《反无人机系统标准化评估：方法、技术与性能指标》最新长综述论文

本文旨在建立无人机探测、追踪与识别系统的标准化测试框架。此套标准化评估体系将促进对反无人机系统性能的深度认知。鉴于无人机威胁态势日益严峻，且当前缺乏统一的系统评估政策应对风险管控，该框架建设迫在眉睫。本方法论于欧盟“内部安全基金警务部门”（Internal Security Fund Police）资助的“勇气项目”（COURAGEOUS）框架内开发。标准化测试架构基于系列用户定制场景构建，涵盖各类实战环境。现阶段标准场景侧重民用安防终端用户，但该框架采用开放式架构设计，支持模块化扩展标准场景体系，赋予用户便捷添加新场景的能力。各场景均配套明确的作战需求与功能性指标要求。基于此，本文提出综合测试方法学，实现不同反无人机系统的公平定性与定量比较。该标准测试体系聚焦反无人机系统的定性定量评估，已通过三轮用户脚本化验证测试实现效能验证。

本文组织结构

本文章节安排如下：为厘清问题本质，第3章解析无人机系统（UAS）关联事故案例并评估现役反无人机能力缺口；第4章探究当前反无人机作战的技术与方法体系，深化现状认知。基于前述研究基础，第5章提出10项标准化反无人机应用场景，该场景框架将作为全流程标准化工作的指导准则。第6章详述各标准场景的风险分析流程。通过平行工作路径并结合终端用户研讨，第7章提出反无人机覆盖的作战需求体系，同步制定系列系统性能要求与量化指标。综合上述成果，第8章构建反无人机系统评估方法论。该方案在希腊、比利时及西班牙开展的三次大规模试验中完成验证（详见第9章）。第10章作为总结，通过实证结果研讨指出现存研究缺口，并规划未来研究方向。

反无人机技术体系

反无人机领域的新技术研发已成为普遍研究方向。欧盟H2020-ALFA、H2020-ALADDIN及H2020-SafeShore项目代表典型范例，均针对特定应用场景开发无人机探测系统。构建高效探测系统普遍面临两大核心挑战：首先，无论采用何种传感技术，无人机平台普遍具备极小反射截面与探测基线——具体表现为采用公共无线电频段、有效距离内声学特征微弱、可见光/红外信号强度低、雷达反射截面微小等特性；其次，因多数无人机与鸟类特征相似，误报率控制成为显著技术瓶颈。雷达探测、声学侦测、可见光识别、红外识别（含热成像与短波）、无线电频谱感知、激光雷达等多种传感方案可用于应对无人机探测难题。然而因实际工况的复杂性，现行主流解决方案普遍融合多类传感技术，并结合源自计算机视觉的传统检测追踪算法，最终实现多传感器协同追踪。执法机构操作规范整合同为关键考量要素。此背景下，SkyFall与DroneWise项目具有重要实践意义：通过评估多类反无人机系统，将最优系统集成至执法机构培训体系，并提供系列终端用户导向措施以强化应对无人机恐怖袭击的能力。

反无人机系统标准化测试

在反无人机系统标准化测试方法开发领域，既往已取得多项进展。核心矛盾在于：评估无人机探测系统性能的标准化测试技术存在两项对立需求。因系统通常依赖复杂数据融合与传感器数据处理，需严格规范测试环境以识别性能边界，此第一需求要求受控环境下的可重复测试。然而无人机探测系统需满足全天候全时域作战需求，故第二需求要求评估其在复杂环境下的实战效能，二者存在根本性矛盾。标准化测试方法必须审慎平衡这两类需求，目标是建立同时满足开发者定量统计验证与终端用户定性实战验证的评估体系。

在机器人领域，美国国家标准与技术研究院（NIST）曾提出此类定性与定量验证方案。基于NIST成果，首次提出验证方法论并完成验证。该方案于2017至2018年在SafeShore项目框架下首次应用于反无人机标准化测试。同期美国能源部核安全管理局也在本土开展反无人机测试评估方法论研究。虽未最终成为标准，但其定义的技术路线涵盖测试方法、性能度量、测试无人机类型、关键变量及数据分析规范，为可靠评估反无人机技术奠定基础。

