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  • 吸引更多的企业加入到反无人机的行业来,共同研发、孵化更多更新的反无人机技术产品,用于净化天空,维护合法秩序。据了解,目前,已经在无人机反制方面取得了丰硕的成果,成功突破市面无人机常规通讯频段、通讯加密...
  • 1.4无人飞行器探测发现难度大,打击难度大 二.无人机概述 2.1 无人机概述 2.2 无人机飞行系统与飞行模式 2.3 无人机任务载荷系统 2.4 无人机地面控制系统 2.5 无人机数据链系统与数据通信 三.国...


    一.无人机现实威胁
    1.1 无人机现实威胁案列
    1.2 无人机主要威胁目标分析
    1.3 无人机主要威胁手段分析
    1.4无人飞行器探测发现难度大,打击难度大
    二.无人机概述
    2.1 无人机概述
    2.2 无人机飞行系统与飞行模式
    2.3 无人机任务载荷系统
    2.4 无人机地面控制系统
    2.5 无人机数据链系统与数据通信
    三.国内外无人机管理
    3.1 美国--无人机管理规程
    3.2 中国—空管委、工信部、民航总局
    四.无人机防范措施
    4.1 无人机侦测与跟踪技术
    1、雷达(如机扫雷达、电扫雷达)
    2、光电(光电技术跟踪和识别,含热成像(红外、激光补光等方式))
    3、无线电(频谱侦测、协议破解等)
    4、声学补盲(接收声音信号)
    5、无人机侦测技术比较
    4.2 无人机干扰与反制技术
    1、无线电干扰阻断
    2、导航信号干扰诱骗
    3、无线电接管
    4、物理抓捕:无人机携带网对入侵无人机进行捕抓;
    5、直接毁伤(微波武器、激光武器等)
    6、无人机反制防御打击技术对比
    4.3 无人机飞手定位技术
    4.4 无人机敌我识别(合作与非合作目标管控)
    4.5 针对无人机群的防范考虑
    五.相关产品与案例情况
    六.如何选型和设计方案
    6.1反无人机技术多样,各种技术类别之间不存在谁比谁先进,各有优缺,根据现场使用环境、防范目标合理搭配使用;
    6.2不存在一款反无人机产品或技术,能够在所有环境下均适用、能够防范所有反无人机;
    6.3如何设计反无方案并选型
    6.4各类技术电磁辐射对人体的影响
    附录一:“无形截击-2019”的反无人机对抗挑战赛参赛名单

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  • 反无人机系统干扰民航GPS信号的技术分析及思考.pdf
  • 所谓“道高一尺,魔高一丈”,军事上的反无人机技术看起来没什么缺陷。但从另一个角度来说,像前面所提到的,将大疆这种民用无人机改装成”杀人蜂“,却并非不可能。事实上,从操作无人机杀人,到利用AI杀人,只差一...

    作者:aming

    编辑:大宝

    图片:网络

    官网:iterduo.com

    科技是为了改善人们生活,造福人类而存在的。但科技高速发展的同时,也带来了许多难以预料的种种问题,这里面不仅有伦理道德的问题,也有利用科技手段作恶带来的反面教材。

    最近争论颇为激烈的无非是周鸿祎怒怼90后女生的事件。回顾一下这个事件的始末:起因是一篇《一位92年女生致周鸿祎:别在盯着我们看了》文章刷遍朋友圈,目标直指360的智能摄像头及水滴直播。然后,360为此高度紧张,隔天周鸿祎还专门召开发布会介绍了开启水滴直播要经过几步操作,以此反击92年女生的说法,并声称“该事件为黑公关恶意为之”。

    其实事实不难判断:错的并非360,而是利用智能摄像头和水滴直播去“获取”隐私的那些人。的确,网络中许多色情片段都是用这种摄像头偷拍而来的。

    错的不是科技产品,因为,作恶的是人。

    1

    反人工智能到反无人机:科幻还是真实?

    耳朵君近日重新刷了黑镜第三季,其中的故事让我们感觉到未来科技带来可怕的另一面。

    第一集讲的是一个反人工智能的故事。故事里描述了一个评分制度社会,每个社交行为都要互相评分,满分5分。评分越高的人享受的待遇越好,而评分低的人别人甚至都不愿与你说话,如同社会弃儿,满分是五星。然后女主角因为一个偶然因素,被周围的人打了低分,由此出现各种悲剧。

    这样的社会,表面看起来无比和谐,实际却肯定无比虚伪,人们都活在拘谨和面具之下。被信用体系“绑架”,最终失去了自由。我们不妨想想在所谓的大数据时代下,人们的各种行为逐渐被BAT分析透彻,如果有一天,基于这些大数据形成的征信体系,每个人都是被迫成为“完人”,这真的能够让我们活得开心吗?

