10年前、ドローンは軍隊や警察などの公的機関にのみ制限された技術と見なされていました。しかし、今日では多くの企業や民間人が娯楽写真、検査、商品やサービスの提供にUAV（無人航空機）を使用しています。連邦航空局（FAA）は、2019年の時点で全米で200万台以上のドローンが使用されていると推定しています。そのうち、約130万台が娯楽目的で所有されています。
ドローンのこの高い人口密度と頻繁なドローン関連の事件は、特に空港施設周辺の重要なインフラストラクチャ（CI）に重大な安全性とセキュリティの課題をもたらします。
2018年12月19日から21日の間に、滑走路近くでドローンが目撃されたという報告を受けて、ロンドンのガトウィック空港で数百のフライトがキャンセルされました。 140,000人の乗客が影響を受けたと推定され、約1000便が迂回またはキャンセルされ、空港と航空会社に数百万ポンドの費用がかかりました。
同様のイベントで、ニュージャージー州のニューアーク空港は、2019年1月に90分間近くでドローンが発見されたため閉鎖されました。この事件により、9千万米ドルの経済的損失が発生しました。
安全でないドローン操作や非準拠のドローン操作のリスクを封じ込めようとするFAAの取り組みにもかかわらず、問題は加速しているようで、飛行機のパイロット、航空管制官、その他の航空関係者から年間2000件以上のヒヤリハットが報告されています。
これにより、不正なドローンや不正なドローンアクティビティを検出して無効にする必要が生じ、カウンタードローンテクノロジー（C-UAS）の新しい研究開発分野が生まれました。
ドローンに対抗することは、いくつかの異なるセンサー間の相互作用、方法論、および人間のオペレーターとの通信を含む、複雑な多段階のプロセスです。これには、（i）検出、（ii）予防、および（iii）軽減の3つの主要なカテゴリが含まれます。不正なドローンを検出するために、空港は4種類のセンサー、つまりレーダー、無線周波数検出センサー、音響センサー、および視覚センサーを使用します。空港を守るために使用されるこれらの市販のドローン検出システムの長所と短所を見てみましょう。
1。レーダー
単一または複数のアンテナを備えた監視レーダーは、航空機の反射を受信する信号を送信し、空間座標を測定し、オプションで速度、加速度、方向を測定します。
長所
- RCSと高度に応じて、最大100kmの長距離一次監視検出システム。
- 自律飛行に関係なく、ほとんどのドローンタイプを追跡できます。
- 機械学習アルゴリズムと組み合わせると、鳥とドローンを区別できます。
- 観測角度範囲での高精度追跡。
- マルチトラッキングカバレッジを使用すると、複数のターゲットを同時に追跡できます。
- バイスタティックレーダーとマルチスタティックレーダーは、UAV検出の精度を高めます。
- 視覚的条件（昼、夜、曇りの天気など）に依存しません
- RFまたは音響信号は必要ありません
短所
- 検出範囲はドローンのサイズとレーダー断面積（RCS）に依存します。
- 有人航空用に設計されたレーダーシステムは、小さな飛行物体を検出できません。
- 高い取得およびインストールコスト
- 他のRF送信との干渉を防ぐために、送信ライセンスと周波数チェックが必要です。
- 低高度で飛行している、動きが遅い、またはホバリングしているUAVを検出するのは困難です。
- パイロット追跡機能や地上制御ジオロケーションはありません
- 自動化の欠如と訓練を受けたレーダーオペレーターへの依存度の高さ
- 同様の形状のオブジェクト（鳥、雲など）を使用した誤検知
2。無線周波数検出
無線周波数（RF）スキャナーは、パッシブ検出テクノロジーを使用しています。この費用効果の高いソリューションは、通信シグネチャに基づいてUAVを検出および追跡します。彼らは、既知の無線周波数をスキャンし、天候や昼/夜の状況に関係なく、RF放射ドローンを見つけて地理的に特定するためのアルゴリズムを探索します。
