공기보다 훨씬 낮습니다.반사되는 약한 레이더 신호는 환경 혼란과 전자기 간섭에 의해 쉽게 가려집니다.이 특징은 레이더 탐지기에서 매우 높은 감수성을 요구하며 약한 신호 추출에 대한 강력한 기능을 요구합니다.증폭전기자기 간섭과 환경 혼란을 효과적으로 필터링하는 동시에라더는 또한 "장거리 탐지 및 단거리 정밀 위치 설정"의 이중 성능 목표를 달성하기 위해 광범위한 탐지 범위를 커버해야합니다.이 핵심 성능 목표의 실현은 높은 탐지 및 식별 신뢰성에 기초해야합니다.다차원적인 기술 최적화를 통해 협력적인 "하드웨어 + 알고리즘" 시스템 구축이 필요합니다.하드웨어 차원에서, 높은 감수성 안테나와 소음 낮은 수신기와 같은 핵심 구성 요소는 신호 수신 및 변환 효율성을 향상시키기 위해 업그레이드됩니다. 알고리즘 차원에서,적응적 필터링과 같은 첨단 기술, 펄스 압축 및 지속적인 거짓 경보 속도 (CFAR) 검출이 약한 목표 신호에 대한 식별 능력을 강화하기 위해 도입되었습니다. 이것은 정확한 캡처를 보장합니다.특징 인식, 그리고 약한 목표 신호의 안정적인 잠금, 신호의 잘못된 판단과 잘못된 판단이 후속 대응 작전의 효율성과 정확성에 영향을 미치지 않도록 방지,따라서 실제 응용 시나리오의 요구 사항을 충족합니다..
드론의 특징은 저속 비행도레이더대부분의 작은 드론은 시속 10~50km의 속도로 비행하며, 일부 초저도 비행 드론은 0속도에 접근합니다.그들의 움직임 특성은 떠있는 혼란의 것과 거의 구별되지 않습니다., 느리게 날아다니는 새, 떨어지는 물체, 그리고 다른 간섭 목표물. 전통적인 추적 알고리즘은 속도 차이에 기초하여 효과적으로 구별하기 위해 어려움을 겪습니다.드론 표적에 안정적인 잠금 상태를 유지하지 못하고 광학 및 적외선 센서와 같은 보조 센서의 판단을 오해 할 수 있습니다.이것은 멀티 센서 퓨전 시스템에서 데이터 오차와 결정 오류로 이어집니다.이러한 오차는 C-UAS 솔루션 내의 대책 장치에 추가로 전파됩니다.방향 교란 장치, 물리적 가로막기 메커니즘 및 레이저 대책 시스템과 같이, 지연되고 불확정한 대책 조치를 초래합니다.그들은 목표 드론을 신속하고 효과적으로 가로막지 못하고 심지어 주변 무고한 목표물에 간섭을 일으킬 수도 있습니다.이 문제를 해결하기 위해, 레이더 시스템은 높은 스캔 업데이트 속도와 빠른 목표 식별 기능을 필요로 합니다.목표 궤도 예측 모델, 그들은 실시간으로 목표 이동 매개 변수 (속도, 궤도, 자세, 비행 경향) 를 업데이트하여 다양한 간섭 대상에서 저속 드론을 빠르게 구별 할 수 있습니다.그리고 후속 대응 단위들을 실시간으로, 정확하고 지속적인 목표 데이터 지원. 이것은 추적 및 대응 작업의 정확성과 신속성을 보장합니다.보안과 같은 실제 시나리오의 신속한 대응 요구 사항을 완전히 충족합니다., 군사 및 이벤트 보호.
우리는안티 드론 시스템 더 자세한 정보는 Susan@uav-ir.com에 문의하십시오.