    之前闹得沸沸扬扬的趣店事件,其CEO罗敏公然挑战大众智商“借钱不还一律不催收,当福利送了”。事实上,长久以来,支付宝给趣店的流量入口是其新用户主要来源。在趣店的在招股书中称“在2017年2月份前,趣店和其现金贷产品来分期都位于支付宝用户界面的toptensearches”。

    如果不是中国监管机构对现金贷行业出台最严厉的监管政策,各种小额贷款的“原罪”,迟早会产生更多的恶果。

    第二集是反VR的故事,一个靠测试电子游戏赚钱的背包客(男主)报名参加了一个游戏公司的内测。这个游戏类似VR技术,让你产生非常真实的幻觉,引出人内心最恐惧的东西。一旦进入了这个幻想中的世界,你可能就永远出不来了。

    《 人类简史》、《未来简史》的作者尤瓦尔·赫拉利认为,人类的发展已经来到了巨变的前夜。人工智能在未来十年,有可能将数十亿的人赶出就业市场,使得人类产生大规模失业。尤瓦尔认为未来99%的人属于无用阶级,另外1%的人则成为掌控算法、通过生物技术战胜死亡的神人。显然,未来的无用阶级,很可能像《盗梦空间》里的那些低X人口一样,只能活在VR世界里。

    第六集的主题是反网络语言暴力,但耳朵君真正感到恐惧的是剧中杀人蜂。

    11月中旬,在日内瓦举办的联合国特定常规武器公约会议上,公布了一段可怕的视频:视频中,这种形体类似杀人蜂的机器人,内置里各种传感器、广角摄像头、支持面部识别,同时装载了3克炸药。此外,它还能无规则飞行来反狙击,完全基于AI,轻易躲避人的抓捕。通过面部识别技术,该机器人可快速锁定猎杀目标,对其额头一击致命。

    class="video_iframe" data-vidtype="2" allowfullscreen="" frameborder="0" data-ratio="1.7666666666666666" data-w="848" data-src="http://v.qq.com/iframe/player.html?vid=c0508bk2el8&width=638&height=358.875&auto=0" style="display: block; width: 638px !important; height: 358.875px !important;" width="638" height="358.875" data-vh="358.875" data-vw="638" src="http://v.qq.com/iframe/player.html?vid=c0508bk2el8&width=638&height=358.875&auto=0"/>

    这段视频显然更像是科幻故事中的场景。但伯克利大学教授、资深AI研究者Stuart Russell在视频的最后提醒人们,想象一下,这些致命的自动武器一旦落入恐怖分子之手,可能造成怎样的后果。在耳朵君与几家无人机的业内人士交流中,他们认为以目前的无人机和人工智能技术,完全有可能实现视频中“杀人蜂”的功能。

    2

    如何反制?衍生”反无人机市场“

    无人飞机在战争中的应用,其实早几年就流传甚广。外媒报道,在去年12月,叙利亚军队在大马士革的发现了ISIS撤离时留下的大量新组装的“精灵”系列无人机。这就让ISIS的无人机来源之谜得到了一个更为完整的答案:通过英国的亚马逊采购相当数量的成品,然后进行大规模仿制。ISIS手中那些“精灵”就是“亚马逊上售价1000美金左右的中国大疆公司的产品”。

    显然,这些无人机,在恐怖分子手中被改造成各种“自杀式”投弹机器。因此,“反无人机”市场开始被提及。今年早期,成都、深圳等城市频繁出现无人机干扰机场正常运营,造成航班备降和等待的情况。有业内人士称,这有可能是“反无人机”设备厂商的“杰作”。

    当前,各国反无人机技术主要有三种。第一种是干扰阻断类,主要通过信号干扰、声波干扰等技术来实现;第二种是直接摧毁类,包括使用激光武器、用无人机反制无人机等;第三种是监测控制类,主要通过劫持无线电控制等方式实现。

    第一种的模式主要是电磁干扰枪或者声波干扰枪,让无人机受到电磁干扰波或者声波干扰(干扰无人机上的陀螺仪),使其通信、导航系统失灵,在空中悬停、返航或是降落到地面。

    第二种,明显侧重于军事领域,比较常见的是激光炮。这种激光炮一般带有高能激光移动发射器,发射器在全功率情况下发出的激光可以快速破坏无人机外壳。

    第三种是建立反无人机辅助系统。类似的案例是今年11月,广州白云机场宣布,他们已经开始采用最新无人机监视系统“苍擒无人机侦测防御系统”,可以针对对擅自闯入禁飞区的无人机进行预警、跟踪和驱赶。

    根据国外市场研究机构发布的“反无人机市场报告”预测,反无人机市场的年复合增长率已经达到24%,到2022年,反无人机市场总额将达到11.4亿美元,其中,亚太地区的反无人机系统需求将占全球市场的30%,反无人机产品将长期保持高速增长。

