《反无人机系统与战略全面综述》

无人机技术的飞速发展深刻变革了民用与军事领域，催生出从商业配送到战场侦察的广泛应用场景。然而无人机的滥用已引发重大安全威胁，亟需发展强健的反制系统。本文全面审视反无人机技术与防御战略，深入探讨无人机的崛起、其军民两用潜力及日益增长的反制需求。研究梳理反无人机技术的演进脉络，对现役系统进行分类，并剖析相关事件案例研究。同时揭示无人机威胁与反制方案部署间的内在关联，区分军事与民用防御框架，强调无人机滥用对国家安全及公共安全的深层影响。本文系统论述当前防御战略、技术挑战及复杂的监管格局，最终提出未来反无人机技术发展与部署路径，旨在提升政策制定者与技术专家对这类系统在国防体系关键作用的认知。

图：无人机扩散使国家安全面临严峻挑战，反制系统研发刻不容缓。本研究审视技术、冲突与区域安全的相互关联，强调需构建强健战略以应对暴力根源及无人机威胁的双重挑战。

​​无人机激增​​已深刻变革从民用娱乐到军事侦察的众多领域，然而其广泛普及也引发全新安全威胁。无人机可被恶意用于实施物理/网络攻击、侵犯隐私及破坏关键基础设施[1]。这些威胁促使反无人机系统迅速发展，旨在探测、追踪、识别并消除无人机风险。围绕民用无人机的安全、隐私及公共安全问题已引发广泛研究：无人机可收集敏感信息、干扰公共活动甚至向目标地点投送载荷，构成多重物理与网络威胁[2][3]。此类入侵行为可能导致破坏性事件或敏感信息泄露，凸显高效反制技术的迫切性。为此，学者已探索包括先进传感系统、信号干扰及自主反制措施在内的多种技术方案[4]。

​​A. 研究动因​​

​​1) 无人机作战​​

现代战争涉及的无人机系统涵盖军用无人机、商用无人机、海上及地面无人机等多种机器人平台。其攻击方式包括投掷炸弹、发射导弹或采用自杀式撞击攻击指定目标[5]。

• ​​美国无人机打击​​：自2000年代初，美军是无人机打击的主要实施者，尤其在阿富汗、巴基斯坦、叙利亚、索马里、也门和利比亚等伊斯兰国家冲突区频繁使用空对地导弹[6]。但无人机作战现已超越美国范畴，俄罗斯、乌克兰、土耳其、阿塞拜疆等国均采用该技术。非国家行为体（如胡塞武装）亦日益依赖无人机作战[7]。表1援引调查新闻局（BIJ）数据，揭示2004年1月至2020年2月美国无人机打击的显著规模（注：巴基斯坦数据仅含美军行动，也门/阿富汗/索马里数据涵盖空袭、导弹攻击及地面行动）。

• ​​​​伊斯兰国无人机袭击​​：近年小型无人机与四旋翼飞行器在武装行动中应用激增，伊斯兰国在伊拉克和叙利亚的作战尤为突出。摩苏尔战役期间，该组织成功使用无人机投掷轻型炸药及40毫米榴弹，对伊拉克士兵造成重创。同步实施的无人机攻击还针对军用物资补给，极大增加防御难度[13]。2017年联邦调查局（FBI）局长克里斯托弗·雷在参议院听证会强调：恐怖组织对无人机的多用途化展现出明确意图。尽管国防系统曾观测伊斯兰国将无人机用于宣传（如航拍素材收集），但其在军事场景的破坏潜力已引发日益严峻的担忧[14]。

• ​​2020年代扩散态势​​：无人机在现代战争中战略地位显著提升，标志军事战略重大转变。2018年俄军在赫迈米姆空军基地成功抵御首次无人机集群攻击，象征作战模式进入新时代[15]。2020年利比亚冲突中，搭载人工智能的土耳其制无人机自主攻击哈夫塔尔将军部队，成为全球首个公开确认的AI驱动无人机打击[16][17]。无人机还在纳戈尔诺-卡拉巴赫战争（2020年）中发挥关键作用——阿塞拜疆借助无人机有效打击亚美尼亚部队，土耳其在叙利亚内战中的无人机应用更奠定未来战争范式。2022年10月，乌克兰米格-29战机遭伊朗"沙希德-136"无人机击落，凸显无人机对有人战机的威胁[7]。俄乌战争爆发后，乌克兰通过"无人机军团"计划加速扩编产能，30余家企业量产无人机，力争2023年生产20万架对抗俄军，并通过竞赛激发创新[18]。标志性成果"芭芭雅嘎"六旋翼无人机载重达44磅（约20公斤），印证作战无人机的持续进化[19][20]。

