C-UAS（反无人机系统）的监视和侦察系统技术介绍
如何使用技术在天空中寻找有人驾驶和无人驾驶飞机的异同。监视和侦察的历史源于军事用途，与民用同行只有小规模的行动。“应用于当今技术的战术和技术源于遥感领域。遥感有着悠久的历史，因为它始于人类试图从远处看到和感知现象，并且（我们现在）经历了从使用鸽子到气球到飞机，再到卫星，再到uas [无人机系统]的漫长旅程“（nichols & mumm，2018）
使用uas或无人机（uav）进行情报，监视和侦察是该技术最着名的应用之一。“绝大多数无人机纯粹用于情报、监视和侦察（isr）任务。在目前的军事用途中，它们的范围从翼展大于波音737客机的全球鹰，到重达几克的纳米直升机，以及介于两者之间的所有点“（lambeth，2006）。这一研究领域使我们在全世界的军事移动、攻击和防御以及民用调查和发展行动自由方面取得了进步。（尼科尔斯和妈妈，2018）
策略与监视和侦察中的正常思维过程几乎是180度大度的，因为“目标”在广阔的天空中，并不总是受到传统有人驾驶飞机规则的约束，有时uas技术发展如此之快，以至于反uas（c-uas）系统无法足够快地适应。“c-uas技术的扩散甚至可能加速使c-uas系统无效的技术的发展，特别是在军事环境中”（“反无人机技术的新世界”，2018年）。c-uas技术有两个主要功能，“第一个是识别或检测无人机活动。第二个功能是拦截空域威胁或击败无人机。
根据韦氏词典的说法，侦察的定义是“获取信息的初步调查;尤其是对敌方领土的探索性军事调查。（字典，2019）在历史术语中，它是法语，意思是“承认”或来自古法语侦察或“承认”（监视，2019）。这种快速查看或调查的想法与监视的含义形成对比，监视的含义是“持续观察一个地方、人、团体或正在进行的活动，以收集信息：专心观察，监督和指导某人或某事”（监视，2019 年）。这种连续观察并不总是需要在被监视者的知识或同意的情况下进行，因为我们可以使用电子监视方法，允许“通过秘密使用电子设备进行监视或收集信息，例如在犯罪侦查或间谍活动中”（监视，2019）
.在c-uas领域进一步推进这一想法，人们不仅要考虑在广阔的天空中找到物体，还要考虑不仅要为飞行器，还要为地面上的操作员或基站提供检测、分类、识别和调度对策的能力。检测意味着该技术可以在给定区域发现uas。uas的分类通常能够将uas（无人机）与其他类型的物体（例如有人驾驶飞机）分开。
“更进一步的是识别。一些设备可以识别特定型号的无人机，甚至可以识别无人机或控制器的数字指纹，例如mac地址。这种级别的识别对于（跟踪和）起诉目的非常方便。被提醒有无人机存在...已经很有用了。但是，如果您知道无人机（和/或控制器）的确切位置，您的态势感知和部署对策的能力将大大提高。一些设备甚至可以让你实时跟踪无人机的位置“（9种反无人机技术来检测和阻止无人机，2019年）。
威胁识别：如何以及为什么
在天空中寻找人造物体的传统方法是雷达信号、热信号、用人眼视觉观察物体或通过光学辅助机制。还有声学特征以及一系列用于检测的电子信号扫描技术，因为“c-uas系统可以是地面或空中的，甚至是手持式的。当今市场上的大多数系统仅用于探测或拦截，而且绝大多数都是基于地面的，尽管少数由空中和地面组件组成“（wilson，2018）。表5 -1列出了uas探测和跟踪的主要技术。
在天空中寻找物体的能力是所选机制以及物体的大小、速度、轨迹、天气条件和可能的隐身能力的组合，以避免被发现。c-uas领域的监视和侦察
包括雷达、射频 （rf）、光电 （eo）、红外 （ir）、声学和组合传感器。没有完美的检测方法。许多经济实惠的光电传感器仅限于日光操作和与目标的直接视线（对于红外和许多射频系统也是如此）。射频和声学传感器使用已知声音和频率库来检测无人机，但新平台的快速发展使得这些平台不可能完全更新。传感器灵敏度也是一个问题;太敏感会产生许多误报，而降低灵敏度会导致假阴性（wilson，2018）。
除此之外，还有温度、天气条件和物体位置的大气效应，无论是在开阔的沙漠、浩瀚的海洋上，还是在城市或城市地形内的许多建筑物和信号中混合。跟踪天空中的物体比在陆地上跟踪物体更困难，因为天空的浩瀚造成了三维环境的困难，在这种环境中，物体可以向上、向下、横向左右移动或所有三个维度的组合，因为个人和传感器试图找到和跟踪物体。查找和跟踪飞机的最常见方法是使用雷达。雷达是无线电探测和测距的首字母缩写。雷达工作原理的简单解释是：
一束能量，称为无线电波，从天线发射。当它们撞击大气中的物体时，能量会向各个方向散射，一些能量直接反射回雷达。物体越大，返回雷达的能量就越大。此外，能量束传输并返回雷达所需的时间也与到该物体的距离有关。（雷达的工作原理，2019）
雷达信号具有脉冲宽度（脉冲持续时间），可以增加或减少该宽度以“看到”更远的物体或获得相关物体的更好图像。“脉冲宽度决定了雷达的空间分辨率......减小脉冲宽度会增加信号带宽。对于给定的功率，更宽的系统带宽会导致更高的接收器噪声，从而降低灵敏度“（大英百科全书，2019 年）。当我们处理飞机的时间和空间位置时，“多普勒雷达系统可以通过测量发射脉冲和接收回波之间的相位偏移（或变化）来提供有关目标运动及其位置的信息，计算目标直接朝向或远离雷达的运动”（雷达如何工作。2019).
