一、运行方式  

1. 频谱监测与信号识别  

全频段扫描：模块实时扫描900MHz、1.5GHz、2.4GHz、5.8GHz等无人机常用频段，覆盖遥控、图传及GPS导航信号。  

多路分集技术：采用多传感器阵列，通过信号加权合并提升信噪比，精确定位无人机位置（误差≤1.5km）。  

2. 光电与雷达协同探测

红外热成像：搭载高灵敏度红外探测器，穿透烟雾/黑夜识别无人机热源，并联动可见光摄像头进行目标复核。  

合成孔径雷达（SAR）：在复杂气象条件下实现0.1米级高分辨率成像，结合GMTI模式追踪慢速移动目标（速度≥1英里/小时）。  

3. 智能决策与反制联动

侦测到目标后，系统自动触发干扰模块：  

电磁压制：发射定向射频干扰，切断无人机导航及控制链路，迫使其悬停、返航或迫降。  

物理拦截（可选）：高能激光炮对军用级无人机实施硬摧毁。  

二、技术要点  

1. 多频段协同探测  

频段覆盖：需兼容消费级（2.4GHz/5.8GHz）与工业级（1.5GHz/5.1GHz）无人机信号，覆盖95%以上机型。  

抗干扰设计：采用超窄带滤波抑制环境噪声，提升信噪比。  

2. 高精度定位与跟踪  

传感器融合：结合光流测距、惯性导航及GPS数据，实现无GPS环境下的室内定位。  

时空多维融合：通过时间/空间滤波算法消除误报，实时输出目标轨迹。  

3. 自适应干扰策略

分级反制：根据威胁等级选择干扰模式。  

导航欺骗：模拟GPS信号诱导无人机偏离航线，避免坠落风险。  

三、技术难点  

1. 复杂环境适应性

城市多径效应：建筑反射导致信号定位漂移，需优化MIMO雷达波束成形算法。  

电磁兼容性（EMC）：强电磁环境下易受干扰，需冗余交错驱动布局设计。  

2. 系统集成与实时性

多源数据融合延迟：SAR图像处理、红外热成像及频谱分析需低延迟（<100ms），对边缘算力要求极高。  

功耗与散热：高功率干扰模块易导致设备过热，需轻量化散热设计（如凯茉锐红外模组的低功耗方案）。  

3. 智能识别与误报抑制

AI模型泛化：需训练大量数据集区分无人机与鸟类/风筝，且在夜间/雾天维持高准确率。  

动态目标追踪：低速无人机（<3m/s）在GMTI模式下易漏检，需提升DMTI算法灵敏度。  

四、总结与趋势