标准缺失问题在2020年左右显现：随着多款反无人机系统上市，终端用户愈发难以甄别性能差异。执法机构与政府部门在关键基础设施保护场景开展多项测试，但此类试验成本高昂且结果难以跨场景迁移。

该挑战推动国际组织开展多项标准化工作。欧洲民航设备组织（EUROCAE）WG-115工作组积极推进标准建设：ED-286标准提供管制空域反无人机操作的"作战服务与环境定义"（OSED），ED-322标准设定非合作无人机探测系统的"系统性能与互操作性要求"。这些聚焦机场环境的成果在欧洲与美国的紧密协调下推进——美国联邦航空管理局（FAA）设立SC-238特别委员会制定反无人机技术综合评估指南。EUROCAE与FAA协同确保反无人机系统在保持有效探测能力的同时安全融入现有航空体系。

北约是反无人机测试标准化的关键力量，其反无人机工作组聚焦：（i）建立技术共同体；（ii）政策、理念、条令及战术规程；（iii）标准化建设；（iv）研发与作战活动。年度"技术互操作性演习"（TIE）即为促进多系统互操作性的典范[31]。

德国标准化学会（DIN）正制定DIN 5452-9（专注无人机探测）及配套符合性测试规程。英国国家保护安全局（NPSA）同步开发"反无人机测试评估标准"，旨在构建结构化性能评估框架。国际标准化组织（ISO）通过ISO/CD 16746[33]（终端用户设备部署指南）与ISO/CD 16747（制造商合规解决方案指引）推动全球标准统一。

上述行动体现国际社会对标准化测试的共识，但国别法规差异与作战需求分歧仍存挑战。"勇气项目"制定的技术协议18150（CWA 18150）致力于整合各国成果，在确保与国际新标兼容前提下，为采购机构与安全主体提供透明可复现的技术评估框架。

现行反无人机框架综述

反无人机领域在商军两用无人机激增的推动下取得显著进展。本节概述现役探测、追踪与识别（DTI）技术及其在反无人机系统中的组合应用。

探测-追踪-识别（DTI）技术体系

本研究初始收集260套反无人机系统数据，经数据详实度与适用性筛选后保留144套系统样本。这些解决方案融合多种DTI技术，图3展示技术分布格局，其中主流方法包括：

微波雷达：55%系统采用，通过主动发射无线电波探测目标。核心优势包括：全天候作战能力（昼夜无休）、中强度恶劣天气维持功能（暴雨/雾/雪环境下性能可能衰减）、可同步提供目标距离/径向速度/高度数据（部分构型）、结合机械或电子扫描天线阵实现广域监控。主要局限在于：低频雷达对小截面微型无人机探测困难；高频雷达在大气衰减下探测距离锐减；易受电磁干扰（含蓄意干扰）；主动发射特性易暴露自身位置。
可见光摄像机：47%系统采用，多作为辅助传感手段支持威胁识别或操作员视觉确认。其高空间分辨率特性（配合适用光学器件）支持远距离小目标识别，被动传感模式利于隐蔽作战。但效能高度依赖环境光照——夜间或浓云条件下需人工补光（牺牲隐蔽性）；雾霾/雨雪等环境因素显著降低探测概率与识别精度。
热成像仪：35%系统集成，基于目标红外特征实施探测。优势体现在：全黑暗环境有效监控；通过电机/电池等热源特征识别目标；对烟雾/伪装等视觉遮蔽抗性强。局限包括：暴雨/浓雾/高温环境削弱热对比度；空间分辨率低于可见光设备；长距探测模式视场角收窄，需多传感器协同保障覆盖。
频率监测设备：64%系统配置，通过截获分析无人机与控制台射频信号实现探测。优势特性有：非视距探测能力（射频可穿透部分障碍物）；通过射频指纹/遥测解码识别机型状态；被动探测不暴露自身。核心制约为：仅能监测主动发射信号的无人机（预编程自主飞行目标无效）；射频饱和的城区环境误报率高且定位困难。
声学传感器：10%系统采用，通过捕捉螺旋桨声纹特征实施识别。优势在于：不受电磁频谱制约；非视距短距探测能力；设备紧凑利于机动部署。但存在严重缺陷：环境噪声（风噪/车流/工业设备）易掩盖目标特征；理想条件下有效探测距离不足300米，难以满足早期预警需求。
红外传感器与激光雷达：分别占2%与4%。红外传感器（本文指非热成像类的简易设备）通过监测场景红外辐射变化探测目标，优势是冷背景下热目标识别能力，常作为高精度系统触发装置；局限为无成像功能（仅支持探测）、易受雨雾干扰。激光雷达基于激光测距实现三维环境建模，优势体现在：复杂环境精准定位（降低误报）、中短距场景解析能力强；制约因素包括：主动发射易暴露、雨雪雾导致信号衰减、人眼安全标准限制功率（影响作用距离）。

