Эшелонированная защита от беспилотных летательных аппаратов (БПЛА)

Глава 2. Обнаружение и идентификация — глаза, уши и разум системы

Я никогда не забуду один разговор с офицером ПВО, который служил на границе. Он рассказывал, как однажды его расчёт пропустил маленький коммерческий квадрокоптер, который беспрепятственно пролетел над охраняемым объектом и вернулся обратно. Радар его не увидел — слишком маленький, слишком низко. RF-сканер не сработал — дрон летел в режиме радиомолчания, ничего не передавая. Оптический наблюдатель не заметил — была ночь и лёгкий туман.

Акустическая система? Её не было. Её тогда ещё не ставили на объекты такого типа.

Через неделю этот же дрон прилетел снова. С боеприпасом.

Офицер тогда сказал мне фразу, которую я запомнил на всю жизнь: «Мы не заметили угрозу не потому, что у нас не было оружия. А потому, что у нас не было глаз».

С тех пор я твёрдо усвоил: обнаружение — это фундамент. Без него все остальные методы противодействия — дорогие игрушки. Можно поставить новейший комплекс РЭБ за миллионы рублей. Можно развернуть лазерную установку. Можно выставить мобильные огневые группы. Но если ты не видишь цель — ты стреляешь вслепую. Ты тратишь ресурсы впустую. Ты создаёшь иллюзию защиты там, где защиты нет.

Именно поэтому я посвящаю эту главу тому, что стоит в самом начале цепочки противодействия. Тому, что превращает оборону из «набора устройств» в «систему». Тому, что даёт нам время, информацию и возможность выбора.

Когда мы говорим об обнаружении, первое, что приходит на ум, — радиолокация. И это не случайно. РЛС остаются самым мощным инструментом для обнаружения целей на больших дистанциях. Они работают в любую погоду, в любое время суток, сквозь туман и облака. Они видят то, что не видит человеческий глаз.

Но у радаров есть одна фундаментальная проблема.

Они плохо видят маленькие цели на малых высотах.

Современные БПЛА — это радиолокационный кошмар. Они сделаны из композитных материалов, которые плохо отражают радиоволны. Их эффективная площадь рассеивания может составлять менее 0,01 квадратного метра. Они летают на высоте нескольких метров над землёй, прячась в складках местности. Классические радары, разработанные для обнаружения самолётов и вертолётов, просто «не видят» такие цели.

Именно поэтому отрасль сейчас активно работает над новыми поколениями радиолокационных станций.

Российская система 3D ПКЛ, разработанная в рамках проектов Ростеха, специально нацелена на эту проблему. Как отмечают разработчики, «современные БПЛА обладают низкой радиолокационной заметностью и используют небольшие высоты». Эта система способна обнаруживать такие дроны благодаря высокой чувствительности к радиолокационно малозаметным и низколетящим целям, а также функции трёхмерного сопровождения.

Ещё одна перспективная разработка — проект «Лори», радиолокационная станция с максимальной дальностью обнаружения 10 километров и возможностью сопровождения целей на скорости до 200 км/ч. Это позволяет работать по лёгким и малым БПЛА самых распространённых моделей.

Но, пожалуй, самый впечатляющий пример того, как далеко зашла эволюция радаров, — это разработка учёных Новгородского государственного университета. Они создали радар, который способен обнаруживать беспилотники в зоне порядка трёх километров, включая безэкипажные катера и другие подвижные цели. И это при том, что технология активной радиолокации, которую они используют, считается безопасной для человека.

Тем не менее, даже самые современные РЛС не решают всех проблем. Радар — это «дальний рубеж». Он даёт первое предупреждение. Он показывает, что в воздухе что-то есть. Но он не всегда может сказать, что именно это за объект. Он не всегда может отличить дрон от птицы, особенно на больших дистанциях. И он совершенно бесполезен, когда цель скрывается за зданием или холмом.

Поэтому радары никогда не работают в одиночку.

Если радар — это «дальний слух» системы, то оптика — это её «зоркий глаз».

Оптические датчики дают то, чего не может дать ни один радар: визуальное подтверждение. Ты видишь цель. Ты понимаешь, что это действительно дрон, а не стая птиц. Ты видишь его модель, его размеры, его вооружение. Ты можешь оценить его траекторию и намерения.

