全球范围内，无论是民用还是军用领域，都在积极推进反无人机技术的研究与开发，这些技术手段包括但不限于预警、探测、追踪、干扰、诱骗、控制、捕获以及击毁等。本文通过调研国内外反无人机系统，对反无人机系统关键要素及技术规范进行分析总结，供读者学习借鉴。反无人机系统是一个涉及多个环节的复杂软硬件体系，需要多个传感器和系统的协同工作，并融合运用反无人机的战术、技术和流程。从业务流程上看，包括预警探测、警戒识别、处置决策、防御实施、威胁解除、效能评估等六个阶段。（1）预警探测阶段。通过雷达、5G-A、无线电侦测、光电、声音、ADS-B和RemoteID等多种无人机监测技术实施不间断探测（不同探测技术解析可参考【低空监视】非合作目标监视技术解析和【低空监视】合作目标远程识别技术解析），捕捉疑似“黑飞”无人机的信号，同时发出警报并通知职能部门处置，警报信息应包括目标的初步位置、高度、速度和飞行方向等关键参数。该阶段重点是具备低慢小目标的发现和定位能力，获取前期情报，关注探测概率、虚警概率、探测精度、告警时延等指标。
（2）警戒识别阶段。职能部门对警报信息进行核实，并继续实施稳定跟踪，通过多种侦测手段的交叉比对、算法评估、数据分析，进一步识别目标的类型（有人机、无人机、空飘物等）。如光电设备捕捉到了目标图像，与雷达数据相互印证，确定其为黑飞无人机，又如无线电侦测设备通过频谱解析确认其为某品牌无人机。该阶段重点是具备低慢小目标的识别跟踪能力，为后续处置提供支撑，关注探测信息更新频率、跟踪稳定性、识别准确率、识别判定时间等指标。
（3）处置决策阶段。职能部门根据探测和识别情报，结合人工智能等技术辅助决策，分析黑飞无人机的飞行轨迹和可能的目的地，判断其飞行状态和飞行意图，对目标进行风险评估（敏感区域侵入风险、已有航线冲突风险等），针对不同的威胁等级启动相应的应急预案，并结合政策法规和现场情况，形成处置建议（确认是否需要打击处置）。该阶段重点是明确目标的威胁等级，快速形成处置建议，关注航迹预测能力、风险评估效率、处置建议合理性和响应时间等指标。（4）防御实施阶段。职能部门根据不同威胁等目标的处置建议实施黑飞无人机反制打击，可以通过电磁干扰、卫星定位干扰、声波干扰、黑客技术等干扰阻断类技术，也可以通过捕捉网、无人机捕捉、老鹰捕捉等拦截捕获类技术，以及导弹、激光武器、微波武器、格斗型无人机以及常规火力等直接摧毁类方式（不同反制技术解析可参考【低空反制】无人机反制技术解析）。以不同威胁等级目标为例，低威胁等级，可通过无线电信号警告无人机操控者，要求其立即离开禁飞区域；中威胁等级，使用信号干扰手段，阻断无人机与操控者之间的通信，迫使其返航或降落；高威胁等级，在使用信号干扰的同时，必要时采取拦截摧毁手段，如发射网捕设备或使用激光打击等。实施反制打击的同时，对违规行为做好记录，执行相应的应急预案（如人群疏散、紧急避险等），并持续跟进反制打击的结果，动态调整反制策略。该阶段重点是防御实施的策略执行和打击效果，关注反制策略的合理性和时效性、反制打击的成功率和响应时间等指标。
（5）威胁解除阶段。职能部门对反制效果和空域情况进行持续监测，确保反制打击成功，所监测空域内地面建筑物和人员、已有航线和航班，不再受到黑飞干扰或反制设备影响，通信、导航、气象等保障系统已恢复正常，即威胁已解除，同时向有关单位和人员通报威胁解除的情况，逐步恢复正常的航线。该阶段重点是威胁解除标准的制定，需要充分评估反制效果和空域安全性。
（6）效能评估阶段。职能部门收集处置过程中的数据和信息，包括探测和反制的时间、效果，部门、系统之间的联动情况，以及造成的影响，完善效能评估标准，并按需调整防御实施阶段的反制策略和应急预案。此外，对黑飞事件进行事后处理，对违规人员和所属单位进行调查、取证、处置。该阶段重点是反制效果的评估，关注反制打击的成功率、效果和响应时间等指标。针对反无人机系统的技术规范，2021年由深圳市无人机行业协会发布了团标《低慢小无人机探测反制系统通用要求》（TSZUAVIA001-2021），这是国内首个涉及低慢小无人机探测反制系统的通用标准，该标准融合了多种无人机探测及反制技术，标准中规定的各项要求，为低慢小无人机探测反制产品及服务的整体性能、设计生产、试验检验和应用发展提供了可供参考的依据。