• ​​​​阿塞拜疆无人机作战​​：2020年纳卡冲突期间，阿塞拜疆使用以色列IAI"哈洛普"与土耳其"巴伊拉克塔尔TB2"作战无人机打击亚美尼亚部队[21][22]。2020年10月，因"巴伊拉克塔尔TB2"被指控用于情报收集与打击引导，加拿大中止对土耳其军用无人机技术出口。土耳其阿塞尔桑公司随即推出国产化信用追踪系统替代加拿大MX-15B光电设备[23]。

• ​​​​俄乌战争应用​​：2022年俄罗斯入侵乌克兰期间，无人机在作战与侦察中至关重要。乌军使用土耳其制"巴伊拉克塔尔TB2"实施打击，俄军则运用伊朗HESA"沙希德-136"无人机执行导弹攻击[24]。侦察与炮兵校射构成无人机主要功能，俄军曾使用"阻滞者"反无人机步枪拦截乌军无人机[25]。2022年末乌军大疆"御"系列无人机撞击俄军无人机，开启史上首次无人机间对抗[26][27][28]。2023年5月俄军应征士兵向乌军无人机投降事件引发关注[29]。无人机与防御系统的成本失衡显著，乌军耗资数百万美元抵御俄无人机攻击。乌军还装备搭载星链系统的黑色海事无人机袭击俄黑海舰队，2022年10月成功打击塞瓦斯托波尔海军基地[30][31]。2023年乌军创新采用硬纸板无人机执行空中侦察[32]，至2024年已改装有人战机击落俄军无人机并参与无人机空战[33]。2024年7月乌军FPV无人机摧毁俄军直升机，创战争史首例纪录[34][35]。

• ​​​​2023年加沙战争​​：2023年10月7日哈马斯突袭以色列南部，使用商用无人机攻击以军哨塔后突破边界墙。网络视频显示以军士兵及"梅卡瓦IV"坦克遭无人机摧毁[36][37]。

​​史上最大规模无人机袭击​​：2024年4月14日以色列加沙战争期间，全球见证史上最大规模无人机攻击——伊朗发- ​​射逾185架无人机在数小时内对以境内多目标实施协同打击。此次史无前例的袭击系报复以色列数日前轰炸伊朗驻大马士革领事馆。

当前亟需高效反无人机系统与防御战略。随着无人机技术演进及国家/非国家行为体的广泛获取，国防体系必须升级应对日益严峻的威胁。无人机突破传统防御机制的能力及其协同高烈度打击的潜力（如史上最大规模袭击案例），凸显发展先进反制系统对捍卫国家利益与安全的极端重要性。

2) 无人机作战应用与战争演进趋势​​

无人机在战争中的应用已从最初的情报、监视与侦察（ISR）任务，逐步演变为攻防作战的关键工具，这一转变在2003年后伊拉克战场表现尤为显著（图1展示该地区军事行动演进历程）。

无人机作战的崛起不仅重塑军事战略，更为全球防御体系带来严峻挑战。乌克兰等冲突区域印证了其变革性影响：无人机从单纯的监视工具蜕变为高效攻击武器，形成涵盖消费级（业余）无人机、商用无人机、军用级系统及"恶意无人机"的完整谱系。消费级（业余）无人机体积小、价格低、航程短，主要用于娱乐活动，存在隐私轻微侵犯、意外干扰、事故风险及潜在骚扰等问题；商用无人机专为配送、勘测等商业场景设计，中等体积下航程可达20公里，有效载荷10公里，主要风险在于敏感信息未授权获取；军用无人机专为监视、侦察和作战打造，重型设计具备长航程优势，通过先进传感器与摄像头在避免人员伤亡的前提下收集情报，主要风险是国家冲突中的附带损伤；恶意无人机则指未注册且怀有恶意的未授权操作设备，用于非法监视、干扰商业/军事活动、走私、网络攻击及实体攻击等非法行为。表2所示的能力谱系凸显无人机技术催生的安全威胁日益复杂化，标志着现代战争演进进入新纪元。

多元化的无人机能力使国家与非国家行为体均可利用空域防御漏洞，引发对现有反制措施有效性的深度忧虑。因此，各类无人机催生的新型威胁亟需创新性自适应防御策略，以维护国家安全与关键基础设施。