Но у оптики есть свои ограничения. Она зависит от освещения. Она «слепнет» в тумане и в темноте. Поэтому современные системы используют два подхода одновременно: видимый диапазон и инфракрасный.

Видимый диапазон — это то, что мы видим своими глазами. Камеры высокого разрешения, работающие в дневное время, дают чёткую картинку, позволяют идентифицировать модель дрона, прочитать его серийный номер, если повезёт. Но как только солнце садится, эффективность таких камер резко падает.

Инфракрасный диапазон — это тепловое зрение. Каждый дрон, даже самый маленький, нагревает свой двигатель и аккумулятор. Инфракрасные камеры видят это тепло, позволяя обнаруживать цели в полной темноте, сквозь дым и лёгкий туман.

Именно поэтому современные оптико-электронные системы объединяют оба подхода. Например, российские изделия ГОЭН-60, разработанные для ударных дронов и систем противодействия, работают одновременно в видимом и инфракрасном диапазонах. В них реализованы нейросетевые алгоритмы, которые автоматически обнаруживают, распознают и сопровождают объекты.

Западные системы идут ещё дальше. Например, система VAR300 обеспечивает обнаружение в дневное время на дистанции более одного километра, а ночью — на дистанции более 500 метров. При этом она способна не только обнаруживать, но и отслеживать цели на дистанции до 1,5 километра.

Но даже самые лучшие оптические системы имеют один фундаментальный недостаток: они требуют прямой видимости. Если дрон скрывается за зданием, за деревом, за холмом — оптика его теряет. Именно поэтому оптические датчики всегда работают в связке с другими средствами обнаружения.

А теперь давайте поговорим о том, что я считаю самым недооценённым инструментом в арсенале противодронной обороны.

Акустика.

В то время как инженеры бьются над созданием всё более совершенных радаров и оптических систем, на передовой всё чаще используют то, что всегда было под рукой, — слух.

Акустические системы пассивного обнаружения — это «невидимое ухо» системы. Они ничего не излучают. Их невозможно засечь средствами радиотехнической разведки. Они работают в режиме полного радиомолчания, когда дрон не передаёт и не принимает сигналы. Они слышат то, что не видят радары и не замечают оптические камеры.

Как это работает? Любой летящий дрон производит звук. Винты, двигатель, вибрации корпуса — у каждого аппарата есть своя акустическая «подпись». Задача акустической системы — уловить этот звук среди тысяч других шумов окружающей среды, идентифицировать его как принадлежащий именно беспилотнику и определить направление, с которого он приближается.

Российский комплекс «Атака-Шорох» — яркий пример такого подхода. Как образно выразились разработчики, это «умное ухо», которое различает звук беспилотника от тысячи других возможных шумов большого города. Система оснащена сверхчувствительными микрофонами и интеллектуальной системой анализа внешней обстановки. Она способна не только обнаруживать дроны, но и выявлять чрезвычайные ситуации или правонарушения по характерным шумам.

Что особенно важно, «Атака-Шорох» можно интегрировать в единую систему с комплексом радиочастотного обнаружения и подавления «Атака-DBS». Если акустика «слышит» дрон в режиме радиомолчания, RF-комплекс может подавить его навигацию. Это классический пример того, как разные сенсоры дополняют друг друга.

Дальность обнаружения акустических систем зависит от типа дрона и уровня фонового шума. Электрические дроны (малые квадрокоптеры, FPV-аппараты) слышны на дистанциях 150–500 метров. Дроны с двигателями внутреннего сгорания (тяжёлые разведывательные и ударные БПЛА) — на дистанциях до нескольких километров.

И главное преимущество акустики — абсолютная скрытность. Система не демаскирует своё присутствие. Она не создаёт помех. Она просто слушает. И в этом её сила.

Если акустика — это «ухо», а оптика — «глаз», то RF-сканеры — это «радиоприёмник» системы.

RF-сканеры — это пассивные детекторы, которые анализируют радиочастотный спектр в поисках сигналов управления и телеметрии, характерных для БПЛА. Они работают «на приём», не демаскируя себя излучением. И это их главное преимущество.

Большинство коммерческих и многих тактических дронов передают три типа сигналов: восходящий канал (управление от оператора к дрону), нисходящий канал (телеметрия и видеопоток от дрона к оператору) и сигналы спутниковой навигации (GPS, ГЛОНАСС). RF-сканер может обнаружить эти сигналы, идентифицировать их как принадлежащие дрону и даже определить модель аппарата по его радиочастотной «подписи».