    3

    结束语

    所谓“道高一尺,魔高一丈”,军事上的反无人机技术看起来没什么缺陷。但从另一个角度来说,像前面所提到的,将大疆这种民用无人机改装成”杀人蜂“,却并非不可能。事实上,从操作无人机杀人,到利用AI杀人,只差一个功能模块而已。

    正如尤瓦尔·赫拉利所说,历史总是被小概率事件所改变的。可以预见,现实中一旦出现”杀人“无人机的出现,正邪双方的科技力量都会由此暴增。

    【end】

    本文作者:aming,IT耳朵扫地僧,不辣der南方大叔,专注行业评论,企业专访,微信:amingagain,欢迎来扰。

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  • 上世纪 80 年代起就从事人工智能在无人驾驶汽车和医学心电图辅助诊断等领域的相关研究。1992 年加入新加坡松下研究院,从事音视频信号处理和压缩算法设计和应用,随后专注于图像识别领域的研究工作。2013 年就率先...

    在这里插入图片描述
    计算机视觉领域的“奥运会”、CCF A 类国际会议 CVPR 2020 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)将于 2020 年 06 月 16-20 日在美国西雅图举办。近日,CVPR 官方网站公布了 Proposal 的最终收录结果,各式各样的 Workshop 和挑战赛已相继启动报名。

    其中,“全华班”AI 学者组织的 The 1st Anti-UAV Workshop & Challenge (https://anti-uav.github.io/)尤为亮眼,该 Workshop 由北方电子设备研究所助理研究员赵健博士、澎思科技首席科学家申省梅、中国科学院自动化研究所王强博士、研究员兴军亮博士、副研究员朱贵波博士、天津大学在读硕士胡凯、西安交通大学特聘研究员洪晓鹏博士、小鹏汽车首席科学家郭彦东博士、中国科学技术大学教授张天柱博士、新加坡国立大学副教授冯佳时博士、百度深度学习实验室主任郭国栋博士等诸多学者共同发起,由澎思科技、金山云、Drones 期刊赞助,除接收相关论文,还将组织极具吸引力的第一届“反无人机”挑战赛,主要针对基于多模态视频流数据的复杂环境下无人机目标的检测、跟踪、识别等视觉感知与处理任务。

    近年来,商用小型无人机飞速发展,其相比于载人机而言,具有体积小、成本低、机动性强等优势,可完成一些载人机无法完成的任务,已被广泛应用于航拍、监控、遥测、勘探、救援、物流等诸多领域。然而,也有不法分子利用无人机对敏感区域进行侦查/监视或携带危险物品/武器对重要人物进行毁伤。2019 年 09 月 14 日,沙特阿拉伯国家石油公司(阿美石油公司)两处石油设施遭无人机袭击,给沙特带来了巨大的经济损失,并导致国际油价在短期内飙升。如果能够在受到袭击伤害之前对入侵无人机进行精准探测,就能够采取有效反制措施最大化降低损失。近来国内外多次发生无人机非法入侵事件,不仅对公民的个人隐私与生命财产安全造成了严重危害,而且对机场、军事基地、大型集会现场、核电站、政府机部门驻地等敏感区域的安防造成了极大威胁。因此,开展复杂环境下低慢小(无人机)目标智能感知的研究,从而对无人机进行有效的探测和监管,具有重要意义。

    CVPR 2020 Anti-UAV Workshop & Challenge 的举办初衷在于鼓励来自多模态小物体检测、跟踪、识别领域及其他相关领域的专家、学者、老师、同学们展示他们的科研成果,共同探讨、交流、构思新想法、新方案,并由此推动和促进实际应用场景下的有关技术与系统的性能和实用价值。

    CVPR 2020 Anti-UAV Workshop & Challenge 日程为期 0.5 天(2020 年 06 月 19 日下午),纽约州立大学石溪分校教授凌海滨博士、加州大学默塞德分校教授杨明玄博士将受邀做主题报告。预期最终接收 20 篇海报文章,1 篇口头报告文章(来自最佳论文团队)。接下来将带来详细信息:

    Part 1 征稿信息

    重要日期

    截稿:2020 年 03 月 24 日
    审稿通知:2020 年 04 月 08 日
    终稿提交:2020 年 04 月 16 日
    会议:2020 年 06 月 19 日

    投稿网址

    https://cmt3.research.microsoft.com/AntiUAV2020.