​​无人机威胁概述​​

本节首先探讨无人机技术的演进历程，继而分析其在防御场景中构成的威胁，最后汇总全球无人机事件案例并按攻击类型进行分类总结。

​​A. 无人机技术演进​​

无人机技术的演进以自主性、传感器集成及通信系统的重大突破为标志。早期为军事应用开发的无人机，现已扩展至农业、物流、环境监测等民用领域。人工智能创新、元器件微型化及连接性能提升（尤其5G及新兴6G网络的兴起），推动无人机实现复杂自主作业。这些进展为无人机在智慧城市、灾害管理等场景发挥关键作用奠定基础，彰显其在商业与公共服务的双重潜力。表6详列无人机技术发展历程与突破。

年份	事件/发展	参考文献
1849	首次使用无人机：奥地利军队使用装载炸药的自主气球攻击威尼斯。	[68]
1916	首个无人机原型：“空中目标”——阿奇博尔德·洛在第一次世界大战期间开发的无线电控制飞机。	[69], [70]
1935	首次大规模生产无人机：英国皇家海军引入“蜂王”无线电控制靶机，用于训练防空炮手。	[70]
1940	第二次世界大战无人机：美国开发并使用TDR-1等无人机执行侦察与靶机训练。	[71]
1959	侦察无人机：美国开始为冷战监视任务开发瑞安Model 147（“火蜂”）等无人机。	[71]
1960	越南战争：AQM-34“火蜂”等无人机广泛用于侦察与电子战任务。	[71]
1973	以色列无人机研发：以色列启动军用无人机开发，催生“侦察兵”和“先锋”无人机。	[71]
1980	现代无人机研发：美国开发“捕食者”无人机，奠定现代军用无人机操作基础。	[71]
1994	“捕食者”首飞：MQ-1“捕食者”完成首次飞行，成为美军关键无人机平台。	[71]
2001	武装无人机：阿富汗战争中“捕食者”搭载“地狱火”导弹，标志武装无人机首次实战应用。	[71]
2013	商用无人机：美国联邦航空管理局（FAA）开始批准无人机商业应用。	[72]
2020	BAE系统PHASA-35：高空长航时太阳能无人机，可持续飞行12个月，执行监视与通信任务。	[73]
2021	EDM4S：立陶宛便携式电子战武器（电子无人机对抗系统），可中断无人机操控链路使其坠毁。	[74]
2023	美国及盟友测试AI控制战斗机无人机：如XQ-58A“女武神”——AI赋能作战无人机。	[75]
2024	AI赋能作战无人机：乌克兰初创企业开发具备自主导航、目标检测与实时分析能力的AI无人机。	[76]
2025	群蜂技术：萨博公司开发新型无人机群系统，使士兵可同时控制多达100架未改装商用无人机。	[77]

​​B. 潜在安全威胁​​

本节重点阐述无人机在国防领域构成的多维度威胁。

​​1) 监视与情报搜集 ​​
​​间谍活动​​：无人机可执行隐蔽侦察，通过高清图像、视频或传感器数据搜集军事设施、部队调动及关键基础设施情报。 ​​边境监控​​：无人机可突破国界实施无痕监控，对敏感区域实施长期监视并向敌对势力实时回传数据。 ​​网络间谍​​：搭载黑客工具的无人机可拦截无线电信号、雷达系统及其他无线网络的通信数据。

​​2) 武器化攻击​​

​​直接打击​​：配备导弹、炸弹等武器的无人机可远程或自主攻击军事资产、政府建筑及民用设施，显著提升追踪拦截难度[79]。 ​​自杀式无人机​​：亦称游荡弹药，具备长时间滞空能力，在识别目标后实施撞击攻击，造成类似导弹的毁灭性效果[5]。 ​​生化武器投送​​：经改装的无人机可在大范围播撒化学/生物制剂，无须正面交锋即可造成大规模伤亡[80]。

​​3) 破坏与物理摧毁​​

​​基础设施破坏​​：装备爆炸物或燃烧装置的小型无人机可瘫痪电厂、通信节点及交通枢纽等关键设施[81]。 ​​供应链中断​​：通过对物流中心、港口或运输车队的攻击，无人机可阻断重要物资与军事装备输送，瓦解作战能力[82]。

