将非法无人机无缝地纳入其空域系统管理中
无人机远程身份识别是全球无人机行业和监管机构的共识，尽管未必是全面的解决方案，但它将成为无人机全空域整合的关键。除了地形、局部天气信息等其他数据外，无人机交通管理（utm）服务提供商正在努力将无身份无人机的空中交通，无缝地纳入其空域系统管理。
为了实现这一目标，utm提供商越来越多地与各种伙伴合作，以利用雷达、射频（rf）传感器和其他技术来解决这个难题。
监测无身份识别的无人机交通比跟踪有身份识别的无人机要困难得多，这是军事，机场和其他关键基础设施客户尚未确定最佳做法的挑战。
市场上或开发中的数百种无人机安全解决方案，主要依靠rf和/或雷达以及声光和电光/红外（eo / ir）传感器来发现无人机。与拥挤，信号密集的城市相比，大多数城市在荒芜的环境中效率更高。类似于安全无人机操作。
这是最困难的挑战。
假设你在一个拥挤的派对上，有人向你大喊，竭尽全力让你听到他的声音——他面对着你，你能听到他的声音，也能读懂他的嘴唇。以色列无人机监控初创公司vorpal的首席执行官和联合创始人尼尔·拉兹告诉《航空电子国际》杂志。为了探测到无身份的无人机通信，你需要留意房间角落里的每一个悄悄话，悄悄的对着他旁边背对着你的人说。你需要在没有虚假警报的情况下做到这一点。”
更糟糕的是，窃取无人机和操控者之间传输的信号内容在大多数地方都是非法的，更不用说窃取附近的射频设备，比如手机和其他蓝牙/wi-fi设备，这些设备也会被探测到。解码信号以提取gps坐标违反了美国的联邦窃听法，而且现在几乎所有的无人机都对信号传输进行加密。
vorpal通过使用被动射频传感器和多重定位来完成这一任务——多重传感器拾取信号到达时间的差异，从而确定其原点的位置——仅根据传输信号的物理波形来拾取和定位无人机的活动。然后，高度先进的算法将检测到的信号与已知的无人机传输库进行比较，识别出无人机的活动（通常不报告目标空间的数千个其他射频信号）。
拥有特拉维夫大学物理学博士学位的拉兹（raz）对航空电子公司（avionics）表示，他公司的vigilair解决方案能够以接近gps的精度提供无人机（通常是他们的操作员）的定位精度，且误报率几乎为零。许多无人机安全公司都声称这是事实，但是vorpal的系统目前已部署在大西洋两岸的主要城市，并已被警方用来在重大事件中追踪数十名非法无人机操作员。
“这种方法的好处是它们不需要传输，降低了复杂性、成本和监管障碍，”一名无人机传感技术专家告诉航空电子公司。“但也有缺点，包括安置挑战。用雷达之类的东西，你会试图用额外的传感器覆盖盲点。有了这项技术，你需要很多传感器来观察每个点，以达到‘覆盖范围’。”
vorpal的方法还有两个其他漏洞。无法检测到完全自主运行且无任何通信的无人机;并且系统可能无法识别尚未在其数据库中的无人机的rf信号。拉兹（raz）估计，该公司的图书馆在其数据库中拥有超过90%的商业运营无人机，并将不断添加新信息。
hidden level是一家数据即服务公司，最近作为空域感知合作伙伴加入了uber elevate的生态系统，他告诉航空电子公司，其解决方案还符合隐私法，并且不会记录或读取个人信息。与航空电子国际公司联系的其他许多基于射频的无源无人机安全公司都没有回应有关其技术在射频密集型环境中的生存能力和隐私兼容性的具体询问。
hidden level的一名代表表示，该公司目前正在与美国东部和西部沿海大都市地区的客户合作，今年晚些时候将公布相关消息。
总部位于犹他州的fortem技术公司告诉《航空电子》杂志，雷达是探测在人口密集地区无身份的无人机的高级技术，因为它相对便宜而且容易使无人机“rf-dark”，并使rf传感器失效。
fortem的雷达也采用类似的算法，以及在大型数据集上训练的神经网络，以减少假阳性并提高其监测能力，但雷达面临着一个rf探测没有的问题：区分无人机和鸟类。
无人机的安全最终需要一种多层次的方法，结合射频、雷达、摄像机、声学和其他辅助传感器来探测和跟踪所有可能的无身份飞机。而如何避免附带损害则是一个更加复杂的挑战，目前只有4个联邦机构被授权执行反无人机的行动——干扰或其他——因为无人机被联邦法律视为飞机。
