Möglichkeiten zur Erkennung und Lokalisierung von Drohnen, Überblick über aktuelle Technologien

Die zunehmende Verbreitung unbemannter Luftfahrzeuge (UAVs) stellt Sicherheitsbehörden, Betreiber kritischer Infrastrukturen und private Unternehmen vor neue Herausforderungen. Um Bedrohungen durch unerlaubte oder gefährliche Drohnen abzuwehren, ist es zunächst entscheidend, diese zuverlässig zu erkennen, zu identifizieren und zu lokalisieren. Dabei kommen unterschiedliche Sensortechnologien zum Einsatz, die je nach Umgebung, Zielsetzung und Budget spezifische Vor- und Nachteile aufweisen.

Radarsysteme

Radar (Radio Detection and Ranging) nutzt elektromagnetische Wellen, um Objekte zu detektieren und deren Entfernung, Richtung und Geschwindigkeit zu bestimmen. Eine Antenne sendet Impulse aus, die von einem Ziel reflektiert werden. Aus Laufzeit und Frequenzverschiebung lässt sich die Position und Bewegung einer Drohne berechnen.

Moderne Radarsysteme erkennen Drohnen in Entfernungen von mehreren Kilometern. Allerdings hängt die Reichweite stark von Faktoren wie Antennenhöhe, Geländebeschaffenheit und Witterung ab. Kleine Drohnen mit geringer Radarrückstrahlfläche sind schwer zu erfassen, besonders in urbaner Umgebung mit vielen Reflexionen und Abschattungen.

Die Systeme können stationär oder mobil eingesetzt werden:

• Stationäre Systeme eignen sich für die dauerhafte Überwachung sensibler Areale, bieten hohe Reichweite und Integration in Netzwerke, sind aber kostenintensiv und anfällig für „Schattenzonen“.
• Mobile Radarsysteme sind flexibel einsetzbar, jedoch meist mit geringerer Reichweite und Auflösung.

Für eine flächendeckende oder gar lückenlose Grenzüberwachung wäre der Aufwand enorm, da die Systeme in großer Dichte installiert werden müssten.

RF-Scanner (Funkfrequenz-Erkennung)

RF-Scanner detektieren Funkverbindungen zwischen Drohne und Steuergerät oder zwischen Drohne und GPS-/Telemetriesystemen. Sie analysieren das Frequenzspektrum, erkennen typische Protokolle und ermöglichen so die Identifikation des Drohnentyps sowie teilweise die Lokalisierung von Pilot und Fluggerät.

Diese Technologie ist sehr effektiv, solange die Drohne funkt. Autonome Drohnen ohne aktive Funkverbindung oder mit verschlüsselten Signalen können jedoch schwer erkannt werden. Auch Fehlalarme durch WLAN- oder Bluetooth-Verkehr sind möglich.

Es gibt bereits mobile Geräte von der Größe eines Walkie-Talkies, aber auch stationäre Systeme kommen zum Einsatz:

• Stationäre RF-Systeme sind für kontinuierliche Überwachung geeignet und lassen sich gut in Sicherheitsnetzwerke integrieren.
• Mobile Systeme eignen sich für temporäre Einsätze, beispielsweise bei Großveranstaltungen oder Militäroperationen, erfordern jedoch geschultes Personal und sind anfälliger für Interferenzen.

Optische Erkennung mit VIS- und IR-Kameras

Kamerasysteme im sichtbaren (VIS) und infraroten (IR) Spektrum erfassen visuelle oder thermische Signaturen von Drohnen. Die Auswertung erfolgt meist automatisiert mittels Bildanalyse oder KI-basierter Mustererkennung.

Optische Systeme liefern wertvolle Identifikationsdaten, insbesondere bei guten Lichtverhältnissen. Allerdings sind sie stark abhängig von Witterung, Beleuchtung und Sichtlinie. IR-Kameras können auch bei Dunkelheit eingesetzt werden, sind jedoch teurer und besitzen begrenzte Reichweiten.

Mobile vs. stationäre Systeme:

• Stationäre Systeme bieten dauerhafte Beobachtung bestimmter Bereiche und lassen sich mit anderen Sensoren kombinieren.
• Mobile Systeme sind flexibel, aber weniger stabil in der Erkennungsleistung und anfällig für Bewegungsunschärfe oder wechselnde Umgebungsbedingungen.

Akustische Erkennung mit Mikrofonarrays

Akustische Systeme detektieren das charakteristische Geräusch von Drohnenrotoren. Mehrere Mikrofone (Arrays) ermöglichen durch Laufzeitunterschiede die Richtungsbestimmung der Schallquelle.

Diese Systeme sind besonders für die Erkennung in kurzen bis mittleren Distanzen geeignet, auch wenn Sichtkontakt fehlt. Wind, Verkehrslärm oder andere Störgeräusche können die Erkennung jedoch stark beeinträchtigen. Zudem variiert das Klangprofil je nach Drohnentyp und Geschwindigkeit.

Aktuelle Systeme nutzen maschinelles Lernen, um zwischen Drohnengeräuschen und Hintergrundlärm zu unterscheiden. Dennoch bleibt die akustische Erkennung nur ein ergänzendes Werkzeug.

Kombinierte Systeme und KI-Auswertung

Da jede einzelne Technologie spezifische Schwächen besitzt, setzen moderne Systeme auf Sensorfusion: Radar, RF, optische und akustische Daten werden kombiniert und mit KI-Algorithmen ausgewertet. Diese Ansätze ermöglichen eine signifikant höhere Erkennungsrate und Genauigkeit bei der Lokalisierung.

Künstliche Intelligenz analysiert Datenströme in Echtzeit, klassifiziert Objekte, filtert Fehlalarme und unterstützt die Priorisierung von Bedrohungen. Durch Deep-Learning-Modelle erreichen aktuelle Systeme Trefferquoten von über 95 % bei gleichzeitig reduzierter Fehlalarmrate.

Zusammenfassung

Die Drohnen-Erkennung und -Lokalisierung ist ein dynamisch wachsendes Technologiefeld. Während Radar und RF-Scanner die robustesten Erkennungsmethoden darstellen, liefern optische und akustische Systeme wertvolle Zusatzinformationen. Die Zukunft liegt eindeutig in multisensorischen, KI-gestützten Plattformen, die Daten verschiedener Quellen intelligent verknüpfen.

Einen guten Ausgangspunkt für weitere Artikel zum aktuellen Stand der Forschung und Entwicklung bieten zum Beispiel die Webseiten der Fraunhofer-Gesellschaft und des DLR, ebenso wie unsere Anderen Blogbeiträge zum Thema Drohen und deren Unterschiede oder Antriebssystem von Drohnen.