3. Akustische Erkennung
Dies ist eine passive und kostengünstige zusätzliche Erkennungsmethode.
Prinzip: Wenn eine Drohne fliegt, geben ihre Motoren und Rotoren ein einzigartiges hochfrequentes Geräusch (Brummen) ab. Akustische Erkennungssysteme erfassen diesen Schall durch den Einsatz mehrerer hochempfindlicher Mikrofonarrays.
Betriebsmethode:
Nachdem das Mikrofonarray das Schallsignal empfangen hat, berechnet das System die Richtung der Schallquelle anhand der Zeitdifferenz, in der die Schallwelle verschiedene Mikrofone erreicht.
Durch den Vergleich mit einer Sound-Sample-Bibliothek kann das System erkennen, ob der Sound zu einem bekannten Drohnenmodell passt.
Vorteile: Passive Erkennung, völlig heimlich, unbeeinflusst von elektronischen Gegenmaßnahmen und in der Lage, Drohnen zu erkennen, die keine Funksignale aussenden.
Nachteile: Kurze Erfassungsreichweite, hohe Anfälligkeit für Störungen durch Umgebungshintergrundgeräusche (z. B. Verkehr und Wind) und relativ geringe Positionierungsgenauigkeit.
4. Photoelektrische/Infrarot-Erkennung
Hierbei handelt es sich eher um ein „Bestätigungs-“ und „Identifizierungs“-Tool als um eine Ersterkennungsmethode.
Prinzip: Verwendet hochauflösende Kameras (sichtbares Licht) und Infrarot-Wärmebildkameras (Wärmesensorik), um erkannte verdächtige Ziele visuell zu bestätigen und zu verfolgen.
Betriebsart:
Wenn andere Erkennungsmethoden (z. B. Radar) ein verdächtiges Ziel erkennen, steuert das System automatisch den Gimbal, um das optoelektronische Gerät in Richtung des Ziels zu drehen.
Über einen Echtzeit-Video-Feed können Bediener visuell das Aussehen und das Modell der Drohne sehen und sehen, ob sie Fracht (z. B. Sprengstoff) transportiert.
Vorteile: Bietet den intuitivsten und zuverlässigsten Beweis für die Zielidentifizierung.
Nachteile: Starke Beeinflussung durch Wetter- und Lichtverhältnisse (z. B. Nebel, Dunst und Nacht), eingeschränktes Sichtfeld, ungeeignet für groß angelegte -Erstsuchen.
Zusammenfassung und praktische Anwendungen: In praktischen Sicherheitssystemen wird zur Erzielung optimaler Erkennungsergebnisse normalerweise ein Multisensor-Fusionsansatz verwendet, anstatt sich auf eine einzelne Technologie zu verlassen.
Ein typischer Systemprozess zur Erkennung und Identifizierung von Drohnen ist wie folgt:
Erste Warnung: Die Radar- oder Funkspektrumerkennung erkennt zunächst verdächtige Ziele in einiger Entfernung oder solche, die gerade eine Flugverbotszone betreten haben, und gibt deren ungefähren Standort an.
Zielidentifizierung: Die Funkspektrumerkennung analysiert das Signal, um das Drohnenmodell zu identifizieren. Gleichzeitig führt das System die optoelektronische Plattform zum Standort des Ziels.
Visuelle Bestätigung: Ein klares Bild des Ziels wird von einer elektro-optischen/Infrarotkamera aufgenommen. Ein Bediener oder ein KI-Bilderkennungsalgorithmus führt dann eine abschließende Bestätigung durch, um sein spezifisches Modell und die potenzielle Bedrohung zu bestimmen (z. B. ob es verdächtige Objekte transportiert).
Präzise Positionierung und Verfolgung: Die Datenfusion aus mehreren Erkennungsmethoden ermöglicht eine präzise Positionierung der Drohne und ihres Bedieners und unterstützt anschließende legitime und autorisierte Gegenmaßnahmen (z. B. den Einsatz von Störsendern oder Navigations-Täuschkörpern durch die Polizei).
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Drohnenerkennungstechnologie ein komplexes System ist, das mehrere Technologien wie Funk, Radar, Akustik und Optik integriert. Sein Hauptzweck besteht darin, nicht autorisierte Drohnen rechtzeitig zu erkennen, genau zu identifizieren und präzise zu positionieren, ohne die normale elektromagnetische Umgebung zu beeinträchtigen und so die Sicherheit des Luftraums zu gewährleisten.