[Populäre Wissenschaft der chinesischen Militärtechnologie] Wie schwierig ist es, Drohnenschwärme zu verhindern? Wie kann man den Drohnen-Gegenangriff durchbrechen?

In der modernen Kriegsführung übernehmen Drohnen vor allem wichtige Aufgaben wie die Informationsbeschaffung, die Weiterleitung von Kommunikationsdaten und Angriffe aus geringer Höhe. Nach dem jüngsten Krieg (Russland-Ukraine-Konflikt) sind Drohnen zu einer beliebten Kampfausrüstung geworden und werden von vielen Ländern hoch geschätzt.

Abbildungshinweis: Schematische Darstellung des Anti-Drohnen-Systems (Quelle: Expertendatenkarte)

Drohnenkriege erfolgen üblicherweise in Form von Schwarmoperationen. Das bedeutet, dass Dutzende oder sogar Hunderte von Drohnen zusammenkommen, um einen „Schwarmangriff“ auf das Ziel durchzuführen. Dies ist eine neue Art der Kampfmethode. Derzeit forschen Länder auf der ganzen Welt aktiv an Kampfmethoden und Mitteln zur Bekämpfung von Drohnenschwärmen und haben eine Vielzahl wirksamer Kampfsysteme und unterstützender Waffensysteme entwickelt. Allerdings gibt es noch immer erhebliche technische Engpässe, die noch nicht überwunden sind.

Aufklärungs- und Ortungstechnik

Aufklärung und Erkennung sind die ersten Herausforderungen, denen sich der Anti-UAV-„Schwarm“ stellen muss. Wenn der „Schwarm“ nicht erkannt oder verfolgt werden kann, sind alle Maßnahmen zur Drohnenabwehr wirkungslos. Gemessen am aktuellen Forschungsfortschritt in verschiedenen Ländern müssen in den folgenden drei Aspekten noch Durchbrüche angestrebt werden: Erstens muss der Schwerpunkt auf der Erforschung der optimalen Konfiguration zwischen Radar, optoelektronischen und anderen Detektoren liegen, um Schlüsseltechnologien wie die Sättigung der Erkennungsressourcen, die mehrdimensionale kollaborative Aufklärung und die mehrdimensionale Informationsfusionsverarbeitung zu durchbrechen und eine globale Wahrnehmung in komplexen Gefechtsfeldumgebungen zu erreichen; zweitens, durch die Untersuchung von Radar-, optoelektronischen und anderen Multisensoren mehrdimensionale Eigenschaften von Zielen zu erlangen und die Identifizierung und Klassifizierung weiter zu verfolgen, um die Anzahl der erkennbaren und verfolgbaren Ziele zu erweitern; Drittens: Nutzen Sie die Echoenergie jeder Dimension des Systems, um eine mehrstufige Positionierung und Verfolgung von Zielen zu implementieren, und schätzen Sie das „Schwarm“-Verhalten des Feindes durch umfassende Analyse der Kampfumgebung und Zielinformationen ab, und bieten Sie Informationsunterstützung für Entscheidungen zur Bekämpfung des „Schwarms“.

Künstliche Intelligenz-Technologie

Die Fähigkeit künstlicher Intelligenz, schnelle und präzise Entscheidungen zu treffen, spielt eine entscheidende Rolle bei der Einschätzung von Schwarmbedrohungen und der dynamischen Aufgabenplanung durch das Gefechtsführungssystem und wirkt sich direkt auf die Effektivität von Anti-Schwarm-Operationen aus. Im nächsten Schritt ist es notwendig, Schlüsseltechnologien wie Clusteridentifizierung und -bewertung und intelligente Spielmechanismen zu durchbrechen, Methoden zur Zielidentifizierung und -bewertung sowie kollaborative, dynamische, intelligente Planungsmethoden für mehrere Aufgaben zu untersuchen, um eine solide theoretische Grundlage für die kollaborative Entscheidungsfindung durch künstliche Intelligenz zu schaffen. Darüber hinaus ist es notwendig, zentralisierte und verteilte Entscheidungsarchitekturen und ihre Anwendungsszenarien zu untersuchen und unter Berücksichtigung der Systemstabilität eine intelligente Entscheidungs- und Befehlsplattform aufzubauen, die für Anti-„Schwarm“-Operationen geeignet ist. Darüber hinaus ist es notwendig, den intelligenten Mechanismus der Spielkonfrontation in einer Umgebung mit zahlreichen Unsicherheitsfaktoren zu untersuchen, um die Erfüllung der Aufgabe sicherzustellen und unsere Arbeitskräfte so weit wie möglich zu schonen, um eine starke Unterstützung für die Verbesserung der Kampfeffektivität zu bieten.

Großbritannien kaufte Killerdrohnen aus Israel (Bildquelle: NetEase)

Autonome Streiktechnologie

Der Angriff ist die direkteste Kampfverbindung des Anti-Schwarm-Systems. Es spielt im Kampf eine entscheidende Rolle, indem es feindliche Ziele schnell, präzise und autonom angreift. In der zukünftigen Forschung müssen wir uns auf die Erforschung von kinetischen und gerichteten Energiewaffen gegen Drohnen konzentrieren, Schlüsseltechnologien wie autonomes Abfangen und Angriffen durchbrechen, ein auf der Gefechtsfeldumgebung basierendes autonomes Cluster-Angriffssystem gegen unbemannte Flugzeuge etablieren und die autonome Angriffsfähigkeit von Anti-UAV-„Schwärmen“ realisieren; Entwicklung von Drohnenclustern, die mit Mikroraketen ausgestattet sind, die das Ziel nach der Erfassung automatisch über ein Präzisionsleitsystem verfolgen und es ohne menschliches Eingreifen schnell treffen können, wodurch die tödliche Wirkung in verschiedenen Schlachtfeldumgebungen sichergestellt wird; Erforschung von Methoden zur Ausstattung von Drohnenschwärmen mit Sendern und physischer Panzerung, die gezielt Hochleistungsmikrowellen aussenden können, als neuer Waffentyp, der sanfte und harte Tötung kombiniert, um die Vielfalt der Mittel zur Bekämpfung von „Schwärmen“ zu erweitern und die Anpassungsfähigkeit von Operationen gegen unterschiedliche Arten feindlicher Drohnen zu verbessern.

Expertenprofil: Weng Zongbo ist ein Experte für die Popularisierung der Wissenschaft der militärischen Ausrüstung. Er beschäftigt sich hauptsächlich mit der Erforschung in- und ausländischer Hightech-Ausrüstung, der Hauptkampfausrüstung verschiedener Waffengattungen, gemeinsamer Kampfstrategien und -taktiken usw. Er hat über 200 Artikel in Militärzeitungen und -magazinen wie „People’s Liberation Army Daily“, „China National Defense News“ und dem Magazin „Weapons“ veröffentlicht und wurde einmal mit dem Verdienst dritter Klasse ausgezeichnet.

Produziert von: Popular Science of Chinese Military Technology

Autor: Weng Zongbo (Militärwissenschaftsautor)

Planung: Jin He

Wissenschaftliche Überprüfung: Fei Boyu (leitender Militärredakteur)

Produzent: Guangming Online Science Department