影响给定雷达系统性能的几个因素，这些因素包括
（1）它可以看到指定大小的目标的最大范围，（2）它在范围和角度上测量目标位置的准确性，（3）它区分一个目标和另一个目标的能力，（4）当它被大杂波回波掩盖时检测所需目标回波的能力，来自其他“友好”发射器的无意干扰信号， 或来自敌方干扰的故意辐射（如果是军用雷达），（5）识别目标类型的能力，以及（6）其可用性（在需要时操作的能力），可靠性和可维护性（大英百科全书，2019）。
当尝试使用雷达查找和跟踪uas时，这些因素和许多其他因素会产生问题，因为“来自陆地，海洋，雨，雪，冰雹，鸟类的回声......但对于那些想要探测飞机、船只、导弹或其他类似目标的人来说，它们是一种滋扰。杂波回波会严重限制雷达系统的能力......（我们必须）在不减少所需目标的回声的情况下尽量减少杂乱的影响“（大英百科全书，2019 年）
uas往往体积小，电磁特征低，大多数传统探测措施（如机场雷达系统）都可能错过这一点;然而，微型多普勒雷达“能够检测移动物体内的运动 - 特别是速度差异。无人机往往具有螺旋桨，可以产生很大的速度差异。螺旋桨的一部分正在向你移动，一部分正在远离（9 种反无人机技术，用于检测和阻止无人机，2019 年）。这种微多普勒技术可以识别无人机，甚至可以区分无人机和鸟类。uas也可以通过使用毫米波范围来检测，因为该范围“非常适合直接环境中的监视任务，特别是在能见度差的情况下。与光学和红外光谱相比，毫米波在雾、烟或灰尘存在下具有良好的穿透特性。（卡里斯，2019）
射频 （rf）
射频 （rf） 传感器可以检测 uas 以及发送和接收控制信号或有效载荷开发信号的操作员或地面站位置。商用无人机通常通过无线电控制信号操作，并且通常具有用于实时传感器下载的机载数据链路发射器（通常在2.4 ghz ism频段）。可以检测和定位这些上传和下载的频率信号（无人机检测，2019）。射频传感器是无源的，不需要法律授权即可使用，因此它们不会发出可能导致给定区域中其他信号发射器出现问题的信号。射频传感器是c-uas的第一道防线之一，因为它们可以“检测商业，消费者和diy或原型无人机，飞行路径和无人机的位置。射频传感器能够根据无人机运行的协议或频率识别无人机的类型和型号“（friedberg，2019）。
光电 （eo） 传感器-全动态摄像机
全动态视频或数字增强摄像机可以“提供无人机的重要视觉确认，帮助识别有效载荷，并记录无人机入侵的法医证据。这种传感器对于需要人工验证或安全团队需要入侵的视觉证据时非常重要“（friedberg，2019）。
视频和摄像头传感器查找uas的能力有限，通常需要通过其他传感器提示uas。由于天气条件、低能见度环境、视线、范围、烟雾环境和夜间操作的限制，c-uas 系统中的摄像机受到限制。eo传感器通常与红外传感器（ir）设备结合使用，并作为一个单元作为eo / ir传感器出售。
红外传感器 （ir）
红外传感器基于“所有物体都发射红外能量，称为热信号”的科学。红外热像仪（热像仪）检测并测量物体的红外能量。相机将该红外数据转换为电子图像，显示被测物体的表观表面温度“（热成像基础，2016）。
这种温差为传感器提供了监视天空中飞机的能力，因为“相机处理器从每个像素获取信号并对其应用数学计算以创建物体表观温度的彩色图（热成像基础，2016）。
用于c-uas的声学传感器
声学传感器背后的概念是基于这样一种想法，即不同飞机产生的独特声音可以识别并与给定区域内的所有其他声音区分开来，因为“声学传感器使用已知声音和频率库来检测无人机，但新平台的快速发展使得这些平台不可能完全更新。传感器灵敏度也是一个问题;过于敏感会产生许多误报“（反无人机技术的新世界）。
这是一片大天空——我们如何从无人机上辨别杂乱？
跟踪空中物体的另一个问题是天空中的一个或多个物体相互接触或碰撞;然而，这是罕见的，被称为大天空理论。大天空理论指出：“两个随机飞行的物体不太可能发生碰撞，因为三维空间相对于天体是如此之大。一些涉及测高和导航标准的航空安全规则就是基于这个概念“（big sky theory，2019）。
随着“雷达的出现”，两架飞机可以被“看到”并避开彼此的飞行路径。交通防撞系统（tcas）设备的出现使装备的飞机能够解决冲突。现在我们拥有允许两架飞机进行太空定位的技术“（big sky theory，2019）。
控制大天空理论的技术之一是分配不同类型的空域规则来控制某些时间和空间区域。这种空域的使用允许将不同的规则分配给不同的环境。例如，如果有人驾驶或无人驾驶的飞机不遵守商定的规则，则被认为是危险的。根据车辆在哪个空域运行以及车辆未遵循商定规则的程度，采用预定响应。
图5-4描述了每个空域走廊内的不同类型的空域和控制。根据飞行器在哪个空域走廊中运行，一系列积极的控制措施已经到位，包括雷达跟踪，模式“c”高度编码器（允许为区域内的每架飞机分配唯一的代码），操作员的自我报告，视觉指示器和无线电呼号。这一概念在有人驾驶飞机领域运作良好，因为受控空域中的所有飞机都必须配备高度编码器，“到目前为止，这意味着在欧洲和北美之间移动的飞机不得不在天空中使用有条理的轨道。刚性结构在飞机周围保持了大面积的净空间，以消除碰撞的可能性“（amos，2019）。随着无人驾驶和可选载人技术在世界各地的扩散，这一概念现在必须变得更加灵活。随着自动相关监视广播（ads-b）转发器的发明，该系统正在缓慢发展。这些应答器从特定飞机推送信息，包括其身份、gps 确定的高度和地速。引入ads-b是为了加强对陆地的监视和安全，但卫星也可以接收到这些信息（amos，2019）。
广播自动相关监视（ads-b）-帮助消除c-uas监视和侦察挑战中的“好人”
自动相关监视广播（ads-b）的引入将有助于改变有人驾驶飞机的监视和侦察，但这项新技术如何适应无人领域并可能协助c-uas仍在确定中。美国公司aireon表示，“其新的卫星监视网络现已全面上线，并在北大西洋进行试验。该系统采用一个由66个航天器组成的星座，监测飞机转发器发出的情境信息。它们每八秒报告一次飞机的位置、高度、方向和速度。他们现在拥有的关于飞机行为的更详细的信息意味着可以引入更有效的路线“（amos，2019）。
