《反无人机系统（CUAS）网络与传感器仿真》154页

系统的自主性自计算机诞生之初便成为其发展目标之一。当今网站配备的代码能辅助自我编写，自动驾驶汽车在努力获取公众信任的同时，其安全性及续航能力亦持续优化，四旋翼飞行器可实现自主跟随所有者并完成包裹投递，即便需人工介入也降至最低。尽管这些进步在消费市场显得较为新近，但政府和军方应用自主系统已逾数十载——首套无人驾驶航空系统（UAS）由美军于一战末期开发。相较之下，美国联邦航空管理局（FAA）直至2006年才向民用领域颁发首张UAS飞行员执照。

消费级小型UAS（民用市场亦称无人机）仅是复杂“系统簇”的示例之一，其整合了飞行稳定控制、航点或GPS导航、自主飞行、鲁棒通信系统及多项安全措施，旨在提升操作便捷性与安全性。鉴于当前UAS的普及性及易获取性，政府机构、住宅业主及其他产权方对其安全与隐私问题日益关切——这源于小型UAS极易被操控的特性。基于上述担忧及小型UAS涉及的非法活动，各企业已开发出复杂的探测拦截系统以应对此类灵巧的小型航空器。然而受限于诸多限制性法律、系统复杂性以及研发反制系统所需投入，性能测试成本高昂；在某些情况下，反制措施未实施前甚至无法完成有效测试。

1.1 问题陈述

当前反无人驾驶航空系统（CUAS）领域的研究集中于特定探测、追踪或拦截方法，而商业CUAS系统的性能指标往往模糊不清或被夸大。本研究解决的问题是：当从广义传感器探测与传感器通信视角开发CUAS系统时，无法进行成本效益规划。受现行法规、设备可用性限制及系统应用特性制约，潜在客户难以采购CUAS系统，且无法在用户特定环境中验证其宣称的效能。通过软件仿真建模，可构建环境模拟场景，并借助虚拟模型的低成本特性实现快速原型开发。利用传感器、无人驾驶航空系统（UAS）及传感器通信的参数化设定，能基于预期系统需求优化传感器布局策略。

根据美国联邦航空管理局（FAA）2018年3月发布的报告，消费级小型UAS机队规模预计将在2022年前增长超一倍至240万架，年增长率达16.9%。未来五年内远程飞行员年增长率预计为32.4%。除数量激增的小型UAS（通称无人机）外，已发生三起接近国家元首的事件：2013年德国总理安格拉·默克尔遭遇无人机接近、2015年无人机降落白宫草坪，以及2018年8月针对委内瑞拉总统尼古拉斯·马杜罗的未遂袭击。此外，UAS曾被用于向监狱走私违禁品、跨境运送毒品（2015年墨西哥毒品运送无人机坠毁事件），并两次飞越法国核反应堆。

研究团队、商业公司与政府机构正通过多种方式探测并应对小型UAS构成的威胁。探测手段包括雷达、射频扫描、声学特征识别、红外摄像捕获及可见光摄像等技术。据巴德学院无人机研究中心（纽约）联合主任透露，逾200家公司致力于解决CUAS问题。然而现任无人机专家公司CEO、前美军士兵布雷特·维利科维奇指出：“企业正耗费数百万美元应对仅价值约500美元的威胁”。诸多产品存在显著缺陷——缺乏蜂群探测能力，DeDrone公司的DroneTacker 3.5成为首个商业宣传的解决方案（2018年无人机蜂群探测能力报告）。

1.2 重要性

开发一种基于传感距离和无线电通信距离数学模型的、配备通用参数化传感器的灵活UAS探测模型框架，将为拟议的CUAS系统提供可验证的性能指标。此类模型还能提供传感器布局优化方案——鉴于当前实施成本与环境多变性，这在现有实际系统中尚属空白。

消费级小型无人机与UAS不会消失；其在带来诸多益处的同时，也潜藏若干安全漏洞。在美国，依据法规这些UAS飞行高度必须低于400英尺（122米）（《娱乐飞行器与基于社区的组织示范规定》，2019）。然而大疆（DJI）无人机软件允许飞行高度达1,500英尺（457米），且设备实际升限可超过20,000英尺（6,092米）（Atherton, 2016；Mavic 2 - 规格参数、常见问题、视频、教程、手册，出版日期不详）。加之部分无人机具备数磅有效载荷运载能力（《无人机可承载多少重量？》，出版日期不详），这在民用安防领域引发了前所未有的独特隐忧。即任何人皆可武器化消费级小型UAS，对大型集会场所或受限制区域发动隐蔽攻击，从而使其无法被拦截。

通过开发效能评估系统并创建更完善、性能更强的探测反制系统，可遏制利用此类设备实施的犯罪与恐怖主义活动，如2015年墨西哥毒品运送无人机坠毁事件及Phillip（2014）所述案例。这进而可延伸至教育培训课程、资质认证及商业领域，助力提升公众意识并打击恶意行为者。该技术适用市场涵盖政府安全管控区、军事区域、惩戒设施、机场、学校及大型企业。