如何让“仿生鸟”现形

■廖  旺  唐浩能

潘岱唯绘

今年3月，荷兰一家公司在布鲁塞尔某防务展上展出仿生固定翼无人机“海鸥进化版”，该无人机外形和飞行姿态几乎与真实海鸥如出一辙。

仿生无人机给传统防空预警体系带来不小挑战，根源在于它与真实飞鸟在外观乃至声响等多个物理维度上具有高度相似性。

从雷达探测维度看，仿生无人机多采用“低空、慢速”飞行模式，雷达散射截面极小，不易被雷达探测。同时，当前的许多雷达系统为了减少虚假警报，会对低速飞行的小目标设置过滤机制——自动忽略低于特定速度阈值的目标，而这一设计漏洞恰好被仿生无人机利用。

从视觉识别维度看，仿生无人机在轮廓、颜色甚至飞行姿态上都高度模仿鸟类，人类凭借肉眼或光学设备难以区分。

从声学探测维度看，仿生无人机飞行时产生的噪声远低于传统旋翼无人机。以仿生无人机中的扑翼飞行器为例，其飞行时产生的音量仅为39分贝甚至更低，这样的“静音”特性使传统声学探测手段难以及时发现仿生无人机。

不过，面对设计得越来越逼真的“仿生鸟”，识别技术同样在不断进化。

一个可行性路径是为雷达装上“光学眼睛”——将雷达与远距离光电观测系统结合使用。

其中，雷达负责发现和跟踪目标，光电观测系统采用可见光与红外融合传感器精准判定目标类别，有效筛除鸟群、云团等虚假信号。目前，这种“雷达+光电”多模态融合的思路，已在实战化测试中展现出较好效果。

此外，激光多普勒识别技术凭借高分辨率，能够精确解析仿生无人机的运动参数，为识别各种空中目标提供了新维度。

公开资料显示，国内某科研团队结合光的偏振原理，从材质属性不同这个本质差异入手，根据真实飞鸟与仿生无人机的偏振特征差异，已能快速有效地识别这两类目标。

同时，声纹特征智能识别技术也成为重要突破口。

真实鸟类的鸣叫与扑翼声具有天然、随机的生物声学特征，而仿生无人机电机运转时则存在固定频率的机械噪声。工作人员通过部署高灵敏度声学传感器，采集空域声信号并构建仿生目标声纹库，结合AI实时比对分析，可快速从背景噪声中提取异常机械声纹，实现对隐蔽仿生无人机的早期预警与精准识别。

“仿生鸟”的挑战，本质上是对低空探测识别体系的全面考验——从雷达设计到光电捕捉，从声学特征提取到多源数据融合，每个环节都不能成为短板。随着仿生无人机技术不断发展，相应的识别技术也需要反复检验、迭代升级，只有这样，才能为未来战场的天空筑牢安全防线。