En los últimos años, con el aumento de la amenaza que representan los drones Low Slow Small (LSS), la demanda de sistemas de radar contra drones y de defensa contra aeronaves no tripuladas se ha vuelto cada vez más urgente [1-3]. Sin embargo, tanto en la investigación académica como en las aplicaciones prácticas, el debate técnico sobre este tipo de radares sigue enfrentándose a numerosos retos sin resolver. En el mercado han surgido diversas soluciones de radar contra drones, muchas de ellas con afirmaciones de buen rendimiento en la detección de ecos de drones, y algunos sistemas ya han sido adquiridos e implantados en emplazamientos críticos. No obstante, varios organismos públicos mantienen una postura prudente sobre su eficacia real y han puesto en marcha proyectos de verificación para evaluar su fiabilidad.
En este contexto, el presente artículo se centra en la aplicación de la tecnología de Reconocimiento Automático de Objetivos (ATR, por sus siglas en inglés) en los sistemas de radar contra drones. A partir de una revisión sistemática de las tecnologías existentes de detección de drones y de un análisis en profundidad desde la perspectiva del ATR, se exploran los principales desafíos y posibles vías de optimización, principalmente desde dos dimensiones: las características del objetivo y las tecnologías de detección:
- Se aclara que la detección por radar abarca dos etapas independientes: la «detección de señal» y el «reconocimiento de objetivo», y se subraya que el reconocimiento de objetivos debe apartarse de los métodos tradicionales basados en el seguimiento.
- Se señala que los sistemas de radar contra drones se orientan principalmente a drones LSS, término que suele referirse a aeronaves pequeñas con una sección eficaz de radar (RCS) inferior a 2 m¬≤, velocidades de vuelo inferiores a 200 km/h y altitudes operativas por debajo de 1000 metros. Según los estándares de clasificación actuales, esto abarca sobre todo drones de Grupo 1 y Grupo 2.
- Se divide el rendimiento del ATR en cuatro niveles: «Detección», «Clasificación», «Identificación» y «Descripción», y se diferencian, desde el punto de vista técnico del ATR, los métodos de «discriminación de trayectorias» y de «reconocimiento micro-Doppler».
- A través de casos prácticos, se demuestra que la integración de la tecnología ATR puede mejorar de forma significativa el rendimiento del sistema: no solo aumenta el alcance de detección y la precisión de reconocimiento de drones, sino que también refuerza de manera notable la conciencia situacional global. Se espera que la tecnología ATR impulse la evolución de los radares contra drones 3D tradicionales hacia sistemas 4D (que proporcionan información tridimensional de posición y una dimensión adicional de atributos), mejorando de forma integral la eficacia de detección. Este avance apunta a que los sistemas de radar contra drones lograrán aplicaciones más amplias y fiables en los ámbitos militar, civil y comercial.
1 Panorama de las amenazas de drones
En términos generales, las amenazas de drones pueden clasificarse en aquellas dirigidas a instalaciones civiles y a objetivos militares. En los entornos civiles se da prioridad al control y la gestión, mientras que en las aplicaciones militares el foco se sitúa más en las contramedidas; sin embargo, en ambos casos se depende de tecnologías de detección de drones eficientes, precisas y en tiempo real.
1.1 Amenazas en el ámbito civil
En el ámbito civil, las incursiones de drones «no autorizados» que interrumpen aeropuertos de aviación civil se han convertido en una amenaza típica, con incidentes frecuentes asociados. Por ejemplo, el 19 de diciembre de 2018, el aeropuerto londinense de Gatwick, en el Reino Unido, quedó completamente cerrado debido a la detección de drones en las proximidades, lo que afectó a más de 140.000 pasajeros, provocó la cancelación de más de mil vuelos y paralizó las operaciones del aeropuerto durante 36 horas [4]. Este incidente puso de relieve la necesidad urgente de que los aeropuertos de todo el mundo refuercen sus estrategias de seguridad para hacer frente al riesgo de drones.
En respuesta, el gobierno británico aplicó varias medidas, entre ellas el establecimiento de una zona de exclusión aérea de 5 kilómetros alrededor de los aeropuertos (Figura 1) y la introducción de sistemas contra drones (C-UAS), como el «Drone Dome» de Israel. Sin embargo, el aeropuerto sufrió otro incidente de interferencia por drones en 2019, lo que indica que los sistemas existentes todavía no son totalmente fiables. Las razones pueden incluir operadores que evaden la detección, interrupciones coordinadas por múltiples operadores y otros escenarios complejos.
Figura 1: Esquema de la zona de exclusión aérea para drones alrededor de los aeropuertos del Reino Unido (Fuente de la imagen: CAADroneCode)
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Palabras clave:
Radar contra drones, tecnología ATR, drones LSS, reconocimiento de objetivos por radar, detección de drones, radar 4D, sistemas C-UAS
Lecturas complementarias
A continuación se incluyen recursos autorizados relacionados con el tema de este artículo, recomendados para ampliar la lectura y como referencia:
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Drone Defense Hub — Ofrece novedades sobre tecnologías globales de sistemas contra aeronaves no tripuladas (C-UAS), análisis de políticas y casos prácticos, con cobertura de aplicaciones civiles y militares. https://www.dronedefensehub.com
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Radar Systems Laboratory, University of Michigan — Enfocado en la investigación sobre reconocimiento de objetivos por radar (ATR) y tecnologías de procesamiento de señales, con publicación de numerosos artículos académicos e informes técnicos sobre la detección de objetivos LSS. https://radar.engin.umich.edu
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The Official Journal of the IEEE Aerospace and Electronic Systems Society — Presenta investigación de vanguardia sobre temas como radar 4D, detección de drones y clasificación, con especial énfasis en la innovación teórica y la integración práctica de sistemas. https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=7