ads-b是一个系统系统，并“搭载在铱星卫星电话服务提供商的所有66个航天器上”。这些传感器现在可以在雷达能见度之外跟踪海洋上的飞机——海水覆盖了全球 70%的面积“（amos，2019 年）。如果我们知道有人驾驶的“友军”飞机在时间和空间中的位置，这可能有助于监视和侦察潜在有害的无人机，并允许跟踪和消除这种威胁。图5-5显示了ads-b在未来几个月内的运行方式，因为faa（联邦航空管理局）要求所有飞机在1年2020月100日之前都必须遵守。这包括在 a、b 或 c 类空域运营的任何飞机。此外，任何在e类空域（高于fl2 msl但不低于500，2019英尺agl）运行的飞机也必须遵守。
随着ads-b技术提供近乎实时的卫星监视，“为空域管理引入更大的灵活性（成为可能）的能力。例如，在北大西洋，传统的直列安全分离距离最终将从40海里（80公里）减少到14海里（25公里）“（amos，2019）。这种灵活性为航空业提供了巨大的希望;然而，这也使c-uas复杂化，因为飞机不再处于已知的，可预测的飞行路径上。试图要求所有uas都采用ads-b转发器可能被证明是困难的，因为该技术可能花费数千美元，并且集成到当前的uas设计中可能不会完全成功。
在c-uas空间中区分无害飞机和威胁飞机的困难
您如何确定在该地区飞行的是什么 - 是鸟，小型飞机，无人机，是否构成威胁？标准机场雷达不能很好地查找和跟踪大多数uas。造成这种情况有几个原因，包括飞机的尺寸、材料以及大多数第 1 组和第 2 组重量等级普遍缺乏热特征。
使区分有人驾驶和无人系统的问题复杂化的是用于讨论飞机的不同尺寸、重量和任务等级的大量本体和分类法，如表5-3和5-4所示。大多数无人驾驶航空器模糊了民用和军用（两用技术）之间的界限，这一事实使这些问题更加复杂。coheive同意uas的分类，有人驾驶飞机是一个世界性问题。当人类在确定uas是否有恶意意图或仅仅是在给定空域飞行的无辜飞机时，必须做出生死判断时，验证飞机是否有人驾驶，绝对无人驾驶或可选有人驾驶时，存在真正的挑战。
机场雷达通常探测到小到直升机和单引擎陆地飞机的飞机，以及大到大型喷气式飞机的飞机，然而，所有这些飞机通常都是由金属制成的，具有可识别的热特征，以及可以传达位置和意图的飞行员。uas往往没有这些属性。此外，大多数uas由塑料，轻木，复合材料或所有这些材料的组合制成，金属的使用量往往比任何其他材料都少。第 1 组和第 2 组 uas 往往是电池供电的，因此不提供可识别或可追踪的热源。使用可燃燃料发动机的uas仍然没有足够的热信号或雷达返回信号，使监视和侦察成为一项容易的任务。
这些复合材料制造的uas不像金属等密度较大的材料那样反射雷达能量。无人机可以通过使用由雷达吸收材料（ram）制成的复合材料来进一步减少任何能量，或者使用增强塑料或其他独特的非传统材料将雷达吸收结构（ras）构造到上层建筑中。大多数uas足够小，找到雷达信号非常困难;然而，现在有“大量可以减少雷达信号的泡沫和涂料现在构成了微波材料市场的一个高度活跃的部门”（marsh，2010）。
复合材料的使用在uas中并不罕见，因为增强塑料材料以其重量轻，高强度，刚度和抗疲劳性的独特组合而闻名，但它们的电磁（em）特性也很重要;例如，基于玻璃纤维增强塑料（grp）的印刷电路板和用于敏感电子设备的碳复合电磁干扰（emi）屏蔽外壳。低重量ras可以由玻璃和碳纤维复合晶格制成，其中空隙被微波吸收泡沫占据。吸收有效性将与网格单元结构的体积分数和元素之间的距离有关（marsh，2010）。
新挑战需要新思维组合传感器
最成功的c-uas计划采用多传感器方法，以确保准确识别uas作为
仅依靠一种检测方法;无人机可能会被错过。例如，当使用常规雷达时，可能很难检测到低空飞行的无人机或将无人机与鸟类区分开来。或者，如果无人机被建筑物或树木遮挡，光学传感器将难以拾取它。通过频谱监控增强雷达和光学传感器，安全团队（将）更清楚地了解任何潜在的无人机活动（无人机检测，2019）。
这里介绍的讨论是寻找和跟踪uas的技术挑战的样本。识别特定uas类型，飞机所有者，uas通常用于什么（正常有效载荷）和飞机操作员的任务成为更大的挑战，因为“c-uas系统使用来自多个传感器的组合数据，还必须能够区分合法和敌对，盟国和敌方uas - 这是任何已知系统都无法做到的。这是人类操作员必须进行干预以做出通常是瞬间评估的地方“（wilson，2018）。
自美国联邦航空局成立初期以来，该机构就规定有人驾驶飞机必须注册并分配一个尾号，该尾号必须永久显示在飞机上。有关有人驾驶飞机的信息很容易在世界各地的数据库中找到。作为一种发展速度超过政策、法律和治理速度的新技术，没有全面的数据库可以提供简单的 uas 识别查找，即使有这样的数据库，注册 uas 的不同法律（以及有限的合规性）将使大多数信息不完整和无法使用。新的uas正在快速发展，随着uas接管许多传统的有人驾驶飞机任务，它们的任务远远超出了曾经正常的相机传感器工作。波音公司的飞机加油无人机说明了这一点，这是一种“旨在为美国海军战斗机在半空中加油的先进无人驾驶飞机，以t1的名义飞上天空，原型mq-25在中美洲圣路易斯机场进行了两个小时的自主飞行”（lavars，2019）。美国联邦航空局仍在继续与这些问题作斗争。2019年月，许多美国立法者致函交通部长，称
“我们写信是为了表达我们对联邦航空管理局（faa）要求无人机系统（uas）远程识别的规则持续延迟的持续关注，并敦促您投入必要的人员和资源，以快速发布关于这个问题的拟议规则制定通知（nprm）......未能完成远程识别对空域构成“严重风险”，也“扼杀了无人机行业的创新”。造成这种情况的原因有很多——技术并不简单，有多种方法和讨论哪个是最好的，以及许多利益相关者在混合中“（mcnabb，2019）。
