文章总结： 文档分析了智能声学传感器在反无人机作战中的应用，指出其具备穿透障碍、被动隐蔽及低成本优势，能有效弥补传统雷达与光学系统的盲区。通过引入AI降噪、波束成形及新材料技术，系统克服了环境噪声与距离限制，实现了从声音采集到智能识别的转变。未来应重点发展分布式传感器融合网络，建立国家级声学数据库与军民通用标准，以构建完善的战场感知生态。 综合评分： 80 文章分类： 解决方案,IoT安全,安全建设

智能声学传感器在反无人机作战中的应用价值与发展路径

原创

所长007 所长007

蓝军开源情报

2026年2月4日 08:09 湖南

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【导读】

2026年1月28日，朝鲜日报发布报告《智能声学传感器在反无人机作战中的应用价值与发展路径研究》，报告指出，现代战场正迅速演变成与以往截然不同的格局。无人机和无人作战系统的快速普及，以及高度智能化的战术环境，都清晰地暴露了现有监视和侦察系统的局限性。因此，“智能声学传感器”正在崛起，成为下一代战场监视者。

智能声学传感器可以发挥至关重要的作用，成为战场上的“耳朵”。它们能够通过声音探测到即使是肉眼不可见的非放射性威胁，并实时分析其方向和特征，从而精准地弥补现有监视系统的不足。

技术进步已将声学传感器从辅助工具转变为多感官战场感知系统不可或缺的支柱。具备听觉能力的战场感知系统将很快成为信息优势的起点，从而带来更精准、更快速的决策。

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关键词：传感器，反无人机，战场感知，无人作战系统

这是蓝军开源情报的第 509期分享

编译 l 所长007

来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao） 转载请联系授权（微信号：Lanjunqingbao2081）

目前大多数反无人机探测和识别系统都高度依赖视觉技术。雷达通过发射和接收电磁波来探测物体的存在，而光电/红外设备则像人眼一样扩展视野，从而识别目标。基于射频信号的探测系统则类似于“神经网络”，能够检测无线通信信号。

然而，正如人类的视觉、触觉和听觉必须协同运作才能实现完整的感知一样，战场需要的也不仅仅是“眼睛”和“神经”。特别是像小型无人机这样的目标，它们难以被雷达探测，难以被光电/红外设备识别，而且能够在没有射频信号的情况下自主移动，因此现有系统对其有效探测存在局限性。

一、为什么现在要推出“智能声学传感器”？

现有的监视系统易受地形和天气等外部环境因素的影响，因此容易出现盲区。然而，声学传感器克服了这些局限性，并通过以下优势有助于弥合战场上的“听觉信息鸿沟”。

1-1. 加强对不可见区域的探测能力

通过探测隐藏在建筑物、灌木丛和地形曲率等障碍物后的敌方动向，声学信息可以有效弥补现有光电设备的盲区。光电/红外设备需要清晰的视线，而雷达和射频扫描仪在复杂地形或人口密集的城市环境中也会因反射干扰而导致精度受限。

另一方面，声学传感器可以利用声音的反射、衍射和间接传播特性来推断敌方的位置和活动，即使声音无法直接穿透障碍物。正如人可以通过脚步声或墙后传来的机械噪音来察觉某人的存在一样，基于声学的探测也利用听觉线索来探测无形威胁的逼近。

尤其是在夜间、浓雾或电磁干扰导致光电/红外、雷达和射频传感器失效的情况下，该系统能够探测到敌方车辆引擎噪音、无人机螺旋桨噪音，甚至是部队移动产生的最细微噪音，从而为友军提供战术先发制人的机会。这种能力对于确保部队在面对无人机威胁时的生存能力至关重要，在城市作战和山地等非视觉战场环境中，其价值更为显著。

1-2. 低成本、高效率的无人机监视

智能声学传感器能够分析独特的电机频率、螺旋桨声学特性以及螺旋桨气流产生的气动噪声，从而快速探测和识别雷达或光电/红外设备难以探测的低空低速目标。小型无人机通常具有较小的雷达反射截面积和较弱的热信号，使其能够规避传统传感器系统的探测。然而，它们在飞行过程中产生的独特且持续的噪声却难以掩盖。

这种基于声学的探测技术无需依赖昂贵的传统设备即可实现大范围的监控覆盖，从而降低运营成本并提高资产管理效率。尤其值得一提的是，该技术部署成本低廉，可分布于固定观察哨、前沿部署部队或基础设施周围，使其成为现有监控资产的理想补充或替代方案。