​​4) 电子战与通信干扰​​

​​GPS欺骗与干扰​​：搭载电子战系统的无人机可干扰/欺骗导航信号，影响军用及民用载具的陆海空导航[83]。 ​​信号截获阻断​​：可拦截或阻断无线电频段、蜂窝网络及卫星通信，致使作战部队在关键时刻陷入孤立混乱。

​​5) 心理战 ​​ ​​威慑震慑​​：武装或监视型无人机的存在即可引发军民的深度心理压力，持续空袭威胁导致恐慌情绪蔓延与士气溃散[84]。 ​​虚假宣传​​：无人机可投送宣传资料或成为武力威慑符号，通过打击威胁操纵舆论导向或迫使敌方投降。

​​6) 集群协同攻击​​

​​蜂群战术​​：多无人机自主协同攻击可压制传统防御体系，对重点区域实施饱和打击造成广泛破坏[85][86]。 ​​诱饵策略​​：无人机群可作为佯攻力量消耗防御资源，掩护其他方向的主攻部队（含常规武力或无人机编队）实施致命打击[87]。

​​7) 反制防御措施 ​​ ​​规避探测​​：通过隐身技术、微型尺寸及低空飞行特性，无人机可规避传统雷达与防御系统探测[78]。 ​​多级攻势​​：同步实施网络攻击与常规打击的多层威胁，大幅削弱防御体系效能。

​​威胁综述​​：无人机在国防领域形成多维复合型威胁。其情报搜集、直接打击、设施破坏与心理威慑能力，对现代军事体系构成严峻挑战。应对此类威胁需发展强健反无人机系统，完善监管框架并研发先进反制技术，以应对不同复杂层级的无人机威胁。

反无人机系统​​

反无人机系统系指用于探测、追踪、识别及消除未授权或危险无人机的技术集合，旨在保护空域、敏感区域及关键基础设施免受恶意无人机侵害。

​​A. 反无人机系统演进历程​​

反无人机系统的发展可追溯至无人机扩散初期，其时对有效反制措施的需求已日益凸显。随着无人机事件激增，应对该威胁的先进技术需求持续强化。

2000年代初期的早期反制技术主要聚焦无人机探测领域：军用级雷达系统经改造应用于小型无人机探测；射频（RF）探测系统（如Aaronia公司产品）通过识别无人机独特射频特征实现定位[95]；基于高功率摄像机与目标识别软件的视觉追踪系统亦被启用。然此类早期系统常面临精度不足及难以区分无人机与鸟类等小型飞行器的局限[96]。

2010年代中期消费级无人机兴起推动探测系统升级与干扰技术诞生。DroneShield与Blighter Surveillance Systems等企业推出融合雷达、射频探测及声学传感器的综合系统提升精度；利用射频信号切断无人机与控制端通信链路的电磁干扰技术日益普及[97]。但早期干扰技术仍受制于有效距离短及可能影响合法无线电频段的缺陷。

至2020年代，机器学习与人工智能的集成显著提升反无人机系统效能。先进技术实现更精准自主的无人机识别与消除：例如机器学习算法可实时分析传感器数据，较传统规则系统更准确区分无人机与鸟类[98]；人工智能赋能的自主决策系统无需人工干预即可实施目标打击，在紧急态势中缩短响应时间降低风险[99]。现代系统通过融合多技术构建分层防御策略提升可靠性。

当前反无人机系统整合红外探测、声学传感器及先进雷达等多元探测手段，配合动能拦截弹、电子干扰器与定向能武器等消除技术[96]，并嵌入机器学习算法优化目标识别。但动能拦截与定向能武器的使用引发伦理与法律争议——其在民用环境可能造成附带损伤及不可控影响[100]。

​​B. 反无人机系统分类​​

反无人机技术领域在无人机技术升级的驱动下持续快速发展。随着无人机技术扩散，研发并部署高效、安全且伦理合规的反制措施对保障空域及关键基础设施安全至关重要。为应对日益严峻的挑战，反无人机系统已根据其探测方式、反制手段及法律监管框架进行分类（详见表8）。此外，表9对比分析不同系统的性能参数（含作用距离、精度、运行成本及环境约束要求），其设备实物如图3所示。

