美國參議院最近通過了兩黨共同發(fā)起的立法——《2018年防止新出現(xiàn)的威脅法案》（ThePreventionEmergingThreatsActof2018），這是使政府能夠提供法律權威來檢測、跟蹤和減輕小型無人機威脅的關鍵一步。該法案還向國土安全部（DHS）提供了開發(fā)、測試和部署先進反無人機技術以減輕威脅的具體權限。
難怪，我無意中聽到幾個ISCWest的與會者說，反無人機展商比無人機展商還多。
如果給10萬美元，體育場、機場或關鍵基礎設施網(wǎng)站的安全主管會購買無人機或反無人機系統(tǒng)嗎？無人機對這些市場構成的威脅清楚地說明了答案——它為安全集成商提供了一個真正的商業(yè)機會。但首先，在向面臨這種威脅的客戶提供明智的建議之前，集成商必須在法律問題和技術選擇的迷宮中游刃有余。
主動無人機緩解
術語“反無人機技術”（或c-UAS）是指用于干擾、禁用、控制或摧毀無人機的“被動”無人機檢測和“主動”無人機緩解系統(tǒng)的組合。
典型的主動式反無人機解決方案經(jīng)常出現(xiàn)在ISCWest或GSX的展廳演示中，這些解決方案帶有巨大的“無人機筆”，展示了某種技術如何阻止無人機在其軌道上死掉。實際上，活動cUAS系統(tǒng)最有可能執(zhí)行以下操作：
探測、識別、監(jiān)視和跟蹤小型無人機；
警告無人機操作員；
干擾、奪取或控制無人機；
沒收無人機；或
使用合理的力量使無人機失效、損壞或摧毀。
主動反無人機解決方案旨在降低各種情況下的風險。這些解決方案顯然是針對敏感地區(qū)和敏感事件上的惡意無人機使用，但它們也旨在打擊將武器和毒品運入監(jiān)獄或越境；以及制止利用無人機進行間諜活動非法獲取知識產(chǎn)權。警告無人機操作員；
干擾、奪取或控制無人機；
沒收無人機；或
使用合理的力量使無人機失效、損壞或摧毀。
侵犯領空是主動反無人機解決方案的另一個主要驅動因素。2018年12月下旬，倫敦蓋特威克機場（GatwickAirport）數(shù)百架航班因無人機在跑道附近目擊而取消。此次航班取消影響了近14萬名旅客和1000個提前到圣誕節(jié)的航班。
無人機誤入飛行路線會給許多人的生命增加風險。“對無人機說不，”一位美國西海岸的聯(lián)合航空公司飛行員說。“它們在飛行、進近或起飛時都不好。”
積極的c-UAS法律問題
誰有權部署和使用主動反無人機解決方案？毫無疑問，對現(xiàn)行法律會有很多解釋，但有一點是一致的——現(xiàn)行立法不是用武器化無人機來寫的，也不是考慮到積極的反無人機解決方案。
如果你作為一名美國公民或執(zhí)法官員，試圖部署一個積極的cUAS來保護人類生命，你可能會因為僅僅保護公眾而面臨刑事責任的風險。
2018年《防止新出現(xiàn)威脅法》授權國土安全部代理對活躍的CUA進行基本操作。此外，國會于2016年12月授予國防部和能源部主動反無人機技術使用權，最近，2018年聯(lián)邦航空局再授權法案授予國土安全和司法部使用主動反無人機技術的類似權限。目前，這兩項法律均未規(guī)定部署和使用活躍的CUA作為保護機場的固定資產(chǎn)的自主權限；然而，蓋特威克事件促使國土安全部和司法部評估其權限將如何應對美國機場持續(xù)的UAS中斷運營。
近距離觀察主動反無人機解決方案
盡管部署主動反無人機技術伴隨著大量的法律盡職調(diào)查，但網(wǎng)絡發(fā)射、跳傘、能源瞄準、主動干擾技術的陣列仍在繼續(xù)。以下是一些可用技術的示例：
洛克希德·馬丁公司的Advanced Test High Energy Asset（Athena）使用高能激光陣列對一架無人駕駛飛機進行炸彈襲擊，通常導致該無人機以很高的下降率墜落。