長所
- 最大600mの中距離のレーダーセンサーよりも低コスト
- UAVとGCSがコマンドアンドコントロール（C2）のために通信する特定の無線周波数帯域を検出します
- UAVによって放出されたRFをキャプチャし、UAVとコントローラーを見つけることができます
- WiFiを放出するドローンをキャプチャできます
- 高精度の検出
- UAVが離陸する前でも早期警告機能（オンの場合）
- 複数のRFセンサーで三角測量が可能です。
- 機械学習アルゴリズムにより、ドローンの送信を分類できます。
- パッシブ検出、ライセンスは不要です。
短所
- RF信号は自律飛行ドローンを検出できません。
- 電磁干渉と失明により、検出機能が低下します。
- ドローンの種類と周波数帯域に応じて検出精度が異なります
- 攻撃者はMACアドレスをスプーフィングできます。
- 一度に検出できるUAVはごくわずかです
- 範囲が100m未満の高RF環境では効果が低い
- ドローンの群れの検出制限
- 一部のパッシブシステムは、パッシブシステムとして特徴付けられているにもかかわらず、RF信号を放射する場合があります。
3。音響検出
ドローンプロペラは、音響センサーによるドローンの測位と分類に検出および使用できるオーディオパターンを送信します。通常、マイクはドローンからの音を検出し、到着時間差（TDOA）手法を使用して位置を計算します。
長所
- 音響特性に基づく分類
- 許可されたUASと許可されていないUASを区別できます
- 検出のためにRF信号は必要ありません。自律飛行UAVを検出できます
- UAVの検出は視線を超えて拡張できます
- UAVの音響シグネチャに基づく分類
- 到着時間差（TDOA）技術は、UAVのローカリゼーションに使用されますが、分散センサーのアレイを使用して三角測量が可能です
- 低コストのセンサー
- ドローンの方向または大まかな見積もりを提供できます
短所
- すでにキャプチャされたサウンドシグネチャの利用可能なライブラリに依存します
- ドローンモデルの数が増えるため、誤検知が増える
- 300mを超える範囲での信頼性の低い検出
- ノイズの多い環境ではうまく機能しません
- ドローンの群れの検出制限
- 検出パフォーマンスは、風向、温度、視線、および障害物による信号反射の影響を受けます。
- 一次検出ソースとしては使用されません。
- パイロット追跡機能や地上制御ジオロケーションはありません
4。視覚的検出
イメージングシステムおよびカメラの電気光学センサーは、視覚的署名を使用してUASを検出しますが、赤外線センサーは熱署名を使用します。ニューラルネットワークと深層学習アルゴリズムを光学データと組み合わせると、UAV検出システムに重要なサポートと高度なインテリジェンスを提供できます。
長所
- UAVを効率的に検出するには、人間の干渉または人工知能が必要です
- 一次検出ソースとしては使用されません（EOカメラとIRカメラの両方）
- どちらにも、解決機能に基づく検出制限があります。
短所
- ドローンの群れを捕まえるのは難しい。
- IRおよびEOカメラは、UAVを検出するために直接見通し線が必要です。
- EOカメラは、日光と屋外の照度条件（曇り、暗闇など）によって異なります
- UAVを鳥や同様の形状の小型飛行機と混同する可能性があります。
- 気象条件（雲、雨、霧、霧など）に応じた範囲の制限
重要なインフラストラクチャに接近するときに悪意のあるUASからの脅威を軽減するためのいくつかの技術的ソリューションがあります。 C-UASテクノロジーには、電子と動的の2種類があります。電子的対抗策は、通信リンク操作、RF妨害、またはGPSスプーフィングを使用してUAVを打ち負かすことができます。速度論的阻止とは、物理的手段によってUASを傍受することを指します。これらのC-UASテクノロジーについては、次の投稿で説明します。