人工智能輔助識別下的反無人機對策研究

中圖分類號：E926 文獻標志碼：A

0 引言

近年來，無人機技術發展迅速，其應用范圍不斷擴大，然而非法無人機入侵事件也隨之增多，對重要場所安全構成嚴重威脅。傳統的反無人機識別技術主要依賴雷達探測與光電偵測，該技術在復雜環境下往往面臨識別困難與響應延遲等問題。人工智能技術的發展為解決這一問題提供了新思路，深度學習算法在目標識別領域展現出優異性能。通過引入人工智能輔助識別技術，結合多源數據融合與實時跟蹤算法，能夠有效提升反無人機系統的識別能力與響應效率，為構建高效的反無人機防御體系奠定基礎。

1人工智能輔助識別技術分析

傳統反無人機識別技術主要采用雷達探測和光電偵測手段，如表1所示。當該技術面對低空慢速飛行的無人機時，雷達回波信號易與地面雜波相互混淆，并且光電設備在惡劣天氣條件下性能會顯著降低。人工智能輔助識別技術借助深度學習算法來強化特征提取能力，深度卷積神經網絡能夠自動學習無人機的關鍵特征，從而從復雜背景當中精確提取目標信息[1]。基于遷移學習的目標檢測模型降低了對數據的需求量[2]。多尺度特征融合技術增強了系統對不同大小目標的適應能力。該智能算法能夠支持實時動態跟蹤，還可以預測無人機飛行軌跡，為后續的攔截行動提供精確引導[3]。面向無人機智能識別的關鍵技術需求重點聚焦于構建高質量的無人機特征數據庫，開發適應性更強的深度學習模型，以此提升特征提取與目標分類的準確率。該系統通過多源數據融合，集成雷達探測和光電偵測等傳感器信息。該系統優化計算效率以確保快速響應能力，智能決策系統會根據識別結果自動評估威脅等級。

表1人工智能輔助識別技術在反無人機系統中的應用特點

2基于人工智能的反無人機對策系統設計

2.1 系統總體架構

基于人工智能的反無人機對策系統按照分層分布式架構來設計，該系統構建出包含感知層、處理層、決策層和執行層的四級架構體系，如圖1所示。感知層依靠部署多類型傳感器設備達成全方位目標探測，其中雷達探測系統獲取目標位置速度等信息，光電偵測設備捕獲高清圖像數據，射頻檢測模塊監測通信信號特征[4]。處理層引入深度學習算法開展數據融合分析，YOLOv7（You Only Look Once version 7，

YOLOv7)等目標檢測網絡負責實時目標識別定位，遞歸神經網絡預測目標運動軌跡，強化學習模型評估威脅等級。決策層根據態勢分析結果規劃最優防御策略。智能決策系統依據目標特征選擇防御手段并生成作戰指令。執行層承擔具體防御措施的實施工作，涵蓋電磁干擾、定向能武器、網絡鏈路和協同防御等多種反制手段。各層級之間借助標準化接口實現數據交互。分布式節點保證系統具備彈性可擴展性。中央處理單元采用圖形處理器（GraphicsProcessingUnit，GPU)加速計算，實現毫秒級響應以滿足實戰需求。

圖1 系統架構設計

2.2智能識別模塊設計

智能識別模塊運用改進后的YOLOv7深度學習網絡架構，憑借高效層聚合網絡（EfficientLayerAggregationNetwork，ELAN）結構優化特征提取能力以提升小目標無人機檢測精度。模塊設計中引入最大池化（MaxPooling，MP）層強化特征融合，借助 3×3 卷積操作達成數據降維從而增強模型對目標尺度變化適應性，骨干網絡采用CSPDarknet53結構并配合特征金字塔網絡(FeaturePyramidNetwork，FPN)提取多尺度特征信息，以此實現對不同飛行高度無人機的準確識別。模型訓練階段采用焦點損失（focalloss）函數降低樣本不平衡所帶來的影響，通過多任務學習同時完成目標檢測與分類任務。推理過程中引入注意力機制增強關鍵區域特征提取效果，結合非極大值抑制算法過濾冗余檢測框，進而提高識別準確率。