2024年由中国航空器拥有者及驾驶员协会（AOPO）批准发布两项团标《手持式无人机侦测反制设备技术要求》（T/AOPA 0067—2024）和《固定式无人机侦测反制设备技术要求》（T/AOPA 0068—2024），规定了手持式和固定式无人机侦测反制设备的功能、特征、性能指标和技术要求，以下对手持式和固定式无人机侦测反制设备技术要求进行了整理。可以看出，设备层面会聚焦于侦测反制覆盖频段范围、角度及半径，探测实时性和精度，设备复杂环境适应性、部署灵活性、实用性、安全性、组网能力以及发射频率、功率等指标。结合前面反无人机系统关键要素中提到的系统级需要重点关注的指标，包括探测概率、虚警概率、探测精度、告警时延、信息更新频率、跟踪稳定性、识别准确率、识别判定时间、航迹预测能力、风险评估效率、处置建议合理性和响应时间、反制打击的成功率和响应时间等，我们可以以此构建满足城市安全防控需求的反无人机软硬件系统。总的来说，相较于无人机技术的快速发展，反无人机系统由于起步晚、受重视程度低、应用场景有限等因素，无论是技术手段，还是标准规范的发展都较为滞后。但随着2024年12月国家发改委低空司成立，提出"管得住才能放得开"的发展原则，中央空管办同时也启动在深圳、杭州、合肥、苏州、成都、重庆等六个城市开展试点，对600米以下空域授权地方政府，对基础设施保障能力和安全防控能力进行测试验证，相信反无人机系统的技术路线和标准规范会逐渐明晰，相关的产业生态和核心技术有望加速发展。未来反无人机系统需要重点向多模态、智能化、低成本化发展。
（1）构建多模态协同防御体系。当前，传统的单个无人机探测和反制手段在应对由多个不同型号、不同功能的无人机组成的蜂群时，已显露出其局限性，并且由于无人机体积趋小、速度趋快、抗干扰、多样性和智能化不断提升等原因，
在未来很长一段时间内，探测反制技术是滞后于无人机技术发展速度的，需要“见招拆招”，所以必须整合多种探测和反制技术，并不断提升设备功能和性能，构建多模态协同防御体系，并且需要实现从探测到反制阶段的无缝对接。在探测阶段，系统利用多传感器协同以及多源数据融合技术，实现对空域的全方位、全天候监控，并精确探测识别不同型号无人机。在无人机反制阶段，根据不同打击目标以及不同反制场景进行决策，选择最合适的反制手段，集成软硬杀伤于一体，形成一个全方位、多层次的智能反制网络。
（2）提升反无系统智能化水平。相较于传统依赖人工干预的反无人机技术，人工智能可以赋予反无人机系统更高的智能化水平，能显著提升探测、决策与反制效率，降低人工误操作的风险。比如，通过深度学习，人工智能可以模拟大量的反无人机场景，从而精准区分目标无人机与周围的物体，甚至能精准辨识不同无人机之间的细微差别，这种卓越的识别和分类能力使得反无人机系统能够精准锁定目标。再比如，经过训练的人工智能能够不断优化反无人机系统的决策部署，根据实时情形选择最合适的反制手段，并精准控制反制设备实施打击，在决策准确性、操作反应速度和精准度方面，人工智能展现出的潜力均超越了经验丰富的操作员。此外，未来的反无系统会更为复杂，模块交互会愈加频繁，人工智能技术与反无人机系统各环节的融合也是大势所趋。（3）提高效费比与技术革新。效费比低是当前制约反无人机技术发展的主要因素目前，大多数无人机探测和反制技术未能有效平衡性能与成本之间的关系，这会极大影响客户的投资意愿，从而影响产业的持续发展。此外，传统反无人机设备大多固定于地面，缺乏灵活性，探测和反制距离受限，继续依赖传统设备对抗无人机，将导致反无人机技术的效费比问题加剧。为解决这一问题，需要开发轻量化、高灵活性的高性能反无人机设备，如使用便携式干扰枪和车载察打结合反无人机系统使用，又如韩国Block-I激光武器采用集装箱化设计，可以快速部署于边境或城市。未来，通过将更多的无人机探测和反制设备轻量化、小型化，并集成到无人机等高灵活性的移动平台上，能够在一定程度上解决现有反无人机技术效费比低的问题，进一步推动反无人机技术的发展。