本章的这一部分提供了正在探索的新技术、战术、技巧和政策，以帮助解决c-uas监视和侦察任务领域的困难。最初设计用于保护军事设施的技术正在为c-uas任务进行修改。扫描监视雷达系统（ssrs）就是一个例子，“非常适合近距离探测和精确定位两类（微型和微型uas）的几架无人机。此外，ssrs 系统可在 50 至 150 米的测量范围内为多达四个 uas 提供实时跟踪“（caris，2019 年）。该技术对较小的uas有效;必须使用额外的组合传感器技术来创建完整的c-uas保护范围。
存在许多c-uas目录;但是，大量信息未经正确审查，或者更多的是广告格式而不是信息格式。www.unmannedairspace.info 的计数器uas目录是更全面的列表之一。最新版本在一份83页的文档中讨论了54项技术。该目录对公众免费，并且往往只经过可验证的信息进行审查，列出“可用的反uas系统，网络和组件，并免费提供......信息由供应商直接提供，并编辑数据以删除无法验证的声明“（faa，2019）。
事实证明，在c-uas领域困难的问题之一是不仅试图找到和跟踪车辆;它试图找到车辆被控制的位置以及谁在控制车辆。正在开发新技术来解决这个问题，因为“caci的skytracker技术套件是一种反小型无人机系统（c-suas）功能，由不同的外形尺寸组成，旨在利用小型无人机系统（suas）与其控制器之间的无线电通信”（caci，2019）。
skytracker具有三种不同的外形尺寸，具体取决于c-uas要求;它们包括：
杜邦可丽耐系统提供固定设施保护，防止无人机系统（uas）对作战人员和关键基础设施的威胁。可丽耐使用精确中和技术检测、识别、跟踪和缓解suas威胁，以确保对周围射频（rf）频谱和现有通信几乎没有附带损害。
awair系统提供针对敌方suas的移动部队或设施保护。加固型移动平台利用可丽耐软件基线来精确检测、识别和缓解suas威胁。该系统可以轻松部署在车辆或船舶上，提供地面和海上护航保护。
caci的便携式先进攻击系统可以击败小型复杂的uas。该系统调查环境，使部署的单元能够对抗suas和模拟视频信号。该系统可以自主运行，以提供精确的分布式攻击，并在敌对环境中提供快速，响应的部队保护能力（caci，2019）。
一家名为src的美国应用研究非营利性公司“正在应用其在电子战，空中监视以及目标检测，跟踪和分类算法方面的广泛背景，以帮助检测，跟踪和防御低，慢和小型无人机系统（uas）威胁”（counter-uas systems，2016）。
src利用这些知识，为军事和民用市场创造了c-uas技术。
无声弓箭手反无人机技术可检测、跟踪、识别和击败敌方无人机。该技术包括经过验证的雷达和电子战系统、用于视觉识别目标的摄像头以及为作战人员提供高级态势感知的 3d 用户显示器。
小型、缓慢、低空飞行的无人机很容易通过当前的安全措施，对人员和财产构成未被发现的威胁。src的gryphon skylight无人机安全解决方案依靠雷达和频谱传感来检测和识别uas，商用飞机，甚至鸟类，让您清楚地了解您的安全空域（counter-uas systems，2016）。
任务规划保密 – 保护数据
保护数据的第一个问题是，数据是否被其他人看到重要吗？这似乎与这次对话背道而驰;但是，加密数据会带来大多数c-uas方案中可能不需要的成本。监视和侦察的艺术往往是在阴影中完成的。在c-uas领域，允许所有可以访问的人都知道信息可能更有利，允许额外的信息输入和对主题飞机的更多“眼睛”。现在，对主题飞机的反应是另一回事，因为个别公司和政府可能不想透露所使用的确切方法以及这些方法对主题飞机的影响。诸如声学特征之类的信息对于屏蔽很重要，并且不会因为今天的传感器而公开
一系列跟踪和数据收集功能以及可视化，包括带有目标方位的预警警报、多个同时进行的威胁检测和跟踪以及目标的 3d 跟踪。该系统可以配置多个联网传感器，以支持从远程现场操作到拥挤的城市环境的广泛覆盖范围。捕获的数据可以集成到现有的指挥和控制软件程序中，以支持情报、监视和侦察、作战和决策支持应用（通用原子公司向美国陆军展示了声学无人机探测器，2019 年）。
大多数uas平台的性质是廉价且公开可用的组件，但这些组件通常是：
在没有内置网络保护标准的情况下独立构建，使系统容易受到攻击，并且“即插即用”的本质往往会在网络保护中造成不兼容，几乎没有真正的数据标准。
对具有多个旋翼的几种流行无人机型号的配置和飞行控制器/微处理器的分析揭示了与遥测链路通过串行端口连接（其中可以捕获、修改或注入信息）与无人机之间传输数据以及无人机与其地面站接口的连接（其数据链路可能被欺骗， 使黑客能够完全控制车辆）。（尼科尔斯和 et.al，2019）
传感器数据安全和网络域内的攻击威胁必须成为任务规划各个方面的一部分。任务规划将需要在目标区域访问、传感器能力和可用性、信息时间优势和网络/数据安全要求之间进行权衡。
用于周界保护的c-uas任务规划
既然已经讨论了c-uas组合的基础，那么这些传感器系统的放置和互连对于uas的三角测量是必需的。如图5-8所示，传感器的互锁性质和重叠将创建uas目标的三角测量。
在保护特定设施的周边时，必须进行深入分析，以了解在开始监视和恢复该地区之前获得所需安全级别的能力。一旦该地区的侦察完成，就可以对任何未经授权的无人机进行监视，并将以数字方式记录下来，并对违规的无人机采取适当的对策。
组合正确的传感器（前面讨论过）将取决于许多因素，包括：
地形（视线）
该地区建筑物和人造物体的数量和高度
保护级别 - 提供 24/7 全天候（或仅在占用时间）的操作
频率噪声水平-电磁干扰
该地区/国家的适用法律
威胁级别 - 区域关键基础设施或保护家族企业是否存在已知威胁
最有可能的威胁类型（带eo / ir传感器的四旋翼或固定翼自杀无人机）
对威胁的可能反应是什么？组合传感器系统如何验证威胁已被消除或已离开该区域并且不再是威胁？