2.3多目標跟蹤算法

多目標跟蹤算法基于深度簡單在線實時跟蹤( DeepSimpleOnlineandRealtimeTracking，DeepSORT)框架設計，將卡爾曼濾波與深度學習特征提取相結合，實現對多個無人機目標的持續跟蹤。該算法采用級聯匹配策略處理目標遮擋問題，通過外觀特征與運動信息雙重約束提升跟蹤魯棒性[5]。目標特征提取網絡使用輕量級殘差網絡18（ResidualNetwork18，ResNet18)結構，降低計算開銷保證實時性能。跟蹤過程中引入自適應特征更新機制，動態調整目標表觀模型應對姿態變化，通過交并比（IntersectionoverUnion，IoU）關聯解決目標身份切換問題。智能識別算法模型的損失函數設計：

L=λ₁L_box+λ₂L_obj+λ₃L_cls

式中： L_box 表示邊界框回歸損失，采用（GIoU)損失函數； L_obj 表示目標置信度損失，使用focalloss改善正負樣本不平衡； L_cls 表示分類損失，采用交叉熵損失函數； λ₁，λ₂，λ₃ 為各損失項權重系數。該損失函數設計綜合考慮目標定位精度與置信度預測及分類準確性，通過多任務聯合優化提升模型性能，權重系數可根據具體應用場景需求進行動態調整，實現模型訓練的靈活控制。

3反無人機防御策略與實現

3.1基于識別結果的威脅評估

在依據深度學習網絡識別結果對無人機目標做威脅評估的時候，該研究綜合考量目標特征、行為特征以及環境因素3個維度的數據指標[6。目標特征涵蓋無人機的型號類別、尺寸大小以及飛行速度等基本參數，行為特征涉及飛行軌跡、姿態變化和靠近意圖等動態信息，環境因素需要評估目標與防護區域的相對位置、周邊地理環境以及氣象條件等場景數據。構建多維評估指標體系，結合人工智能算法對各項指標開展量化分析，進而形成對無人機威脅程度的綜合研判。

表2反無人機防御效果評估指標體系

根據基于評估指標體系的量化表2分析結果，軍用無人機憑借較強載荷能力和機動性構成最高威脅等級，其快速接近防護區域的不規則機動行為大幅提升威脅程度，多機編隊作戰更是增加了防御的難度。通過對目標特征、行為特征以及環境因素3個維度指標開展綜合評估，進而建立起威脅等級的動態量化模型，以此為后續防御決策提供科學依據。該評估體系運用歸一化處理方法，讓各項指標取值范圍處于0~1，再通過加權計算得出綜合威脅等級，從而實現對無人機威脅的精確量化與等級劃分。

3.2智能化防御決策方法

智能化防御決策方法基于深度強化學習構建防御策略模型，將無人機威脅評估結果轉化為狀態空間，將防御手段選擇映射為動作空間，通過值函數逼近實現最優決策。狀態空間包含目標位置-速度-威脅等級等特征向量，動作空間涵蓋電磁干擾與定向能武器及網捕設備等反制手段。該決策系統通過蒙特卡洛樹搜索算法探索狀態動作空間，建立Q值評估網絡指導策略選擇。威脅評估模型的推導過程：設定目標特征威脅度 T_?1 ，行為特征威脅度 T₂ ，環境特征威脅度 T₃ ，綜合威脅度計算公式為：

T=w₁T₁+w₂T₂+w₃T₃

式中： T 為綜合威脅度； w₁，w₂，w₃ 為各維度威脅度的權重系數， w₁+w₂+w₃= 1;T₁，T₂，T₃ 分別表示目標特征、行為特征、環境特征的威脅度。基于該模型計算得到的綜合威脅度 T 作為決策依據，當 T 超過預設閾值時，觸發相應級別的防御措施。該決策系統通過深度強化學習不斷優化權重參數，提升防御決策的準確性與實時性。

3.3協同防御機制設計

該協同防御機制采用分布式網絡架構，如圖2所示，構建多層級防御體系達成區域聯防聯控。

該系統通過部署雷達探測陣列來建立遠程預警網，配置光電跟蹤設備從而形成近程監視圈，利用邊緣計算節點處理傳感器數據實現分區域威脅研判。防御設備按照威脅等級劃分為快速響應群組，電磁干擾設備負責進行遠程攔截，定向能武器執行中程打擊任務，網捕系統實施近程控制操作。各防區通過專用通信網絡來共享目標信息，智能調度模塊依據威脅評估結果動態分配防御資源，以此確保防御縱深[7]。該系統引入多智能體協同算法來優化防御策略，基于群體智能理論建立防御設備協同決策模型，實現防御資源的最優配置與任務分配。當該系統探測到無人機群協同入侵情況時，系統自動計算威脅分布狀況，劃分防御區域并協調不同防區設備形成聯合攔截網，提升對復雜目標的防御效能。