反过来，对于utm公司提供的用于在拥挤环境中实现无人机递送或空中出租车的空域感知图像，它需要结合合法和非合法无人机交通的实时数据，并快速准确地区分两者。
airmap是utm服务的领先提供商，也是美国联邦航空管理局远程id队列的成员，它正在与vorpal合作，解决构建通用操作图所涉及的挑战。
airmap的一名代表告诉航空电子公司：“我们正在共同努力开发低空空域的通用操作图，这将使当局能够监控合法和非合法的无人机，并加速bvlos的飞行。”
然而，为了使无人机能够在视线之外进行操作，许多人认为载人航空比非合法的无人机更加安全。
通用电气（ge） airxos首席技术专家泰德 莱斯特（ted lester）表示：“就我们先进的bvlos应用的安全情况而言，最大的障碍在于探测其他有人驾驶飞机。”“当你在做复杂的无人机操作时，你真的不需要非常了解无身份识别的无人机。”
到utm大规模在线的时候，莱斯特相信通信网络将足够可靠，战略上的反冲突和战术上的车辆对车辆的反冲突，使用车载检测-避免和合作机制，将足以在几乎所有的情况下。
莱斯特补充说：“如果你真的需要下到第三层，而这两个系统都坏了……随身携带的摄像头可能就足够了，或者你也可以不用上第三层就能达到安全级别。”
在lester看来，更重要的可能是确保数据从另一个方向流动——从utm系统流向无人机监视或反uas系统——以确保合法的无人机不成为目标。
“我认为utm系统在确保那些反uas系统了解合法系统方面扮演着一定的角色，”lester说。他说：“我们将使用无人机运送包裹，进行（各种检查），你不会希望这些反无人机系统总是被合法系统触发。所以我认为utm在确保所有合法的交通工具被知道和信任方面扮演着重要的角色。”
因此，这个行业最终回到了我们开始的地方：等待远程id的实现来区分合法、已知非法或未知的无人机。
“从技术角度来看，目前的解决方案能够更好地集成非合法通信，”unifly的一位代表告诉航空电子公司。“立法的进一步发展，以及当局干预的实际手段，都阻碍了无人机交通的全面普及。”
第一步是由astm和asd-stan等国际标准定义的远程id;准确地知道谁在飞行，以及utm系统知道他们是否应该在那里。”
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这是最困难的挑战。
假设你在一个拥挤的派对上，有人向你大喊，竭尽全力让你听到他的声音——他面对着你，你能听到他的声音，也能读懂他的嘴唇。以色列无人机监控初创公司vorpal的首席执行官和联合创始人尼尔·拉兹告诉《航空电子国际》杂志。为了探测到无身份的无人机通信，你需要留意房间角落里的每一个悄悄话，悄悄的对着他旁边背对着你的人说。你需要在没有虚假警报的情况下做到这一点。”
更糟糕的是，窃取无人机和操控者之间传输的信号内容在大多数地方都是非法的，更不用说窃取附近的射频设备，比如手机和其他蓝牙/wi-fi设备，这些设备也会被探测到。解码信号以提取gps坐标违反了美国的联邦窃听法，而且现在几乎所有的无人机都对信号传输进行加密。
vorpal通过使用被动射频传感器和多重定位来完成这一任务——多重传感器拾取信号到达时间的差异，从而确定其原点的位置——仅根据传输信号的物理波形来拾取和定位无人机的活动。然后，高度先进的算法将检测到的信号与已知的无人机传输库进行比较，识别出无人机的活动（通常不报告目标空间的数千个其他射频信号）。
拥有特拉维夫大学物理学博士学位的拉兹（raz）对航空电子公司（avionics）表示，他公司的vigilair解决方案能够以接近gps的精度提供无人机（通常是他们的操作员）的定位精度，且误报率几乎为零。许多无人机安全公司都声称这是事实，但是vorpal的系统目前已部署在大西洋两岸的主要城市，并已被警方用来在重大事件中追踪数十名非法无人机操作员。
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莱斯特补充说：“如果你真的需要下到第三层，而这两个系统都坏了……随身携带的摄像头可能就足够了，或者你也可以不用上第三层就能达到安全级别。”
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