Drohnen: Tarnen und Enttarnen

Tarnen und Enttarnen – ein ewiger Wettlauf?

Das Rennen zwischen Erkennungssystemen (siehe hierzu Drohnen: Erkennung und Lokalisierung) und sogenannten Tarntechnologien bei Drohnen ist kein neues, aber ein zunehmend drängendes Thema. Aktuelle regulatorische Schritte, etwa die verpflichtende Remote-ID in der EU seit Anfang 2024, verändern das Kräfteverhältnis zugunsten detektierbarer, „konformer“ Systeme, zumindest im zivilen Bereich.  Währenddessen stärken Sicherheitsbehörden und Betreiber ihre Sensorik mit KI-gestützter Auswertung, und durch Institutionen wie das WIWEB oder die Fraunhofer-Gesellschaft wird an Möglichkeiten geforscht, Signaturen von Plattformen zu reduzieren oder zu verschleiern. Häufig gehen aber auch beide Seiten Hand in Hand: Erkenntnisse aus der Entwicklung von Tarntechnologien kommen der Verbesserung von Erkennungssystemen zugute und umgekehrt. Solange sich beide Seiten stetig weiterentwickeln, scheint es ein nicht enden wollender Wettlauf zu sein. Oder kann bereits eine Seite die Pole-Position sichern?

Radar & Micro-Doppler

Radar bleibt ein Rückgrat vieler C-UAS-Lösungen: moderne Systeme nutzen Micro-Doppler-Signaturen der rotierenden Propeller zur Erkennung und Klassifikation. In offenem Gelände sind Reichweite und Zuverlässigkeit hoch; in urbanem Terrain hingegen verringern Clutter (Störreflexionen) und Mehrwegeeffekte die Erkennungsrate. Forschungen zeigen, dass Bandwahl, Dwell-Time und Signalverarbeitung entscheidend sind, um Micro-Doppler zuverlässig zu extrahieren. Die „Gegenmaßnahmen“ bestehen auf Forschungsebene in signaturreduzierender Konstruktion und Materialwahl, um die Radar-Erkennung zu erschweren.

VIS und IR (optisch/thermisch)

KI-gestützte Bildverarbeitung erhöht die Erkennungswahrscheinlichkeit und Klassifikation kamerabasierter Systeme enorm, dennoch ist ihre Wirksamkeit stark witterungs- und hintergrundabhängig. Um die Erkennbarkeit auch bei besten Bedingungen zu reduzieren, werden Maßnahmen zur Verringerung visueller/thermischer Kontraste auf Werkstoff- und Design-Ebene getroffen. Diese erfordern jedoch erheblichen Aufwand und bezahlbare Trade-offs (Gewicht, Kühlung, Materialkosten).

Akustische Erkennung

Akustische Systeme erkennen charakteristische Rotor- und Antriebsgeräusche; in ruhiger Umgebung und auf kurze Distanz leisten sie gute Dienste. Ihre Reichweite und Zuverlässigkeit sinken jedoch stark in lauten, windigen oder bebauten Umgebungen. Moderne Ansätze koppeln Mikrofonarrays mit Deep-Learning-Modellen zur Erhöhung der Reichweite, bleiben aber abhängig von Umgebungsgeräuschen und Wetter. Die Reduktion akustischer Signaturen ist möglich, aber technisch aufwändig (Mechanical damping, aerodynamische Optimierung) und mit Kompromissen verbunden.

RF / Remote-ID & Emissionsüberwachung

Passive RF-Detektion und Remote-ID-Auswertung sind sehr effektiv, sobald eine Drohne aktiv funkt. Regulatorische Maßnahmen (Remote-ID) stärken diese Erkennungskette im zivilen Bereich deutlich, denn sie liefern standardisierte Identitäts- und Positionsdaten. Allerdings sind „stille“ Plattformen oder bewusst nicht-sendende Lösungen für reine RF-Detektion weniger sichtbar. Das bedeutet: RF-Methoden sind hochwirksam gegen konforme, kommerzielle UAS, aber limitiert gegenüber vollständig passiven, autonom agierenden Plattformen.

Sensorfusion & KI — der wirkliche Hebel

Ein zentrales Ergebnis aktueller Studien ist, dass die kombinierte Auswertung mehrerer Sensoren (Radar, RF, VIS/IR, Akustik) mit KI-Modellen die beste Balance aus Reichweite, Zuverlässigkeit und niedriger Fehlerrate liefert. Multisensorfusion kompensiert die Schwächen einzelner Modalitäten und verbessert Klassifikation und Verifikation signifikant. Die Forschung zeigt deutliche Leistungsgewinne gegenüber Monosensorlösungen. Eine effektive Tarnung ist so also kaum mehr möglich.

Fazit & Ausblick

Aktuelle Tarntechnologien können in bestimmten Szenarien die Erkennung erschweren, sie sind jedoch selten universell wirkungsvoll. Die steigende Leistungsfähigkeit von Radar-Micro-Doppler-Analyse, die regulatorische Verankerung von Remote-ID und die Verbreitung multimodaler KI-Fusion machen vollständige „Unsichtbarkeit“ zunehmend schwer realisierbar. Forschung und Entwicklung konzentrieren sich daher auf:

• robustere Multisensorfusion,
• adaptivere KI-Modelle für wechselnde Umgebungen und
• Standardisierung/Regulatorik,

um die Erkennung von Drohnen immer weiter zu verbessern und legen damit die Messlatte für Tarntechnologien sehr hoch. Doch auch auf deren Seite steht der Fortschritt nicht still, denn das Rennen ist noch nicht entschieden.

Für vertiefende technische Lektüre siehe etwa Arbeiten zu Micro-Doppler-Erkennung und Multi-Sensor-Fusion. Beispiele und vertiefende Veröffentlichungen: MDPI-Studien zur RF+Akustik-Fusion und arXiv/Publikationen zu Micro-Doppler-Erkennung. MDPI