    征稿范围

    本次征稿范围包含但不限于以下视觉感知与处理任务的相关方向:

    • 计算机视觉在无人机领域的应用
    • 基于近红外(NIR)和/或可见光(VIS)数据的无人机搜索策略
    • 无人机检测频谱传感技术
    • 无人机定位与开集识别
    • 面向无人机的场景理解
    • 小/微型物体检测与追踪技术
    • 细粒度物体识别
    • 实时深度学习推理
    • 红外图像和视频分析
    • 多模态融合技术

    Part 2 竞赛信息

    重要日期

    结果提交:2020 年 04 月 15 日
    会议:2020 年 06 月 19 日

    CVPR 2020 Anti-UAV Challenge 要求参赛算法模型准确、稳定、实时追踪多模态视频流中给定的无人机目标,同时估计目标的追踪状态;当目标消失时,需给出其不可见标记。
    在这里插入图片描述主办方提供 160 段高质量的全高清双模态(可见光 RGB+ 近红外 NIR)视频序列(100 段视频用于验证集测试,60 段视频用于测试集测试),涵盖多种场景下多种尺度无人机的数据(3 种尺寸,即,大、中、小;4 种型号:即,DJI-Inspire、DJI-Phantom4、DJI-MarvicAir、DJI-MarvicPRO)。可见光与近红外视频数据通过可由计算机远程控制的带有自动转台的固定于地面的特制摄像设备进行采集。所有数据均通过专业的数据标注员进行标注,带有如下密集标注信息:bounding box、属性(大、中、小、白天、夜晚、云雾、楼宇、虚假目标、速度骤变、悬停、遮挡、尺度变化)以及表示当前帧是否存在目标的标志位。
    图片1.png相关数据集已开放下载并开始接受参赛队伍注册及结果提交。更多详细信息请参阅

    https://anti-uav.github.io/dataset,
    https://anti-uav.github.io/submission/,
    https://github.com/ZhaoJ9014/Anti-UAV。

    Part 3 Workshop 详情

    议程安排

    日期: 2020 年 06 月 19 日下午

    13:30-14:00 开幕致辞与欢迎仪式
    14:00-14:30 竞赛介绍与结果公布
    14:30-14:40 口头报告 1:反无人机挑战赛冠军(1,200 USD 奖金 + 证书 + 奖品)
    14:40-15:10 受邀报告 1:凌海滨,教授,纽约州立大学石溪分校
    15:10-15:40 海报展示与茶歇
    15:40-15:50 口头报告 2:反无人机挑战赛亚军(800 USD 奖金 + 证书 + 奖品)
    15:50-16:20 受邀报告 2:杨明玄,教授,加州大学默塞德分校
    16:20-16:30 口头报告 3:反无人机挑战赛季军(500 USD 奖金 + 证书 + 奖品)
    16:30-16:40 口头报告 4:最佳论文(500 USD 奖金 + 证书 + 奖品)
    16:40-17:10 颁奖典礼与总结展望
    

    主办成员

    赵健,助理研究员,北方电子设备研究所
    申省梅,首席科学家、新加坡研究院院长,澎思科技
    王强,博士(在读),中国科学院
    兴军亮,教授,中国科学院
    胡凯,硕士(在读),天津大学
    朱贵波,副教授,中国科学院
    洪晓鹏,特聘研究员,西安交通大学
    郭彦东,首席科学家,小鹏汽车
    张天柱,教授,中国科学技术大学
    冯佳时,助理教授,新加坡国立大学
    郭国栋,主任,百度深度学习实验室

    附:

    关于北方电子设备研究所赵健博士

    赵健,个人主页https://zhaoj9014.github.io/,2019 年 04 月 30 日获得新加坡国立大学博士学位,导师为冯佳时、颜水成,现为北方电子设备研究所助理研究员,CSIG-BVD 委员,IEEE、CCF、CSIG、BSIG 会员。研究领域涉及人工智能、深度学习、模式识别、计算机视觉与多媒体分析。目前共参与重点项目 2 项(排名分别为第 3、第 5)。迄今已发表高水平学术论文 30 余篇,单篇影响因子最高 17.73,包括以下顶级国际期刊/会议:T-PAMI、IJCV、T-IP、NeurIPS、CVPR、IJCAI、ECCV、ACM MM、AAAI、BMVC、WACV。曾作为第一作者获得新加坡模式识别与机器智能协会 PREMIA 2019 Lee Hwee Kuan 奖(金奖);国际多媒体领域顶级会议 ACM MM 2018 最佳学生论文奖;ICCV 2017 MS-Celeb-1M 大规模人脸识别竞赛 Hard Set、Random Set 与 Low-Shot Learning 全部任务冠军;CVPR 2017 L.I.P 竞赛人物解析与人物姿态估计全部任务亚军;NIST 2017 IJB-A 无约束人脸识别竞赛人脸验证与人脸鉴别全部任务冠军。曾担任 IJCV、T-MM、T-IFS、T-CSVT、Neurocomputing、CSSP、JVCI、NeurIPS(NeurIPS 2018 前 30% 最佳审稿人)、CVPR、ICCV、ECCV、ACM MM、AAAI、ICLR、ICML、UAI 等本领域主流期刊/会议的受邀审稿人。曾组织 CVPR 2018 L.I.P Workshop & MHP Challenge (https://lv-mhp.github.io/)。