表8反无人机系统分类

类别	子类别	描述	示例
检测系统	雷达	利用无线电波探测并追踪空中目标	Echodyne, Black Sage Technologies
	射频（RF）	监测无人机与操作员间的通信射频信号	DroneShield, Dedrone
	声学	通过声音传感器捕捉无人机电机噪音	Squarehead Technology, Rinicom
	光电/红外	使用摄像头和红外传感器实现视觉探测	FLIR Systems, Blighter Surveillance
	激光雷达	采用激光测距技术探测无人机	Quanergy Systems
中和/反制系统	干扰	发射射频信号阻断无人机与控制端的通信链路	DroneDefender, Battelle
	欺骗	发送虚假GPS信号误导无人机重定向	SkyDroner, Droneshield
	定向能	使用高能激光或微波使无人机失效	雷神"相位器", 波音紧凑激光武器系统
	动能拦截	通过捕网、抛射物或训练鸟物理拦截/摧毁目标	DroneCatcher, SkyWall, Falcons
	网络攻击	侵入无人机软件系统实现控制或瘫痪	IXI EW, Anduril Industries
法律与行政管理	地理围栏	基于GPS的软件系统阻止无人机进入限飞空域	大疆地理围栏, Skydio
	许可与注册	建立无人机操作员许可注册制度	FAA无人机注册系统
	空域分区与禁飞区	划定禁止无人机飞行的管制区域（国家/地方政策）	国家及地方政府政策

表9不同的反无人机系统

反无人机技术	使用技术	作用范围	精度	运营成本	环境约束条件
DroneDefender [101]	射频/GNSS信号干扰	≈2公里	中等（采用30°定向发射）	低（流量系统，低功耗）	射频干扰性能受本地射频拥塞和多径效应影响。恶劣天气（暴雨/大雪）可能改变射频传播，降低有效干扰范围
LOCUST激光武器系统 [102]	高能激光	≈4.8公里（3英里）	极高	高（初始和维护成本高）但单次发射成本仅3美元	需要无障碍清晰视线。恶劣天气下性能显著下降
SkyWall自动响应系统 [103]	压缩空气发射网捕物理拦截	水平250米/垂直190米	高（射程内）可捕获50米/秒目标	中等（复杂机械系统）	强风会偏移网弹影响时机。光学和气压系统工作温度范围：-5°C至+50°C
EnforceAir 2 [104]	射频网络接管	探测4.5公里/反制1.2-4公里	高（自动射频锁定）	中高（网络化系统）	依赖射频信号操作，电磁干扰和城市射频环境会降低效能
Skyfend欺骗系统 [105]	信号欺骗	2公里（欺骗精度≤30米）	100%欺骗成功率	低	需接收GNSS信号。射频干扰严重的城市环境会降低性能和欺骗精度

C. 反无人机系统架构​​

反无人机系统架构通常包含三大核心组件：探测、识别与反制。探测组件通过雷达、红外、声学、光学及射频等传感器技术识别特定空域内的无人机存在。这些传感器协同构建综合监控体系，精准探测并追踪监控区域的无人机动态。作为系统基础层，探测组件负责潜在威胁预警，实时提供无人机位置、高度及速度信息，支撑系统有效响应与风险消除[106]。

​​1) 探测方法​​ 反无人机系统采用多类探测方法识别追踪无人机。表10详列各类方法的工作原理、能力边界、技术局限及作用距离。

探测方法	原理	能力	局限性	范围	参考文献
雷达探测	利用无线电波探测无人机的存在与运动轨迹	覆盖区域大、探测距离远，具备全天候及昼夜工作能力	对微型无人机探测能力弱，易受鸟类等飞行物干扰产生误报	<3000米	[107]
射频探测	监测无人机与控制端通信的无线电频段信号	通过识别通信信号判断无人机存在，可定位操作员位置	对不依赖射频信号导航的自主飞行无人机效果有限	<1000米	[108]
光学探测	采用摄像机与图像处理算法进行视觉识别	提供详细的无人机视觉确认与跟踪数据	性能受天气条件、光照强度及飞行距离影响	100-1000米	[109]
声学探测	通过麦克风捕捉无人机电机与螺旋桨的声纹特征	可在视觉遮蔽环境（如城区密集区/森林）实现有效探测	有效距离短，背景噪声易导致误报或降低探测精度	40-300米	[110], [111]
红外探测	利用红外传感器识别无人机的热辐射信号	适用于夜间及低能见度条件下的无人机探测	对热辐射量低的微型无人机识别困难，易受环境热源干扰	≤3000米	[109]
联合探测系统	融合多种探测方法提升可靠性	综合各技术优势提供更全面、鲁棒的反无人机解决方案	系统复杂度高且实施成本昂贵，需复杂数据融合算法处理多传感器信号	可变	[112]

