一、市场背景

近年来随着民用无人机特别是消费级无人机应用的不断增多，各类“黑飞”事件层出不穷，无人机带来的不可控风险也不断增加，不仅严重危害到国家的低空安防，还给社会治安和个人隐私保护带来很大隐患。因此，国内外对无人机“黑飞”的管制要求越来越严格，监狱看守、航空机场、火(核)电厂、体育场馆、政府机关、军事禁区以及一些大型活动现场区域对于无人机探测与反制的需求也越来越强烈。

二、系统简介

历正科技无人机防御反制系统采用认知无线电协议解析（Cognitive Radio Protocol Cracking ，CRPC）技术，并且结合无线信号机器学习(RFML)与TDOA时间差技术一体融合运用，解决国内外民用无人机的侦测、识别、定位、防御、管控的低空安防系统。系统实现对保护区的无人机进行无源检测、区分敌我、精准定位或大功率干扰等功能，突出全链条监管、彰显精准化防控。

三、核心技术

（一）CRPC技术

CRPC(Cognitive Radio Protocol Cracking)即：认知无线电协议逆向解析技术，由北京历正科技自主研发，并首创应用于低空无人机的探测和防御。它是利用无线电频谱感知技术（类似于互联网杀毒软件对病毒的特征提取），在背景噪声中提取出无人机通信信号（主要是遥控及图传信号）并对其进行深入的逆向解析。

技术特点

通过对无人机通讯协议进行离线分析并提取特征（电子指纹ID），包括但不限于信道分布、调制方案、编码方案、导频序列、同步序列、链路层结构等。基于以上分析结果，形成无人机检测数据库，并在实际无线电环境中实时检测匹配，最终将特征应用于无人机的实时检测（特征快速匹配识别）和精准打击（区分不同无人机进行打击）。

检测灵敏度、信噪比和准确性等指标都远优于传统频谱能量感知的方式；

解调物理层、链路层信息，提取无人机的唯一标识信息（电子指纹，即软件界面显示的无人机ID号），用于精准识别无人机，从而实现同频区分、黑白名单等功能；

寻找帧结构中的薄弱部分，如用于信道估计的导频信号，用于帧同步的同步参考信号等，通过干扰这些参考信号，获得精准和高效的干扰效果；

高精度同步帧结构，获取信号帧时间戳、相位和相干功率，用于定向和定位系统；

对于某些通信协议，可以同步发射伪造物理层帧结构，误导目标无人机（即实现无人机接管）。

（二）RFML技术

RFML（Radio Frequency Machine Learning），即：无线信号机器学习技术，则是通过神经网络来广泛提取信号特征，以达到识别无人机信号、ID等功能。在低空飞行器的识别和防御上，其神经网络不依赖于发射信号的特殊设计，能够提取并加以利用的信号特征范围更远，且学习训练时间更短，可快速识别不同类型的低空飞行器，以实现未知无人机的信号学习和机型库的快速扩充完善。

技术特点

快速支持未知无人机：对于DIY、穿越机等新型无人机的支持，只需要获取一定量的无人机信号，之后通过对神经网络的训练，便可以达到对该新型无人机的支持。神经网络的训练时间与传统的人工提取信号特征相比，具有时间短，人工参与少等显著优势。

无线电应用范围更广：传统的无人机检测技术大多依赖于发射信号的特殊设计，而难以利用信号的其他的独有特征（比如说 CFO）。然而，这些特征是可以被RFML利用神经网络来提取而加以利用的。换言之，RFML可以利用的信号特征的范围是远大于传统的技术，因此，RFML可以被应用的范围会远超过传统的技术。

（三）TDOA+技术

无论TDOA还是AOA技术，都需要高精度精探测器做为基础，否则定位技术就会失去意义。因此，TDOA/AOA技术在高精度无人机检测技术的加持下，将实现任何无人机不仅“检的到”，还能“跟的准”。

为此，历正科技率先推出“TDOA+（Time Difference of Arrival Plus）”无人机精准识别定位技术，将TDOA与CRPC技术融合运用，实现了目标无人机'精准识别'“精准定位”与“精准打击”三重功能于一体，大幅提升系统实战应用性能。

技术特点

无源检测：只被动接收不发射任何电磁信号，可侦测到无人机型号及其电子指纹ID；

精准识别：可精准识别同品牌、同机型、同频段的不同无人机；

精准定位：可精准测定无人机/遥控器位置，指示方向；

轨迹追踪：具备多目标轨迹跟踪功能，同时探测到多台无人机时能够以不同颜色显示其飞行轨迹；

黑白名单：可一键标记黑白名单，白名单无人机不报警；

全机型库：支持大疆全系列、市场主流品牌及DIY无人机覆盖市面上98%以上的机型。

（详细内容略）文章详情请于军桥网阅读。