Battelle的DroneDefender最近被被動反無人機解決方案提供商DeDrone收購。定向能量對策是通過類似武器的步槍提供的，迅速破壞了無人機的敵對控制權并中和了它，因此不會發(fā)生包括爆炸在內(nèi)的任何遠程行動。
英國和美國特種部隊在與伊拉克伊斯蘭國以及蓋特威克機場的戰(zhàn)斗中使用了DroneDome。它使用雷達，IP視頻成像系統(tǒng)，RF信號檢測器以及諸如部署網(wǎng)絡之類的主動措施。
Droneshield的Dronegun Tactical干擾了無人機和飛行員之間的信號。它允許對無人機的有效載荷（例如爆炸物）進行可控的管理，而不會因無人機通常通過當場的垂直受控著陸而做出反應或返回起點（協(xié)助追蹤目標）而對無人機本身或周圍環(huán)境造成損害。運算符）。
Excipio，Dronecatcher和Sparrownet均使用空對空發(fā)射的網(wǎng)，導致降落傘部署和殘疾人無人駕駛飛機逐漸下降。天網(wǎng)使用12口徑彈藥作為發(fā)射系統(tǒng)，發(fā)射后，炮彈分離成束縛的碎片，形成直徑為5英尺的網(wǎng)。 Skywall是一種可移動的地面無損網(wǎng)絡捕獲系統(tǒng)。
Skysafe使用從節(jié)點或什至移動運營商周邊投射的射頻信號，迫使未經(jīng)批準的無人機離開或降落。
許多監(jiān)獄都使用Skyfence在外圍周圍形成虛擬墻，使用信號干擾器干擾無人機的控制信號，同時通過網(wǎng)絡部署捕獲無人機以使其逐漸下降。
被動無人機緩解
無源反無人機系統(tǒng)通常利用某種形式的RF掃描，雷達，激光雷達，基于視頻的目標識別以及無人機連接套件的檢測來實現(xiàn)預警和檢測。就法律問題而言，這些解決方案不會違反任何法律，因為它們不會主動禁用，破壞或以其他方式危害地面人員。
這意味著這些被動解決方案對于沒有政府授權從特定空域（例如機場）主動清除無人機的垂直市場是理想的選擇。公司校園；重要基礎設施站點，包括數(shù)據(jù)中心和公用程序；體育場，競技場和戶外活動場所；監(jiān)獄–清單還在繼續(xù)。
Dedrone的DroneTracker是一款經(jīng)典的被動式反無人機檢測系統(tǒng)，可對無人機中的射頻協(xié)議進行定位和分類。當無人駕駛飛機在受保護的領空內(nèi)時，將使用飛行路徑數(shù)據(jù)來定位無人駕駛飛機，確定距設施“安全邊界”有多遠，并將飛越或入侵事件存檔以備將來的法證使用。與主動解決方案不同，DroneTracker不需要許可證即可運行。
Dedrone全球銷售副總裁David Greenberg表示：“在采取任何措施確定空域中的無人機之前，需要考慮與拆除無人機相關的責任。” “目標是制定程序，通過將RF傳感器用作偵聽無人機發(fā)出的信號的無源設備，將無人機進入（客戶的）鄰近空域的風險降至最低。大多數(shù)無人機采用各種協(xié)議運行，我們已將這些信號通過基于云的平臺放入數(shù)據(jù)庫中，一旦有新更新可用，它將把它們推送到RF檢測設備。”
DroneTracker需要三個單元來對無人機進行定位-一個要獲取無人機的空域位置，然后要交給其他人進行跟蹤，以便第一個可以恢復“第一個檢測”功能。飛行模式記錄在空域中，所有傳感器實時顯示通過當前位置檢測到的每架無人機設備，并顯示“熱圖”隨時間推移顯示活動最多的地方。該公司計劃利用人工智能來根據(jù)無??人機的行為來說明預計的飛行路線，這將優(yōu)化未來所需的傳感器數(shù)量；目前，傳感器的數(shù)量取決于空域。
主要商業(yè)領域：體育館