c-uas的预算是多少？这笔预算中有多少可以分配给监视和侦察？
传感器能否覆盖隐藏区域或口袋而不重叠覆盖？
这些因素中的每一个都会影响放置的传感器的类型和数量，以及这些传感器在正常时间内或在c-uas威胁事件以及威胁降级和中和阶段如何报告、存储信息和利用。此外，随着uas市场的不断发展，以及威胁行为者的策略和技术变得更加复杂，应考虑技术更新计划。必须更新c-uas周界保护的规划，以应对新的威胁。
结论
在c-uas的背景下回顾监视和侦察之间的区别，可以区分传感器俯视目标的典型思维过程与试图在广阔的天空找到uas目标的困难现实。跟踪有人驾驶飞机的传感器通常不擅长寻找和跟踪uas，因为其尺寸，材料，热信号和整体uas雷达剖面与有人驾驶飞机有很大不同。辨别这种差异、对其进行编目并保持数据库信息准确性的能力对于避免因有人驾驶飞机与敌方无人机的意外错误描述而造成生命损失至关重要。ads-b的引入将有助于识别受控空域中的有人驾驶飞机。转发器还将使确定该空域中具有威胁性的uas的任务更容易检测和缓解。需要在这个领域使用多个传感器套件和持续创新，才能在这个不断变化和不断增长的uas领域进行监视和侦察。无人机系统的整体识别机制，无论是行政还是技术，都是通过全球航空当局制定或调整政策、法律和治理来发展的问题。所有航空当局能够就无人机系统的识别机制、本体和分类法以及国家和国际合作协议达成一致，这为对航空界的安全产生积极影响提供了机会。
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策略与监视和侦察中的正常思维过程几乎是180度大度的，因为“目标”在广阔的天空中，并不总是受到传统有人驾驶飞机规则的约束，有时uas技术发展如此之快，以至于反uas（c-uas）系统无法足够快地适应。“c-uas技术的扩散甚至可能加速使c-uas系统无效的技术的发展，特别是在军事环境中”（“反无人机技术的新世界”，2018年）。c-uas技术有两个主要功能，“第一个是识别或检测无人机活动。第二个功能是拦截空域威胁或击败无人机。
根据韦氏词典的说法，侦察的定义是“获取信息的初步调查;尤其是对敌方领土的探索性军事调查。（字典，2019）在历史术语中，它是法语，意思是“承认”或来自古法语侦察或“承认”（监视，2019）。这种快速查看或调查的想法与监视的含义形成对比，监视的含义是“持续观察一个地方、人、团体或正在进行的活动，以收集信息：专心观察，监督和指导某人或某事”（监视，2019 年）。这种连续观察并不总是需要在被监视者的知识或同意的情况下进行，因为我们可以使用电子监视方法，允许“通过秘密使用电子设备进行监视或收集信息，例如在犯罪侦查或间谍活动中”（监视，2019）
.在c-uas领域进一步推进这一想法，人们不仅要考虑在广阔的天空中找到物体，还要考虑不仅要为飞行器，还要为地面上的操作员或基站提供检测、分类、识别和调度对策的能力。检测意味着该技术可以在给定区域发现uas。uas的分类通常能够将uas（无人机）与其他类型的物体（例如有人驾驶飞机）分开。
“更进一步的是识别。一些设备可以识别特定型号的无人机，甚至可以识别无人机或控制器的数字指纹，例如mac地址。这种级别的识别对于（跟踪和）起诉目的非常方便。被提醒有无人机存在...已经很有用了。但是，如果您知道无人机（和/或控制器）的确切位置，您的态势感知和部署对策的能力将大大提高。一些设备甚至可以让你实时跟踪无人机的位置“（9种反无人机技术来检测和阻止无人机，2019年）。
威胁识别：如何以及为什么
在天空中寻找人造物体的传统方法是雷达信号、热信号、用人眼视觉观察物体或通过光学辅助机制。还有声学特征以及一系列用于检测的电子信号扫描技术，因为“c-uas系统可以是地面或空中的，甚至是手持式的。当今市场上的大多数系统仅用于探测或拦截，而且绝大多数都是基于地面的，尽管少数由空中和地面组件组成“（wilson，2018）。表5 -1列出了uas探测和跟踪的主要技术。
在天空中寻找物体的能力是所选机制以及物体的大小、速度、轨迹、天气条件和可能的隐身能力的组合，以避免被发现。c-uas领域的监视和侦察
包括雷达、射频 （rf）、光电 （eo）、红外 （ir）、声学和组合传感器。没有完美的检测方法。许多经济实惠的光电传感器仅限于日光操作和与目标的直接视线（对于红外和许多射频系统也是如此）。射频和声学传感器使用已知声音和频率库来检测无人机，但新平台的快速发展使得这些平台不可能完全更新。传感器灵敏度也是一个问题;太敏感会产生许多误报，而降低灵敏度会导致假阴性（wilson，2018）。
除此之外，还有温度、天气条件和物体位置的大气效应，无论是在开阔的沙漠、浩瀚的海洋上，还是在城市或城市地形内的许多建筑物和信号中混合。跟踪天空中的物体比在陆地上跟踪物体更困难，因为天空的浩瀚造成了三维环境的困难，在这种环境中，物体可以向上、向下、横向左右移动或所有三个维度的组合，因为个人和传感器试图找到和跟踪物体。查找和跟踪飞机的最常见方法是使用雷达。雷达是无线电探测和测距的首字母缩写。雷达工作原理的简单解释是：
一束能量，称为无线电波，从天线发射。当它们撞击大气中的物体时，能量会向各个方向散射，一些能量直接反射回雷达。物体越大，返回雷达的能量就越大。此外，能量束传输并返回雷达所需的时间也与到该物体的距离有关。（雷达的工作原理，2019）
雷达信号具有脉冲宽度（脉冲持续时间），可以增加或减少该宽度以“看到”更远的物体或获得相关物体的更好图像。“脉冲宽度决定了雷达的空间分辨率......减小脉冲宽度会增加信号带宽。对于给定的功率，更宽的系统带宽会导致更高的接收器噪声，从而降低灵敏度“（大英百科全书，2019 年）。当我们处理飞机的时间和空间位置时，“多普勒雷达系统可以通过测量发射脉冲和接收回波之间的相位偏移（或变化）来提供有关目标运动及其位置的信息，计算目标直接朝向或远离雷达的运动”（雷达如何工作。2019).