Современные RF-сканеры используют машинное обучение для обнаружения и классификации сигналов. Исследования показывают, что нейросетевые модели могут достигать точности обнаружения дронов до 98,23% и точности идентификации до 95,39%. Это не просто «есть сигнал/нет сигнала» — это интеллектуальный анализ, который позволяет отличать дрон от других источников радиоизлучения.

Однако у RF-сканеров есть два фундаментальных ограничения.

Первое: они бесполезны против дронов, которые ничего не излучают. Оптоволоконные аппараты, дроны в режиме радиомолчания, полностью автономные системы с машинным зрением — все они «невидимы» для RF-сканеров.

Второе: они требуют базы данных сигнатур. Чтобы определить, что данный сигнал принадлежит именно дрону, система должна иметь эталон для сравнения. Если противник использует новый тип дрона на неизвестной частоте — RF-сканер может его пропустить.

Именно поэтому RF-сканеры, как и все другие сенсоры, никогда не работают в одиночку. Они — часть более широкой системы, где каждый инструмент закрывает «слепые зоны» других.

Теперь мы подходим к самому важному. К тому, что превращает набор сенсоров в интеллектуальную систему.

Я часто говорю своим коллегам: «Сенсоры дают данные. Искусственный интеллект даёт понимание».

Представьте себе ситуацию: радар видит движущуюся точку. Акустическая система слышит шум. Оптическая камера фиксирует тёмный силуэт. RF-сканер улавливает слабый сигнал на частоте 2,4 ГГц.

Что это? Дрон? Птица? Беспилотник соседей? Или, может быть, ложное срабатывание?

Без искусственного интеллекта ответить на этот вопрос сложно. Данные противоречивы, неполны, зашумлены. Человеческий оператор может ошибиться, может не успеть обработать информацию, может просто не заметить угрозу среди сотен других сигналов.

Искусственный интеллект решает эту проблему.

Нейросети, обученные на огромных массивах данных, способны анализировать информацию со всех сенсоров одновременно, выделять закономерности и принимать решения за доли секунды. Они видят то, что не видит человек. Они слышат то, что не слышит человек. И они делают это быстрее, чем любой оператор.

Как именно это работает?

В радиолокации нейросети анализируют микродоплеровскую модуляцию эхо-сигнала — тонкие изменения частоты, вызванные вращением винтов дрона. По этим изменениям можно не только обнаружить цель, но и определить её тип — мультироторный дрон, самолётный БПЛА или птица.

В оптике нейросетевые алгоритмы автоматически обнаруживают, распознают и сопровождают объекты на видео- и фотоизображениях. Они могут работать в реальном времени, обрабатывая видеопоток с камер и выделяя дроны среди тысяч других объектов.

В акустике нейросети анализируют звуковой спектр, сравнивая его с базой акустических сигнатур. Они могут отличить звук винтов DJI Mavic от звука винтов FPV-дрона, даже если оба звучат похоже для человеческого уха.

В RF-анализе нейросети классифицируют сигналы по их частотным и временным характеристикам, определяя модель дрона и даже его состояние.

И самое главное — нейросети умеют интегрировать данные со всех этих источников. Они создают единую картину, где каждый сенсор дополняет другие. Где радар даёт расстояние, оптика — визуальное подтверждение, акустика — подтверждение в режиме радиомолчания, а RF-сканер — идентификацию модели.

Именно так, как это делают современные системы, объединяющие акустические, визуальные, радарные и другие сенсорные данные через трёхуровневую архитектуру слияния.

Заместитель директора НИИ «Вектор» Наталия Котляр сформулировала это предельно ясно: внедрение ИИ в антидроновые системы для автоматического обнаружения и сопровождения цели необходимо, поскольку «человек физически не успевает обрабатывать все поступающие данные». Нейросети, в том числе свёрточные и рекуррентные, успешно применяются для обнаружения сигналов БПЛА даже при низком отношении сигнал/шум.

Искусственный интеллект — это не просто «дополнительная функция». Это разум системы. Это то, что превращает хаос данных в структурированную информацию. Это то, что даёт нам время и возможность принять правильное решение.

И вот мы подходим к кульминации. К тому, ради чего всё это затевалось.