    关于澎思科技首席科学家、新加坡研究院院长申省梅

    申省梅,澎思科技首席科学家、新加坡研究院院长。申省梅是人工智能和深度学习领域的带头人,前新加坡(松下)研究院副院长,领导超过 40 人的算法研究团队,累计专利 300 余项。上世纪 80 年代起就从事人工智能在无人驾驶汽车和医学心电图辅助诊断等领域的相关研究。1992 年加入新加坡松下研究院,从事音视频信号处理和压缩算法设计和应用,随后专注于图像识别领域的研究工作。2013 年就率先带领团队转向深度学习方向,在深度学习、计算机视觉领域取得了瞩目的成绩,拥有计算机视觉的全栈技术能力,技术面横跨多个应用领域,在基于深度学习的人脸检测和识别、行人检测和跟踪、行人再识别、车辆识别、自动驾驶、驾驶员行为检测、移动操作机器人等领域均取得了世界顶级成果。

    2019 年 3 月,申省梅加入国内 AI 公司澎思科技,任首席科学家、新加坡研究院院长,致力于监控与安全、智慧城市、自动驾驶、智能机器人以及 AI 工厂自动化等领域的相关技术研究。在 2019 年,申省梅带领澎思新加坡研究院已经斩获 13 项计算机视觉技术相关世界冠军,遍布人脸识别(Face Recognition)、行人再识别(Person ReID)、车辆再识别(Vehicle ReID)和异常行为检测(Anomaly Detection)等计算机视觉技术多个领域。

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  • 无人机蜂群拦截系统作战构想与关键技术&论文解读 刘文章 张 骞,赵梓涵 时事背景: 在 2020年纳卡冲突中,阿塞拜疆使用无人机攻击 亚美尼亚地面坦克及士兵 无人机蜂群拦截网络系统概念: 在未来作战中,为...

    @toc

    文献链接:

    无人机蜂群拦截系统作战构想与关键技术&论文解读 刘文章 张 骞,赵梓涵

    时事背景:

    在 2020年纳卡冲突中,阿塞拜疆使用无人机攻击 亚美尼亚地面坦克及士兵

    无人机蜂群拦截网络系统概念:

    • 在未来作战中,为突破防御系统,达成作战效果,不仅会有针对重点目标的精确打击,还可能存在“饱和式”的空天打击、无人机蜂群袭击
      graph BR
      A[重要目标] --> B(自杀式无人机蜂群)
      A[重要目标] --> C(火箭弹)
      A[重要目标] --> D(空飘气球)
      A[重要目标] --> E(非常规手段)

      当前世界主要国际防空力量均是按照体系作战思想构建

      graph BR
      A[体系作战思想] --> B(远程武器)
      A[体系作战思想] --> C(中程武器)
      A[体系作战思想] --> D(近程武器)
      A[体系作战思想] --> E(末端武器)
    • 该体系作战在远中近程防空武器(S300)于末端防空武器 存在一定的火力空白

      美国海军研究生学院Loc Pham在 2012年发表 的 《无人机蜂群攻击》 曾探讨了防空系统对蜂群作战 的防御问题。文章显示,即使是世界上最先进的防空 体系之一的海面“宙斯盾”系统(装备了干扰器、诱饵 弹^ '标准”系列防空导弹、127 mm舰炮、2 座 “密集阵”近防武器系统),面对5~10架从各个方向来袭的无人 机蜂群攻击,也显得力不从心,根本无法做到全部有效

      无人机蜂群拦截系统:

      无人机 蜂群拦截系统是在无人机蜂群技术的基础上,设计一 种可实施高度自主拦截的无人机蜂群拦截系统.

      graph BR
      A[拦截无人机] --> B(可自主组网控制 终端)
      六边形空间错位矩阵排列结构
      A[拦截无人机] --> C(灵巧式高爆自毁炸弹)
      A[拦截无人机] --> D(可探测来袭目标的模块)

      系统通过采用“无人机蜂群对抗无人 机蜂群'、“无人机蜂群集中毁伤巡航导弹”的策略 应对敌可能采取的 多弹种、高密度·全方位饱和式攻击

      无人机拦截系统组成

    • 据系统作战需求,为提高整体拦截效能,无人机蜂群拦截系统根据任务职能区分,采取群 组编队的方式
    • 构建以拦截群为核心,侦察群、反辐射 群、诱饵群、电子对抗群(干扰群)、补充群负责协同的 空中无人机蜂群拦截系统
      graph BR
      A[拦截群] --> B(侦察群)
      A[拦截群] --> E(反辐射群)
      A[拦截群] --> C(电子对抗群_干扰群)
      A[拦截群] --> D(诱饵群)
      A[拦截群] --> F(补给群)