影响给定雷达系统性能的几个因素，这些因素包括
（1）它可以看到指定大小的目标的最大范围，（2）它在范围和角度上测量目标位置的准确性，（3）它区分一个目标和另一个目标的能力，（4）当它被大杂波回波掩盖时检测所需目标回波的能力，来自其他“友好”发射器的无意干扰信号， 或来自敌方干扰的故意辐射（如果是军用雷达），（5）识别目标类型的能力，以及（6）其可用性（在需要时操作的能力），可靠性和可维护性（大英百科全书，2019）。
当尝试使用雷达查找和跟踪uas时，这些因素和许多其他因素会产生问题，因为“来自陆地，海洋，雨，雪，冰雹，鸟类的回声......但对于那些想要探测飞机、船只、导弹或其他类似目标的人来说，它们是一种滋扰。杂波回波会严重限制雷达系统的能力......（我们必须）在不减少所需目标的回声的情况下尽量减少杂乱的影响“（大英百科全书，2019 年）
uas往往体积小，电磁特征低，大多数传统探测措施（如机场雷达系统）都可能错过这一点;然而，微型多普勒雷达“能够检测移动物体内的运动 - 特别是速度差异。无人机往往具有螺旋桨，可以产生很大的速度差异。螺旋桨的一部分正在向你移动，一部分正在远离（9 种反无人机技术，用于检测和阻止无人机，2019 年）。这种微多普勒技术可以识别无人机，甚至可以区分无人机和鸟类。uas也可以通过使用毫米波范围来检测，因为该范围“非常适合直接环境中的监视任务，特别是在能见度差的情况下。与光学和红外光谱相比，毫米波在雾、烟或灰尘存在下具有良好的穿透特性。（卡里斯，2019）
射频 （rf）
射频 （rf） 传感器可以检测 uas 以及发送和接收控制信号或有效载荷开发信号的操作员或地面站位置。商用无人机通常通过无线电控制信号操作，并且通常具有用于实时传感器下载的机载数据链路发射器（通常在2.4 ghz ism频段）。可以检测和定位这些上传和下载的频率信号（无人机检测，2019）。射频传感器是无源的，不需要法律授权即可使用，因此它们不会发出可能导致给定区域中其他信号发射器出现问题的信号。射频传感器是c-uas的第一道防线之一，因为它们可以“检测商业，消费者和diy或原型无人机，飞行路径和无人机的位置。射频传感器能够根据无人机运行的协议或频率识别无人机的类型和型号“（friedberg，2019）。
光电 （eo） 传感器-全动态摄像机
全动态视频或数字增强摄像机可以“提供无人机的重要视觉确认，帮助识别有效载荷，并记录无人机入侵的法医证据。这种传感器对于需要人工验证或安全团队需要入侵的视觉证据时非常重要“（friedberg，2019）。
视频和摄像头传感器查找uas的能力有限，通常需要通过其他传感器提示uas。由于天气条件、低能见度环境、视线、范围、烟雾环境和夜间操作的限制，c-uas 系统中的摄像机受到限制。eo传感器通常与红外传感器（ir）设备结合使用，并作为一个单元作为eo / ir传感器出售。
红外传感器 （ir）
红外传感器基于“所有物体都发射红外能量，称为热信号”的科学。红外热像仪（热像仪）检测并测量物体的红外能量。相机将该红外数据转换为电子图像，显示被测物体的表观表面温度“（热成像基础，2016）。
这种温差为传感器提供了监视天空中飞机的能力，因为“相机处理器从每个像素获取信号并对其应用数学计算以创建物体表观温度的彩色图（热成像基础，2016）。
用于c-uas的声学传感器
声学传感器背后的概念是基于这样一种想法，即不同飞机产生的独特声音可以识别并与给定区域内的所有其他声音区分开来，因为“声学传感器使用已知声音和频率库来检测无人机，但新平台的快速发展使得这些平台不可能完全更新。传感器灵敏度也是一个问题;过于敏感会产生许多误报“（反无人机技术的新世界）。
这是一片大天空——我们如何从无人机上辨别杂乱？
跟踪空中物体的另一个问题是天空中的一个或多个物体相互接触或碰撞;然而，这是罕见的，被称为大天空理论。大天空理论指出：“两个随机飞行的物体不太可能发生碰撞，因为三维空间相对于天体是如此之大。一些涉及测高和导航标准的航空安全规则就是基于这个概念“（big sky theory，2019）。
随着“雷达的出现”，两架飞机可以被“看到”并避开彼此的飞行路径。交通防撞系统（tcas）设备的出现使装备的飞机能够解决冲突。现在我们拥有允许两架飞机进行太空定位的技术“（big sky theory，2019）。
控制大天空理论的技术之一是分配不同类型的空域规则来控制某些时间和空间区域。这种空域的使用允许将不同的规则分配给不同的环境。例如，如果有人驾驶或无人驾驶的飞机不遵守商定的规则，则被认为是危险的。根据车辆在哪个空域运行以及车辆未遵循商定规则的程度，采用预定响应。
图5-4描述了每个空域走廊内的不同类型的空域和控制。根据飞行器在哪个空域走廊中运行，一系列积极的控制措施已经到位，包括雷达跟踪，模式“c”高度编码器（允许为区域内的每架飞机分配唯一的代码），操作员的自我报告，视觉指示器和无线电呼号。这一概念在有人驾驶飞机领域运作良好，因为受控空域中的所有飞机都必须配备高度编码器，“到目前为止，这意味着在欧洲和北美之间移动的飞机不得不在天空中使用有条理的轨道。刚性结构在飞机周围保持了大面积的净空间，以消除碰撞的可能性“（amos，2019）。随着无人驾驶和可选载人技术在世界各地的扩散，这一概念现在必须变得更加灵活。随着自动相关监视广播（ads-b）转发器的发明，该系统正在缓慢发展。这些应答器从特定飞机推送信息，包括其身份、gps 确定的高度和地速。引入ads-b是为了加强对陆地的监视和安全，但卫星也可以接收到这些信息（amos，2019）。
广播自动相关监视（ads-b）-帮助消除c-uas监视和侦察挑战中的“好人”
自动相关监视广播（ads-b）的引入将有助于改变有人驾驶飞机的监视和侦察，但这项新技术如何适应无人领域并可能协助c-uas仍在确定中。美国公司aireon表示，“其新的卫星监视网络现已全面上线，并在北大西洋进行试验。该系统采用一个由66个航天器组成的星座，监测飞机转发器发出的情境信息。它们每八秒报告一次飞机的位置、高度、方向和速度。他们现在拥有的关于飞机行为的更详细的信息意味着可以引入更有效的路线“（amos，2019）。