这些技术的流行表明了多传感器融合的趋势，以提高可靠性和鲁棒性。用于检测和跟踪的传感器融合领域，特别是在反无人机应用中，正在通过基于人工智能的方法和对经典技术的增强而迅速发展。目标是增加系统的健壮性，减少误报，并在不同的环境条件下提供持续的操作能力。目前影响该领域的关键算法方法包括：

探测追踪数据融合算法新动向。反无人机领域的传感器融合技术正通过人工智能方法与经典算法优化实现高速演进，核心目标为增强系统稳健性、降低误报率并保障多变环境下的持续作战能力。当前主导该领域的关键算法如下：
人工智能增强型多传感器融合。新一代反无人机系统（C-UAS）日益采用AI增强的传感器融合方案：通过机器学习模型整合雷达、光电/红外摄像机、声学阵列、射频探测器等多源异构传感器数据。基于神经网络（CNN处理图像输入，RNN及变换器处理时序数据）的融合算法实现探测追踪信息的协同优化。此类方法通过多模态数据集训练模型以识别复杂威胁模式，补偿传感器固有缺陷，并实现概率化威胁分类。AI技术可动态调整传感器权重系数，有效应对气象/地形等环境变量导致的数据缺失或异常。
卡尔曼滤波器及其现代演进。卡尔曼滤波器及其扩展型（EKF/UKF）仍是移动目标追踪的基础。反无人机系统借此融合雷达、光电/红外及射频输入，精确测算无人机位态信息。最新趋势包含：基于传感器可靠性指标在线调整过程/测量噪声协方差的"自适应卡尔曼滤波器"，以及依据无人机行为切换悬停/机动/俯冲等运动模型的"交互多模型滤波器"。
贝叶斯数据融合。贝叶斯网络与粒子滤波器通过概率分布建模管理不确定性，在接收新传感器观测值时持续更新状态概率。现代粒子滤波器整合多假设追踪技术应对多目标及模糊观测场景，显著降低误识别率。贝叶斯融合还能整合冲突传感器输出，实现非二元化的柔性决策。
证据融合的邓普斯特-谢弗理论。邓普斯特-谢弗证据理论在异构传感器融合中日益普及，其显性建模传感器间的不确定性及冲突。该方法提供置信区间（非单点估值），增强不确定情境下的决策可靠性，尤其在射频拒止/视觉降级等传感器可靠性动态波动的环境中具突出价值。
图谱化拓扑融合。新兴方法将多传感器输出转化为图谱节点关系，利用图神经网络（GNN）或拓扑数据分析建立连续追踪路径与检测关联性。该技术在传统算法失效的场景（如蜂群无人机、建筑遮蔽频繁的城市场景）展现显著优势，有效应对目标遮挡与传感器信号中断。