Ни один сенсор в отдельности не даёт полной картины. Радар видит далеко, но слепнет на малых высотах. Оптика даёт детализацию, но зависит от освещения. Акустика слышит в режиме радиомолчания, но имеет ограниченную дальность. RF-сканер идентифицирует сигналы, но бесполезен против оптоволокна.

Только вместе они создают надёжную систему обнаружения.

Современная архитектура противодронной обороны строится на принципе мультисенсорной интеграции. Это когда данные от разных датчиков объединяются в единую картину, где каждый источник информации закрывает «слепые зоны» других.

Как пишут западные исследователи, «противодронная оборона лучше всего рассматривается как многоуровневая система принятия решений, а не как набор разрозненных датчиков и средств поражения». Мультисенсорное слияние объединяет разнообразные модальности — RF, радар, оптику, акустику, пассивные излучатели, Remote ID — в единый, дедуплицированный трек с оценкой достоверности и чёткими процедурами передачи управления средствам поражения.

Что это означает на практике?

Это означает, что акустический датчик, услышав шум дрона в режиме радиомолчания, даёт команду оптической системе развернуться в направлении звука. Оптика подтверждает визуальный контакт. RF-сканер в это время пытается перехватить сигналы управления. Радар отслеживает траекторию. Все данные стекаются в единый центр, где искусственный интеллект анализирует их и выдаёт рекомендацию: что это за дрон, откуда он летит, куда направляется и какое средство противодействия следует применить.

И всё это происходит за секунды. Автоматически. Без участия человека.

Именно такую систему, по словам разработчиков, представляет собой единая система контроля воздушного пространства, представленная Ростехом на выставке «Нева-2025». Она способна автоматически обнаруживать цели, в том числе крайне малые воздушные объекты на малых высотах, и объединять радиолокационную информацию с 24 локаторов на одно рабочее место.

Именно такую систему строят учёные, работающие над «интеллектуальной мультимодальной мультисенсорной системой» для идентификации, локализации и противодействия БПЛА, которая интегрирует восприятие на основе слияния нескольких сенсоров, точное позиционирование и скоординированные контрмеры в единый замкнутый процесс управления — от раннего предупреждения до финальной нейтрализации.

Именно такую систему, в конечном счёте, мы должны построить.

Резюме: от сенсоров к системе

Я хочу завершить эту главу тем, с чего начал: обнаружение — это фундамент.

Но фундамент не бывает монолитным. Он состоит из множества элементов, каждый из которых выполняет свою функцию. Радар видит далеко. Оптика — детально. Акустика — скрытно. RF-сканер — точно. Искусственный интеллект — быстро.

Вместе они создают то, что невозможно создать по отдельности: полную картину воздушной обстановки.

Без радара мы не увидим угрозу на дальних подступах. Без оптики мы не сможем подтвердить, что это действительно дрон. Без акустики мы пропустим аппараты в режиме радиомолчания. Без RF-сканера мы не идентифицируем модель и не поймём, с чем имеем дело. Без искусственного интеллекта мы не успеем обработать все данные и принять решение.

Но когда все эти элементы работают вместе — когда они интегрированы в единую систему, где каждый дополняет другого, — тогда у нас появляется реальное преимущество.

Тогда мы видим угрозу до того, как она становится опасной. Тогда мы успеваем подготовиться. Тогда у нас есть время и информация для выбора правильного средства противодействия.

Тогда мы не пропускаем дрон, который пролетает над объектом ночью, в тумане, в режиме радиомолчания.

Потому что у нас есть «уши», которые его слышат. И «глаза», которые его видят. И «разум», который понимает, что это такое.

И это — единственный способ выжить в новой войне.

«Обнаружение и отслеживание являются краеугольным камнем технологий C-UAS»

Глава 3. РЭБ как интеллектуальная экосистема

Был момент, который я никогда не забуду. 2022 год. Мне показали запись с камеры одного из наших комплексов РЭБ. На экране — FPV-дрон противника, который должен был упасть. По всем расчётам, по всем характеристикам нашей станции — он должен был потерять управление и рухнуть на землю. Но он не упал. Он продолжал лететь. Он слегка покачивался, терял ориентацию, но упрямо двигался вперёд. А потом — провал. Сигнал пропал. Запись оборвалась.

Через двадцать минут мы узнали, что этот дрон поразил цель.