ads-b是一个系统系统，并“搭载在铱星卫星电话服务提供商的所有66个航天器上”。这些传感器现在可以在雷达能见度之外跟踪海洋上的飞机——海水覆盖了全球 70%的面积“（amos，2019 年）。如果我们知道有人驾驶的“友军”飞机在时间和空间中的位置，这可能有助于监视和侦察潜在有害的无人机，并允许跟踪和消除这种威胁。图5-5显示了ads-b在未来几个月内的运行方式，因为faa（联邦航空管理局）要求所有飞机在1年2020月100日之前都必须遵守。这包括在 a、b 或 c 类空域运营的任何飞机。此外，任何在e类空域（高于fl2 msl但不低于500，2019英尺agl）运行的飞机也必须遵守。
随着ads-b技术提供近乎实时的卫星监视，“为空域管理引入更大的灵活性（成为可能）的能力。例如，在北大西洋，传统的直列安全分离距离最终将从40海里（80公里）减少到14海里（25公里）“（amos，2019）。这种灵活性为航空业提供了巨大的希望;然而，这也使c-uas复杂化，因为飞机不再处于已知的，可预测的飞行路径上。试图要求所有uas都采用ads-b转发器可能被证明是困难的，因为该技术可能花费数千美元，并且集成到当前的uas设计中可能不会完全成功。
在c-uas空间中区分无害飞机和威胁飞机的困难
您如何确定在该地区飞行的是什么 - 是鸟，小型飞机，无人机，是否构成威胁？标准机场雷达不能很好地查找和跟踪大多数uas。造成这种情况有几个原因，包括飞机的尺寸、材料以及大多数第 1 组和第 2 组重量等级普遍缺乏热特征。
使区分有人驾驶和无人系统的问题复杂化的是用于讨论飞机的不同尺寸、重量和任务等级的大量本体和分类法，如表5-3和5-4所示。大多数无人驾驶航空器模糊了民用和军用（两用技术）之间的界限，这一事实使这些问题更加复杂。coheive同意uas的分类，有人驾驶飞机是一个世界性问题。当人类在确定uas是否有恶意意图或仅仅是在给定空域飞行的无辜飞机时，必须做出生死判断时，验证飞机是否有人驾驶，绝对无人驾驶或可选有人驾驶时，存在真正的挑战。
机场雷达通常探测到小到直升机和单引擎陆地飞机的飞机，以及大到大型喷气式飞机的飞机，然而，所有这些飞机通常都是由金属制成的，具有可识别的热特征，以及可以传达位置和意图的飞行员。uas往往没有这些属性。此外，大多数uas由塑料，轻木，复合材料或所有这些材料的组合制成，金属的使用量往往比任何其他材料都少。第 1 组和第 2 组 uas 往往是电池供电的，因此不提供可识别或可追踪的热源。使用可燃燃料发动机的uas仍然没有足够的热信号或雷达返回信号，使监视和侦察成为一项容易的任务。
这些复合材料制造的uas不像金属等密度较大的材料那样反射雷达能量。无人机可以通过使用由雷达吸收材料（ram）制成的复合材料来进一步减少任何能量，或者使用增强塑料或其他独特的非传统材料将雷达吸收结构（ras）构造到上层建筑中。大多数uas足够小，找到雷达信号非常困难;然而，现在有“大量可以减少雷达信号的泡沫和涂料现在构成了微波材料市场的一个高度活跃的部门”（marsh，2010）。
复合材料的使用在uas中并不罕见，因为增强塑料材料以其重量轻，高强度，刚度和抗疲劳性的独特组合而闻名，但它们的电磁（em）特性也很重要;例如，基于玻璃纤维增强塑料（grp）的印刷电路板和用于敏感电子设备的碳复合电磁干扰（emi）屏蔽外壳。低重量ras可以由玻璃和碳纤维复合晶格制成，其中空隙被微波吸收泡沫占据。吸收有效性将与网格单元结构的体积分数和元素之间的距离有关（marsh，2010）。
新挑战需要新思维组合传感器
最成功的c-uas计划采用多传感器方法，以确保准确识别uas作为
仅依靠一种检测方法;无人机可能会被错过。例如，当使用常规雷达时，可能很难检测到低空飞行的无人机或将无人机与鸟类区分开来。或者，如果无人机被建筑物或树木遮挡，光学传感器将难以拾取它。通过频谱监控增强雷达和光学传感器，安全团队（将）更清楚地了解任何潜在的无人机活动（无人机检测，2019）。
这里介绍的讨论是寻找和跟踪uas的技术挑战的样本。识别特定uas类型，飞机所有者，uas通常用于什么（正常有效载荷）和飞机操作员的任务成为更大的挑战，因为“c-uas系统使用来自多个传感器的组合数据，还必须能够区分合法和敌对，盟国和敌方uas - 这是任何已知系统都无法做到的。这是人类操作员必须进行干预以做出通常是瞬间评估的地方“（wilson，2018）。
自美国联邦航空局成立初期以来，该机构就规定有人驾驶飞机必须注册并分配一个尾号，该尾号必须永久显示在飞机上。有关有人驾驶飞机的信息很容易在世界各地的数据库中找到。作为一种发展速度超过政策、法律和治理速度的新技术，没有全面的数据库可以提供简单的 uas 识别查找，即使有这样的数据库，注册 uas 的不同法律（以及有限的合规性）将使大多数信息不完整和无法使用。新的uas正在快速发展，随着uas接管许多传统的有人驾驶飞机任务，它们的任务远远超出了曾经正常的相机传感器工作。波音公司的飞机加油无人机说明了这一点，这是一种“旨在为美国海军战斗机在半空中加油的先进无人驾驶飞机，以t1的名义飞上天空，原型mq-25在中美洲圣路易斯机场进行了两个小时的自主飞行”（lavars，2019）。美国联邦航空局仍在继续与这些问题作斗争。2019年月，许多美国立法者致函交通部长，称
“我们写信是为了表达我们对联邦航空管理局（faa）要求无人机系统（uas）远程识别的规则持续延迟的持续关注，并敦促您投入必要的人员和资源，以快速发布关于这个问题的拟议规则制定通知（nprm）......未能完成远程识别对空域构成“严重风险”，也“扼杀了无人机行业的创新”。造成这种情况的原因有很多——技术并不简单，有多种方法和讨论哪个是最好的，以及许多利益相关者在混合中“（mcnabb，2019）。
本章的这一部分提供了正在探索的新技术、战术、技巧和政策，以帮助解决c-uas监视和侦察任务领域的困难。最初设计用于保护军事设施的技术正在为c-uas任务进行修改。扫描监视雷达系统（ssrs）就是一个例子，“非常适合近距离探测和精确定位两类（微型和微型uas）的几架无人机。此外，ssrs 系统可在 50 至 150 米的测量范围内为多达四个 uas 提供实时跟踪“（caris，2019 年）。该技术对较小的uas有效;必须使用额外的组合传感器技术来创建完整的c-uas保护范围。
存在许多c-uas目录;但是，大量信息未经正确审查，或者更多的是广告格式而不是信息格式。www.unmannedairspace.info 的计数器uas目录是更全面的列表之一。最新版本在一份83页的文档中讨论了54项技术。该目录对公众免费，并且往往只经过可验证的信息进行审查，列出“可用的反uas系统，网络和组件，并免费提供......信息由供应商直接提供，并编辑数据以删除无法验证的声明“（faa，2019）。