    在这里插入图片描述

    拦截群

    • 拦截群:正六边形是能够不重叠地铺满一个平 面的三种正多边形(正三角形、正方形和正六边形)
    • 六边形以最小量的材料占有最大面积m 。拦截群通过采用“六边形空间错位矩 阵”的排列结构,前后交错排列,可实现拦截效率的最 大化。
      • 拦截群进行模块化编组,每个模块配置拦截无 人机若干,前后分层配置,每层在不同平面上,且相邻 两层之间留有一定的安全距离在这里插入图片描述
    • 每架无人机的位置在 组网前根据编号定位,确保任务规划到具体无人机。
    • 整个六边形错位矩阵拦截网的分层数量、每层拦截网 占有的无人机数量,以及每层拦截网之间的距离可根据来袭目标携带弹药的杀伤半径进行调整,确保无人 机和无人机、拦截层和拦截层之间距离适当,防止出现 “一弹引爆多机”的问题
    • 截群在预定区域展开后,通过地面雷达或无人 机侦察群不间断地向拦截群传输和共享指令,随时调 整拦截群位置。
    • 为有效应对各类攻击,提高拦截效率, 如图3 所示,可采用多层布防、多单元组合布防,以及 多层多单元组合布防等方式来增加拦截面积和拦截纵深。在这里插入图片描述

    侦察群:

    • 侦察群:侦察群主要由搭载合成孔径雷达、多 功能相控阵雷达等设备的无人机群组成,可部署在拦截系统前侧.
    • 主要任务是与地面雷达系统协同判断敌 飞行物的类别、编队形式、速度、方位、高度、携带的武 器和精确计算敌飞行物的飞行轨迹等.
    • 并将敌飞行物 的相关信息实时传送给拦截群。

    反辐射群:

    • 反辐射群:反辐射群配置反辐射无人机若干, 可部署在侦察群后侧
    • 主要任务是根据敌雷达信号进 行攻击,摧毁飞行物的雷达;
    • 如果敌飞行物为无制导能 力的火箭弹等武器,则反辐射群不工作。

    电子对抗群(干扰群):

    • 电子对抗群(干扰群) 配置电抗无人机若干,可部署于侦察群后侧
    • 主要任务 是防敌电磁干扰,同时压制和干扰敌飞行物通信信号

    诱饵群:

    • 诱饵群:诱饵群配置各型诱饵无人机若干,可部署于拦截群前侧
    • 主要任务是诱导敌空袭目标偏离 攻击目标和攻击拦截网,实现保护我方重要目标的 作用。

    补充群:

    • 补充群:补充群主要由空中补充群和地面补充 群组成
    • 当拦截网络中的无人机出现损伤和自毁后,能根据无人机蜂群指挥控制网络的指令自主派遣无人机 补充至相应的战斗位置,保障任务继续执行。

    无人机蜂群拦截系统作战构想:

    拦截无人机蜂群

    • 无人机蜂群攻击具备数量多、机动灵活等特点,但其突出弱点为易受电子干扰
    • 干扰群脱离原 有编队突进至4 点(敌无人机蜂群前侧)并迅速向敌蜂 群两侧散开,与之保持一定距离进行干扰压制;
    • 反辐射群随后突进至8 点,灵活锁定敌无人机蜂群通讯中枢 部分进行打击;
    • 诱饵群至C 点发出假的通信和雷达信 号,持续诱导敌剩余无人机向拦截群飞行; 拦截群梯次配置至D点,与补充群配合 在这里插入图片描述

    拦截巡航导弹:

    • 巡航导弹具有飞行速度快、高度低、机动灵活等特点,但其易受电子干扰及诱饵欺骗
    • 当敌巡航导弹进入我方侦察半径时,侦察群通过自身雷达、地面雷达和预警机配合持续锁定目标
    • 预测巡航导 弹的弹道轨迹,并将弹道测算的信息传输至拦截群;干 扰群脱离原有编队突进至4 点(敌巡航导弹前侧)并迅 速向巡航导弹两侧散开,与之保持一定距离进行干扰 压制
    • 诱饵群发出假的雷达和通信信号,在 B 点和C 点 持续诱导敌巡航导弹向拦截群或预定诱骗攻击区域飞 行;
    • 拦截群高速机动到预定的飞行轨道,展开战斗队形 对巡航导弹预定飞行空域执行重点拦截
    • 必要时,可在诱骗攻击区域实施打击 在这里插入图片描述

    拦截炮弹(火箭弹):

