空军反无人机实验室寻求消灭小型无人系统的技术

空军的反无人机技术搜寻

美国空军专门的反无人机实验室发布了广泛的信息征求书,寻求能够检测、跟踪和摧毁小型无人航空系统的新技术——这是军方正式承认其迫切需要开发更有效对策的一个表现,该威胁在最近的冲突中已经显示出极具破坏性的效果。该征求书邀请国防承包商、学术研究机构和商业技术公司提交申请,表明空军正在广泛寻求创新方法来解决已经超出现有对抗措施的问题。

小型无人航空系统——通常定义为重量不超过55磅的商用或商用衍生无人机——已经成为当代最具操作意义的武器系统之一,在乌克兰冲突、中东地区和各种不对称战争背景下被广泛使用。它们结合了低成本、大规模可获得性、日益增加的有效载荷能力以及用传统雷达系统难以检测的特点,造成了一个能力缺口,美国空军和更广泛的军事部门正在竞相填补。

为什么现有系统不足

空军的请求隐含地承认当前的反无人机(C-UAS)系统对威胁环境是不足的。许多现有解决方案是针对特定威胁概况而设计的——例如GPS制导的商用四旋翼无人机——在面对使用视觉导航、加密命令链接或蜂群算法的较新小型无人机时表现不佳。

成本不对等是另一个根本问题。当需要花费10万美元的导弹来击败300美元的商用无人机时,不对称性在经济和物流上对攻击者有利。空军征求书特别强调对解决成本交换问题的兴趣——无论是通过定向能武器、能对付多个威胁的效应器,还是分层自动化系统,为最高优先级威胁保留昂贵的拦截器。

考虑中的技术

征求书涵盖了范围广泛的潜在反无人机技术,包括射频干扰和欺骗系统、声学和光学探测传感器、能够远距离禁用无人机电子设备的高功率微波武器、能够物理摧毁机体的激光系统,以及专门为小型无人机交战包络线设计的动能拦截器,而不是改装自传统防空。

人工智能和自主性被明确列为感兴趣的领域。人类在环参与的交战决策时间表已经证明对无人机群太慢了,空军希望能够以最少的人类干预来检测、分类和接触小型无人机威胁的系统,同时保持对致命自主交战的适当法律和政策监督。机器学习方法在传感器融合中——结合雷达、射频、光学和声学输入——被特别标记为高优先级研究领域。

来自乌克兰和中东的教训

推动本征求书的操作教训在军方的公开沟通中是明确的。乌克兰的经验表明,廉价的第一人称视角无人机可以被改装用于对装甲车辆、指挥所和后勤线路的精确攻击,其造成的人员伤亡与成本不成比例。伊朗无人机计划为代理部队提供了数量越来越多的无人系统能力,这些能力对叙利亚、伊拉克的美国阵地和海上进行了攻击。冲突还揭示了当操作员适应已部署的对抗措施时,小型无人机战术、技术和程序的演变速度。

空军特别感兴趣的是能够快速部署和更新的解决方案,而不是多年开发计划,这些计划可能在部署时已经过时。这种对速度和适应性的偏好胜过完美性,反映了从那些花费太长时间开发并部署了针对已不再以其原始形式存在的威胁的能力的计划中获得的机构学习。

工业和研究基础的反应

国防技术工业基础以前所未有的速度在动员C-UAS能力。从Raytheon和L3 Technologies这样的大公司到D-Fend Solutions和Dedrone这样的初创公司都在过去几年开发和部署了系统。专注于自主系统、电子战和传感器融合的大学研究项目也可能会做出响应,因为征求书明确邀请新颖的学术方法。空军已表示将在信息征求之后进行有针对性的研究协议和原型竞争,针对通过该过程确定的最有前景的技术。

本文基于Breaking Defense的报道。阅读原文。