事实证明，在c-uas领域困难的问题之一是不仅试图找到和跟踪车辆;它试图找到车辆被控制的位置以及谁在控制车辆。正在开发新技术来解决这个问题，因为“caci的skytracker技术套件是一种反小型无人机系统（c-suas）功能，由不同的外形尺寸组成，旨在利用小型无人机系统（suas）与其控制器之间的无线电通信”（caci，2019）。
skytracker具有三种不同的外形尺寸，具体取决于c-uas要求;它们包括：
杜邦可丽耐系统提供固定设施保护，防止无人机系统（uas）对作战人员和关键基础设施的威胁。可丽耐使用精确中和技术检测、识别、跟踪和缓解suas威胁，以确保对周围射频（rf）频谱和现有通信几乎没有附带损害。
awair系统提供针对敌方suas的移动部队或设施保护。加固型移动平台利用可丽耐软件基线来精确检测、识别和缓解suas威胁。该系统可以轻松部署在车辆或船舶上，提供地面和海上护航保护。
caci的便携式先进攻击系统可以击败小型复杂的uas。该系统调查环境，使部署的单元能够对抗suas和模拟视频信号。该系统可以自主运行，以提供精确的分布式攻击，并在敌对环境中提供快速，响应的部队保护能力（caci，2019）。
一家名为src的美国应用研究非营利性公司“正在应用其在电子战，空中监视以及目标检测，跟踪和分类算法方面的广泛背景，以帮助检测，跟踪和防御低，慢和小型无人机系统（uas）威胁”（counter-uas systems，2016）。
src利用这些知识，为军事和民用市场创造了c-uas技术。
无声弓箭手反无人机技术可检测、跟踪、识别和击败敌方无人机。该技术包括经过验证的雷达和电子战系统、用于视觉识别目标的摄像头以及为作战人员提供高级态势感知的 3d 用户显示器。
小型、缓慢、低空飞行的无人机很容易通过当前的安全措施，对人员和财产构成未被发现的威胁。src的gryphon skylight无人机安全解决方案依靠雷达和频谱传感来检测和识别uas，商用飞机，甚至鸟类，让您清楚地了解您的安全空域（counter-uas systems，2016）。
任务规划保密 – 保护数据
保护数据的第一个问题是，数据是否被其他人看到重要吗？这似乎与这次对话背道而驰;但是，加密数据会带来大多数c-uas方案中可能不需要的成本。监视和侦察的艺术往往是在阴影中完成的。在c-uas领域，允许所有可以访问的人都知道信息可能更有利，允许额外的信息输入和对主题飞机的更多“眼睛”。现在，对主题飞机的反应是另一回事，因为个别公司和政府可能不想透露所使用的确切方法以及这些方法对主题飞机的影响。诸如声学特征之类的信息对于屏蔽很重要，并且不会因为今天的传感器而公开
一系列跟踪和数据收集功能以及可视化，包括带有目标方位的预警警报、多个同时进行的威胁检测和跟踪以及目标的 3d 跟踪。该系统可以配置多个联网传感器，以支持从远程现场操作到拥挤的城市环境的广泛覆盖范围。捕获的数据可以集成到现有的指挥和控制软件程序中，以支持情报、监视和侦察、作战和决策支持应用（通用原子公司向美国陆军展示了声学无人机探测器，2019 年）。
大多数uas平台的性质是廉价且公开可用的组件，但这些组件通常是：
在没有内置网络保护标准的情况下独立构建，使系统容易受到攻击，并且“即插即用”的本质往往会在网络保护中造成不兼容，几乎没有真正的数据标准。
对具有多个旋翼的几种流行无人机型号的配置和飞行控制器/微处理器的分析揭示了与遥测链路通过串行端口连接（其中可以捕获、修改或注入信息）与无人机之间传输数据以及无人机与其地面站接口的连接（其数据链路可能被欺骗， 使黑客能够完全控制车辆）。（尼科尔斯和 et.al，2019）
传感器数据安全和网络域内的攻击威胁必须成为任务规划各个方面的一部分。任务规划将需要在目标区域访问、传感器能力和可用性、信息时间优势和网络/数据安全要求之间进行权衡。
用于周界保护的c-uas任务规划
既然已经讨论了c-uas组合的基础，那么这些传感器系统的放置和互连对于uas的三角测量是必需的。如图5-8所示，传感器的互锁性质和重叠将创建uas目标的三角测量。
在保护特定设施的周边时，必须进行深入分析，以了解在开始监视和恢复该地区之前获得所需安全级别的能力。一旦该地区的侦察完成，就可以对任何未经授权的无人机进行监视，并将以数字方式记录下来，并对违规的无人机采取适当的对策。
组合正确的传感器（前面讨论过）将取决于许多因素，包括：
地形（视线）
该地区建筑物和人造物体的数量和高度
保护级别 - 提供 24/7 全天候（或仅在占用时间）的操作
频率噪声水平-电磁干扰
该地区/国家的适用法律
威胁级别 - 区域关键基础设施或保护家族企业是否存在已知威胁
最有可能的威胁类型（带eo / ir传感器的四旋翼或固定翼自杀无人机）
对威胁的可能反应是什么？组合传感器系统如何验证威胁已被消除或已离开该区域并且不再是威胁？
c-uas的预算是多少？这笔预算中有多少可以分配给监视和侦察？
传感器能否覆盖隐藏区域或口袋而不重叠覆盖？
这些因素中的每一个都会影响放置的传感器的类型和数量，以及这些传感器在正常时间内或在c-uas威胁事件以及威胁降级和中和阶段如何报告、存储信息和利用。此外，随着uas市场的不断发展，以及威胁行为者的策略和技术变得更加复杂，应考虑技术更新计划。必须更新c-uas周界保护的规划，以应对新的威胁。
结论
在c-uas的背景下回顾监视和侦察之间的区别，可以区分传感器俯视目标的典型思维过程与试图在广阔的天空找到uas目标的困难现实。跟踪有人驾驶飞机的传感器通常不擅长寻找和跟踪uas，因为其尺寸，材料，热信号和整体uas雷达剖面与有人驾驶飞机有很大不同。辨别这种差异、对其进行编目并保持数据库信息准确性的能力对于避免因有人驾驶飞机与敌方无人机的意外错误描述而造成生命损失至关重要。ads-b的引入将有助于识别受控空域中的有人驾驶飞机。转发器还将使确定该空域中具有威胁性的uas的任务更容易检测和缓解。需要在这个领域使用多个传感器套件和持续创新，才能在这个不断变化和不断增长的uas领域进行监视和侦察。无人机系统的整体识别机制，无论是行政还是技术，都是通过全球航空当局制定或调整政策、法律和治理来发展的问题。所有航空当局能够就无人机系统的识别机制、本体和分类法以及国家和国际合作协议达成一致，这为对航空界的安全产生积极影响提供了机会。
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