無論設施是開放的還是封閉的屋頂，體育場和競技場市場都為安全集成商提供了豐厚的機會。 AeroDefense是國內(nèi)合法無人機檢測系統(tǒng)的提供商，已將其AirWarden產(chǎn)品提供給MetLife體育場，該體育場是紐約噴氣機隊和紐約巨人NFL球隊的所在地，并舉辦了許多大型活動，包括音樂會，國際足球和大學橄欖球比賽。
AirWarden既可以找到飛行員，也可以找到無人機，并且已經(jīng)在大都會人壽使用了兩個季節(jié)。 “目前，RF是識別無人機和操作員位置的最佳解決方案，并且是我們發(fā)現(xiàn)的唯一一種在首次建立射頻連接時就能檢測到無人機和控制器的解決方案，”大都會人壽安全與安全服務副總裁Daniel DeLorenzi體育場在新聞稿中說。 “因此，我們有可能在無人機起飛之前就對其進行檢測。”
任何無線傳輸或檢測系統(tǒng)的部署都需要進行RF測量。在NFL尾賽期間，大都會人壽體育場的背景RF噪聲可能比正常的城市環(huán)境大得多。這是由于粉絲直播電視，使用手機，行車記錄儀甚至是啟用WiFi的尾燈烤架。 AeroDefense的首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人Linda Ziemba表示：“我們與大都會人壽體育場（MetLife Stadium）和我們的開發(fā)人員進行了認真的合作，以優(yōu)化系統(tǒng)的檢測能力。
反無人機技術演進
視頻監(jiān)控行業(yè)本身可能會對無源反無人機技術特定的制造商提出挑戰(zhàn)。有近90家IP攝像機和視頻管理系統(tǒng)公司將無源無人機檢測視為一項功能。其中約有三分之一專注于軟件解決方案，其余則主要通過OEM安排提供IP攝像機作為主要制造商或第三方提供商。
人工智能還將成為該領域產(chǎn)品創(chuàng)新的驅動力。例如，SpotterRF有多種基于雷達的無源無人機檢測產(chǎn)品，在GSX，該公司通過機器學習和AI對其軟件平臺進行了增強，以實現(xiàn)目標的自動分類。
SpotterRF首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人Logan Harris在一份聲明中表示：“ AI分類器和培訓器是進一步減少誤報并減輕操作員工作量的出色工具。” “在操作員手動對至少兩種不同類型的30條或更多條軌道進行分類之后，AI能夠區(qū)分這些類型，例如汽車與人或鳥類和無人機之間的區(qū)別，并隨著分類的軌道增加而充滿信心。”
這些基于AI的增強功能不能解決用于對象識別，高速公路和街道LPR，車輛逆流，車道限制和交通流分析的基于AI的可視交通傳感器的增長。
在該行業(yè)從令人震驚的創(chuàng)新轉變?yōu)槎ㄆ谥貜椭?，該行業(yè)將看到諸如空域制圖，中央命令警報，無賴無人機附近的彈出式攝像機采集，網(wǎng)絡入侵，PTZ攝像機控制以及有效載荷驗證等功能。
通過將經(jīng)度和緯度坐標發(fā)送到PTZ攝像機進行視覺跟蹤至關重要，因為已經(jīng)內(nèi)置在被動反無人機系統(tǒng)中的對象識別系統(tǒng)可以比人類更早地檢測到無人機。自動化端到端解決方案使我們回到使用就緒級別的需求：潛在入侵，進行中的攻擊，設施鎖定或撤離，威脅解決。
Steve Surfaro是安全行業(yè)協(xié)會（SIA）公共安全工作組的主席，擁有30多年的安全行業(yè)經(jīng)驗。他是智能城市和建筑，網(wǎng)絡安全，法醫(yī)視頻，數(shù)據(jù)科學，指揮中心設計和急救人員技術的主題專家。在Twitter上關注他，@ stevesurf。
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