    • 炮弹(火箭弹)具有无制导装置,密集度大的特点.
    • 拦截系统无法破坏其雷达、通信和控制设备,但通 过空地雷达可以精准预测其飞行轨迹。
    • 当敌炮弹(火箭弹)进入我方侦察半径时,侦察群 通过雷达测算弹道并与地面雷达和预警机配合持续 锁定目标,预测炮弹(火箭弹)的弹道轨迹。
    • 拦截群 可提前机动并集中部署到炮弹(火箭弹)的预定轨迹 上,展开战斗队形对炮弹(火箭弹)可能飞过的空域 执行重点拦截。
    • 当炮弹(火箭弹)数量较大时,补充 群及时支援拦截群,并可呼叫地面防空系统与拦截群 协同进行拦截。 在这里插入图片描述

    拦截空飘气球:

    • 空飘气球具有目标明显、速度较慢等特点
    • 可采取 类似拦截炮弹的方法进行拦截。但由于空飘气球可能 数量多、成本低、易摧毁,可增编部分攻击型无人机将 更具经济性

    无人机蜂群拦截系统关键技术及可行性分析

    • 无人机蜂群拦截系统构建需要在充分考虑可能面 临的来袭目标特点的基础上,综合运用一系列相关关 键技术
    graph BR
    A[关键技术] --> B(平台研制)
    A[关键技术] --> C(系统架构)
    A[关键技术] --> D(集群感知与信息融合)
    A[关键技术] --> E(集群控制与群体智能)
    A[关键技术] --> F(任务规划)
    A[关键技术] --> G(蜂群投放及回收补充)

    平台研制:

    为实现拦截系统的有效运行,达成 相应的作战效费比,无人机平台在研发和制造技术上 需要具备以下条件

    先进的研发能力和制造工艺

    由于拦截系统主要 以蜂群组网,通过无人机自爆来拦截敌“饱和式攻击”, 无人机平台必须能够规模量产,且有效控制成本,确保 达成相应的作战效费比。

    足够的生产能力和成本控制

    由于拦截系统主要 以蜂群组网,通过无人机自爆来拦截敌“饱和式攻击”, 无人机平台必须能够规模量产,且有效控制成本,确保 达成相应的作战效费比。

    系统架构:

    • 无人机蜂群拦截是集巡航、侦察、拦截、控制等多 种行动为一体的复杂任务,拦截系统必须进行科学的 系统架构和高效的集群协同
    • 以通过整体效能来应对高度对抗性、高度动态性、高度不确定性的战场环境。

    系统作战需求:

    拦截系统应具备侦察、拦截、反辐射、抗干扰、诱骗、自我补充等功能,

    graph BR
    A[拦截系统] --> B(侦察)
    A[拦截系统] --> C(拦截)
    A[拦截系统] --> D(反辐射)
    A[拦截系统] --> E(抗干扰)
    A[拦截系统] --> F(诱骗)
    A[拦截系统] --> G(自我补充)

    以实现对来袭目标从发现、引诱到拦截的作战全流程 以及自身防护和系 统补充。为提高拦截系统的鲁棒性容错性

    分布式人工智能系统中的多智能体系统(MAS):

    • 该系统核心思想是“分而治之”,即将整个拦截系统分解 为各个相对独立的子系统
    • 子系统之间通过相互协作 完成高度复杂的拦截任务。子系统之间通过相互协作 完成高度复杂的拦截任务。

    集群感知与信息融合:

    • 集群感知与信息融合是无人机蜂群拦截系统控制 决策的重要依据

    集群感知

    • 集群感知是指无人机蜂群基于机载传感器(如多功能相控阵雷达),通过无人机之间相互协同以获得更广的探测范围、更高的定位精度
      • 集群感知包括对外部环境的协同观测和无人机蜂群内部的互感能力

    信息融合

    • 信息融合主要是指无人机平台之间 (如蜂群和蜂群之间,蜂群和地面指控系统、雷达探测系统之 间等)通过数据链路传递共享目标信息平台信息情报指令等 进而获得任务区域内准确、完整的全局信 息
    • 通常要求有可靠的通信中继卫星无线接入网信息处理传输网络
      • 比如当无人机蜂群在预定任务区域 待命预警时,地面雷达可提前将来袭目标的类别数量编队形式速度方位高度等基本信息共享传输给 无人机蜂群
    • 待来袭目标进入无人机蜂群探测范围 后,蜂群进一步协同测算和精确化其飞行信息,并将信 息传递到控制终端,通过计算确定拦截无人机排列结构引爆时间,最终完成任务。

    集群控制与群体智能:

    • 集群控制与群体智能是无人机蜂群拦截系统成功 运行的核心

    • 无人机个体能力通常较弱,但通过借助蚁群算法(ACA/ACO) 、粒子群算法(PSO) 等集群控制算法

    • ,无人机蜂群可集有限智能个体的协同合作为 集体智能,实现自主编队、分组避障,部分毁伤条件下 重构编队等功能。

    • 拦截系统中的无人机应遵循“精准、 立体、快速、有序”的原则,

    graph BR
    A[拦截系统无人机] --> B(精准)
    A[拦截系统无人机] --> C(立体)
    A[拦截系统无人机] --> D(快速)
    A[拦截系统无人机] --> E(有序)
    