圖2分布式協同防御機制架構

4系統實驗驗證

該系統實驗驗證在典型城市防空場景當中開展，該研究選取機場以及重要基礎設施等敏感區域來布設反無人機防御網。實驗場景涵蓋了晝夜、晴雨等不同的天氣條件。實驗設計采用軍用無人機和工業級無人機作為目標，模擬單機偵察、多機編隊等多種不同的入侵方式，以此來驗證系統在復雜背景之下的識別防御能力。智能識別模塊針對超過1000架次的無人機目標開展測試，YOLOv7網絡在復雜背景當中實現了 95.3% 的識別準確率，平均處理延時低于 50ms 。多目標跟蹤算法在目標遮擋場景中保持穩定跟蹤性能，身份切換率低于 5% 。基于深度強化學習的決策系統在0.8s以內完成威脅評估與防御部署，協同防御機制實現對不同威脅等級目標的分級攔截，系統整體攔截成功率達到 93.7% 。

改進的智能識別算法顯著提升復雜場景下的目標檢測性能，如圖3所示，相比傳統方法降低 40% 的誤報率。

圖3系統測試結果分析

多層級協同防御體系有效擴大防御縱深，遠程預警、中程攔截、近程控制3個防御圈協同配合，實現對高速機動目標的有效攔截。在多目標協同入侵場景當中，該系統通過智能調度算法合理分配防御資源，成功應對最大6機編隊的同時入侵。防御效果評估顯示，該系統在晝夜、雨雪等復雜環境下均保持穩定性能，對軍用無人機威脅的攔截率達到 91.5% ，對工業級無人機的攔截率達到 96.2% ，整體防御效能滿足實戰需求。

5結語

人工智能輔助識別技術在反無人機防御領域展現出顯著優勢，研究構建的智能識別系統有效解決了傳統技術在復雜環境下的識別困難。通過深度學習算法提取無人機特征，結合多目標跟蹤技術實現了對入侵目標的識別與軌跡預測，系統整體性能得到明顯提升。實驗驗證該技術方案具有良好的實用價值，未來將進一步優化算法模型，提升系統在各類復雜場景下的適應性，為反無人機防御體系建設提供有力支撐。

別技術在國網基建作業中的應用[J].長江信息通信，2025(3):120-122，129.

[2]張佳雨，劉蕊心，傅子軒，等.激光武器反無人機系統研究現狀與發展趨勢[J].工程與試驗，2025(1):20-24.

[3]李華喜，陳金鑫，劉文陽.基于人工智能圖像處理的無人機光伏組件裂紋檢測系統研究[J].電工技術，2025(5) :128-130.

[4]盧野.基于無人機輔助下目標識別技術研究[J].中國軍轉民，2024(22）：24-26.

[5]童磊.基于無人機的鐵路線路域自主感知及安全檢測關鍵技術研究[D].北京：北京交通大學，2024.[6]鐘梁，孫麗.關于反無人機技術手段現狀分析[J].大眾標準化，2023(23）：58-60.

[7]蔣羅婷.當代反無人機系統技術綜述[J].電子質量，2023(2):96-100.

(編輯 王永超)

參考文獻

[1]陳廣朋，李帥，吳剛，等.無人機人工智能圖像識

Research on anti-UAV countermeasures under artificial intelligence-assisted identification

CAO Yan (Army Service College，Chongqing 401331， China)

Abstract:With therapid developmentof drone technology，ilegal drone intrusion incidents are increasing.Traditional anti-UAV(UnmannedAerial Vehicle，UAV）recognition technology facesseverechallenges inaccuracyandreal-time performance.To addressthis problem，this study designed ananti-UAVauxiliary recognition system basedonartificial intellgence.The system uses deep learning algorithms to enhance feature extraction capabilities and improve target recognitionaccuracy.The system constructs an intellgent recognition moduleandamulti-target tracking algorithm to achievereal-timepositioningandtrajectorypredictionof invadingdrones.Artificial intellgence-assistedrecognition technology significantly improves the recognition accuracyand processng eficiencyof drones in complex environments. The overallperformanceof the system is beter than traditional recognition methods.The research results provide a feasible technical solution for building an intelligent anti-UAV defense system.

KeyWords:artificial intelligence-assistedrecognition;anti-UAVsystem；deeplearning；intelligent defense;multitarget tracking