Я сидел и смотрел на чёрный экран, чувствуя, как внутри меня поднимается холодная ярость. Не на противника. На себя. На нас. На всех, кто думал, что мы уже всё поняли про эту войну.

Мы думали, что РЭБ — это просто «включил и заглушил». Что достаточно поставить станцию, и она создаст невидимую стену, о которую разобьются все дроны. Мы думали, что боремся с радиосигналами. А на самом деле мы боролись с интеллектом. С адаптацией. С живой, эволюционирующей системой, которая училась быстрее, чем мы успевали переписывать свои алгоритмы.

С тех пор я понял: РЭБ — это не глушилка. Это экосистема. Это живой организм, который видит, думает, выбирает и только потом действует. И если хотя бы один элемент этой системы даёт сбой — вся конструкция рушится.

В начале 2010-х годов, когда дроны только начинали представлять угрозу, подход к РЭБ был до смешного прост. Берёшь мощный передатчик, настраиваешь на частоту GPS или канал управления — и глушишь. Всё. Точечное, грубое, неинтеллектуальное воздействие.

И оно работало. Против DJI Phantom, против первых квадрокоптеров, которые использовали стандартные частоты и простые протоколы — работало блестяще.

Но дроны эволюционировали. Быстро. Беспощадно.

Появились частоты, которых не было в базах данных. Появились алгоритмы псевдослучайной перестройки рабочей частоты (ППРЧ) — когда дрон «прыгает» по спектру, уходя от помех. Появились оптоволоконные аппараты, которые вообще не излучают сигналов. Появились автономные системы с машинным зрением, которым не нужен GPS.

И в какой-то момент стало очевидно: глушить вслепую нельзя.

Этот тезис стал краеугольным. Сегодня эффективная РЭБ — это не просто «глушилка». Это интеллектуальный «купол», который:

- Видит — обнаруживает дроны, анализирует их сигналы.

- Понимает — классифицирует тип угрозы, определяет её частотные характеристики.

- Выбирает — решает, какое воздействие применить: глушение, спуфинг или вообще ничего, если это свой дрон.

- Действует — применяет выбранный метод, но только на то время и в том диапазоне, которые необходимы.

Как справедливо отмечают разработчики, «эффективное подавление невозможно без точного обнаружения». Современный комплекс РЭБ — это не передатчик. Это система, объединяющая детектор, анализатор и блок подавления.

Именно так работает, например, обновлённый «СЕРП-ВС13Д». Он совмещает в себе комплекс РЭБ и высокоточный детектор, который обнаруживает даже FPV-дроны. Высокоточный детектор и алгоритмы искусственного интеллекта позволяют с предельной точностью обнаруживать цели, создавая купол безопасности над охраняемым периметром.

Или комплекс «Солярис НС» — интеллектуальная система, которая объединяет функционал двух предыдущих изделий: «Солярис-О» для обнаружения БПЛА и «Солярис-Н» для их подавления. Несколько комплексов могут объединяться в кластер для круговой защиты объекта.

Это и есть интеллектуальный «купол». Не просто стена, а живая, адаптивная система, которая видит угрозу, понимает её и реагирует именно так, как нужно в данный момент.

Я часто говорю своим коллегам: «РЭБ без обнаружения — это стрельба вслепую. Ты можешь потратить всю энергию на помехи, которые вообще не нужны, и пропустить настоящую угрозу».

Обнаружение и идентификация — это первый и самый важный компонент современной РЭБ. Это «глаза» системы. Без них все остальные компоненты — просто дорогие игрушки.

Как это работает на практике?

Представьте себе систему «СЕРП-ВС13Д». Она постоянно сканирует радиочастотный спектр, анализируя каждый сигнал. Высокоточный детектор вылавливает даже слабые, замаскированные сигналы управления. А алгоритмы искусственного интеллекта мгновенно классифицируют обнаруженный объект.

Но «глаза» РЭБ — это не только RF-сканеры. Это ещё и акустика, и оптика, и радары. Современные системы интегрируют данные со всех сенсоров, создавая единую картину воздушной обстановки.

Например, система «Купол», разработанная «Кулибин-клубом», состоит из оборудования по обнаружению дронов и станции радиоэлектронного подавления. В неё можно интегрировать умные камеры, которые будут визуально фиксировать объекты в небе. Программное обеспечение системы отличает летящий дрон от птицы или самолёта.