    • 在空袭目标来袭的路径上按 照某种排列方法展开形成空中拦截网,使拦截无人机 的拦截效能最优化

    • 当空袭目标变化飞行轨道时,拦截 无人机蜂群通过自身探测系统、地面雷达和其他无人 机群测算其空中实时轨迹

    • 自主修正并快速编队机动 到相应位置;部分毁伤条件下,无人机群自主重构修补空中拦截网。

    任务规划 :

    • 无人机蜂群拦截系统任务规划是完成拦截任务的关键
    • 主要指根据·无人机性能·、拦截任务和战场环境等 因素约束,为蜂群中的无人机进行任务规划和组合优化,以避免资源冲突,实现整体协同和全局最优'
      • 如拦截无人机群应如何进行排列组合,实现拦截面积 和拦截纵深的最大化;无人机蜂群
    • 根据侦察结果,如何 进行任务的动态分配,实施干扰、诱导、拦截等;当来袭 目标数量较多
    • 如何进行任务规划,实现拦截效果最大化等。

    蜂群投放及回收补充 :

    • 据现代战争的多域性特点,无人机蜂群投放必 须具备全域、快速、高效、机动、精准等特点

    投放方式:

    • 在现有的 武器装备体系和技术支撑下,除采取传统的固定架投 放外,还可取车(舰)载投放、战机(战斗机、运输机、直 升机)投放、火箭投放等方式。
    • 由于无人机携带自爆模 块,且在任务中由于自爆而导致数量减少。
    • 当无人机蜂 群执行完任务时,无人机必须能够自主返航进行数量 补充和能源补给,以确保拦截系统的经济性、完整性和安全性。

    可行性分析:

    无人机蜂群作为近些年来迅速崛起并快速发展的 无人化技术,集平台研制、智能感知、网络通信、导航定 位、集群组网、自主协同、智能弹药等技术于一体

    无人机作战优势:

    具有无人机成本低、群体数目大、智能化程度高等显著优势,

    无人机作战劣势:

    其劣势则主要体现为速度慢、航程短、探测能力差、抗 干 扰 能 力 有 限 等 随 着 美 军 “小精灵”项目'间和 "灰山鹑”微型无人机项目的研究论证, 以及我国电科 集团电科院在2020年 9 月成功进行的200架固定翼无 人机集群作战试验〔侦,无人机蜂群拦截系统构建逐步 具备了一定的可行性。

    • 1) 固定翼无人机平台技术基本 可实现高航速、长航程、可回收等功能,如 “小精灵”无 人机和中国电科集团无人机均采用机身细长,机翼可 折叠,装备小型涡扇发动机,“小精灵”无人机作战半径 926 km,可空中巡逻3 h ,有效载荷54. 5 kg,最大速度不 低于Ma = 0.8W o
    • 2) 无人机蜂群高效投放、智能感知、 集群控制、信息共享、任务规划与执行等技术已基本趋 于可用,美军公布的“灰山鹑”微型无人机蜂群演示和 中国电科集团无人机蜂群作战试验已基本实现无人机 多方式投放、精确编队、侦察监视、干扰压制、自主察打 等功能。
    • 3) 相较于传统防空体系,无人机蜂群拦截系 统具有机动灵活、智能高效等特点,且在应对“饱和式 攻击”方面具有突出优势,通过与传统防空体系配合可 以增强重点目标的防护能力

    无人机作战面临问题:

    • 我们也应看到,无人机蜂群拦截系统的构建 仍然面临一些问题
    • 首先,在平台研制技术上,需要在 无人机性能和研发制造成本之间做好平衡,确保既要 满足基本的作战需求,又有很好的作战效费比;
    • 其次, 由于拦截的实时性要求,无人机蜂群拦截系统需要具备科学完备的系统架构,成熟的集群感知与信息融合、 集群控制与群体智能、任务规划等能力,这需要深入研 究和反复论证,才能确保拦截的成效和系统的稳定性;
    • 再次,在系统安全性问题上,因拦截无人机携带灵敏高 效炸药战斗部,系统运行时存在一定危险,使用时要时 刻关注无人机的飞行状态,将不适合拦截的区域作为 禁飞区输入控制程序中,避免拦截后的残骸或仪器故 障失灵落入人员密集区域造成损失

    结束语:

    无人机蜂群拦截系统的构建还存在诸多难点,但机遇 与挑战往往并存。我国应加强无人机蜂群作战的前沿 技术研究和大胆创新,强化军民融合等国家战略推动 关键技术的进步,进而获得无人作战领域的“非对称” 优势。

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