​​2) 识别系统​​ 识别组件负责确定已探测无人机的具体特性与能力。该子系统融合信号分析、视觉辨识、动态特征分析、声学识别及光电识别技术，精确判别无人机型号、操作者及任务意图[113]。表11展示各类识别方法的工作原理、能力边界、技术局限及作用范围。

识别系统	原理	能力	局限性	范围	参考文献
信号分析（射频分析）	基于射频信号探测识别无人机	有效识别传输射频信号的无人机（含指挥控制链路）	仅限通过射频通信的无人机，预编程飞行路径的无人机可能规避检测	1-5公里	[114]
信号分析（Wi-Fi分析）	监测无人机发射的Wi-Fi信号（尤消费级机型）	可识别商用无人机在2.4GHz/5GHz频段的运行	对军用或非Wi-Fi无人机无效；信号干扰可能影响效果	1-3公里	[114]
视觉识别（闭路电视/光学）	高清摄像机捕捉分析无人机视觉数据	日间/晴好天气下有效探测小型无人机，可提供视觉证据	雾天/夜间/雨雪等低能见度条件受限；鸟类等飞行物易致误报	1-3公里	[115]
视觉识别（红外热像）	通过热成像探测无人机热辐射信号	夜间探测有效，可穿透薄雾等轻度遮蔽物	作用距离有限；低热辐射特征设计的无人机难以识别	500米-2公里	[115]
视觉识别（激光雷达）	激光脉冲探测环境物体距离	复杂环境中仍能高精度识别追踪无人机	高功耗；部署成本高且作用距离有限；受气象条件影响	500米-1.5公里	[116]
动态分析（飞行路径监测）	分析飞行模式判断目标是否为无人机	通过异常或无人机专属飞行特征区分鸟类等飞行物	需大量数据与AI模型支持；复杂环境或无人机异常机动时失效	≤5公里（需雷达支持）	[117]
动态分析（人工智能与机器学习）	AML算法分析飞行特征、刺激响应及意图预测	提升密集空域恶意无人机识别精度，具备持续学习优化能力	需高性能计算资源；依赖大数据训练集保障精度	1-5公里	[118]-[120]
声学识别	探测螺旋桨独特声纹特征	受控环境中可识别特定无人机型号；不依赖射频信号仍有效	城市环境背景噪音或掩蔽声影响精度；高空探测失效	100-500米	[121]
光电识别	光学影像与电子信号协同验证	增强探测能力，有效区分无人机与鸟类	雨雾等环境因素降低光学性能；需复杂系统集成	≤3公里（理想条件）	[122]

​​3) 反制方法​​ 反制组件负责安全高效地干扰、瘫痪或消除已探测的无人机。表12列明各类反制方法的工作原理、能力边界、技术局限及作用距离。

反制方法	原理	能力	局限性	范围	参考文献
干扰	发射射频信号阻断无人机与操作员的通信链路	可迫使无人机失控、返回基地或安全着陆	可能影响合法射频通信；对自主无人机效果有限	1-10公里	[123]
欺骗	向无人机发送虚假GPS信号致其误判位置方向	可将无人机引导至安全区域或控制其降落	需精确时间/位置信息；对配备先进导航系统的无人机可能无效	500米-2公里	[108], [124]
抛射系统	使用子弹或捕网等物理抛射物使无人机失效或捕获	提供直接物理拦截手段（捕网可实现目标回收分析）	存在附带损伤风险；需精准瞄准	50米-500米	[54]
物理拦截	部署拦截无人机物理撞击中和敌对无人机	实现可控对抗并可能回收目标	需多系统协调；易受环境因素影响	20-80公里	[54]
激光系统	利用高能激光束物理摧毁无人机	可远距离无声清除目标且附带损伤小	受天气条件（雾/雨）影响效能；需精确瞄准	100米-1公里	[125]
定向能武器	使用微波等聚焦能量束干扰或摧毁无人机电子设备	可同时瘫痪多架无人机；可穿透电磁屏障	需大量能源供应；作用距离有限	0-100公里	[125]
电磁脉冲(EMP)	释放电磁能量脉冲损坏无人机电路	通过破坏内部电路高效瘫痪无人机	可能波及周边电子设备；作用范围受限	200米-1公里	[126]
黑客攻击	利用软件或通信漏洞接管无人机控制权	可实现无人机安全降落或引导其至他处	需掌握目标系统知识；操作复杂度高	0-1公里	[127]