此外，当与基于人工智能的实时声学分析技术相结合时，它不仅可以进行简单的存在检测，还能自动对无人机的详细信息进行分类，例如无人机的类型、距离和移动方向，即使在复杂情况下也能做出快速而精准的响应。

1-3. 建立被动监视系统

智能声学传感器是一种被动式监视系统，它不会主动发射信号，因此具有在行动中不会向外界暴露友军位置或行踪的关键优势。与雷达或其他电子设备等发射无线电波的系统不同，它们仅通过“监听”周围声音来收集信息，从而能够进行隐蔽行动，在不被发现的情况下探测目标。

尤其是在特种部队任务和小规模侦察行动中，暴露友军阵地会直接导致作战失败，凸显了被动监视系统的重要性。例如，在敌后或前沿观察哨安装小型声学传感器可以提前探测到敌军动向，而监视设备本身又保持隐蔽，从而确保了较高的生存能力。

小型反无人机探测装置应用于作战人员的示例

此外，这些被动监视技术可以灵活应用于各种战场环境，不仅包括常规战争，还包括非常规战争和军民合作，并且可以在战术不确定性高的地区作为监视网络的核心组成部分发挥作用。

1-4. 建立一体化多域监控网络的可能性

智能声学传感器可集成到各种有人和无人平台上，包括地面无人机器人、无人机和无人水下/水面航行器，作为集成监视网络的核心传感器。每个平台都在其各自的作战领域（陆地、空中、水下和水面）内运行，从而扩展了监视覆盖范围。然而，无线电拥塞、能见度受限和环境因素会限制探测能力。声学传感器可以弥补这些限制，并在多个领域发挥作用，增强监视和侦察系统的韧性和可扩展性。

智能声学传感器尤其能够通过跨平台实时数据共享和传感器融合，显著提高态势感知的准确性和速度。例如，将无人机拍摄的视频信息与无人地面车辆采集的声学信息相结合，可以精确分析目标的存在、类型和威胁等级，而这些信息仅靠单一传感器难以识别。

这将提高基于实时态势感知的多域战场指挥与控制和决策的精确度，该战场整合了空中、陆地和水下，并可作为未来有人-无人联合作战系统的关键组成部分。

二、克服智能声学传感器局限性的技术

2-1. 环境限制和技术解决方案

尽管智能声学传感器技术具有诸多优势，但在实际战场环境中应用时，仍面临着物理和环境方面的诸多限制，必须克服这些限制。准确识别这些限制并从技术上加以解决，是提升系统效能和可靠性的关键挑战。

首先，极端背景噪声环境是降低声学探测精度的主要因素。在各种战场噪声混合的情况下，特定目标的声学特征可能会被稀释或扭曲。为了解决这个问题，必须将利用高性能麦克风阵列的空间滤波技术与先进的基于人工智能的降噪算法相结合，这些算法能够实时学习并消除环境噪声。此外，通过积累不同作战环境下的数据来构建自适应模型也至关重要。

其次，多目标环境下的目标分离与识别也面临着技术挑战。尤其是在众多小型无人机、车辆和部队同时作战的复杂战场上，各目标产生的声学信号可能相互重叠，导致个体识别困难。为了克服这一难题，需要结合频谱分解技术和时频域分析的精确分离算法，以及基于深度学习的声学指纹聚类技术和模拟人耳听觉的尖端人工智能声学识别技术。由于这些技术受限于单个传感器，因此可以通过多传感器节点协同检测系统来扩展其应用范围，从而提高识别精度。

确保智能声学技术能够主动应对复杂多变的战场环境，这不仅仅是技术进步的问题，更是实际应用的前提。展望未来，能够预见并主动应对这些限制的自适应设计，以及基于战场数据的持续学习系统的开发，都至关重要。

2-2.克服探测范围限制及发展计划

在当前的反无人机系统中，声学传感器是探测无人机的关键工具，即使在非线性距离或雷达盲区也能有效探测。然而，由于探测距离的物理限制，声学传感器面临着巨大的挑战。最根本的问题是声音在空气中传播时的衰减。特别是无人机噪声，其高频成分比例很高，容易被大气吸收，能量随距离增加而迅速衰减。当背景噪声叠加时，信噪比会进一步降低，通常将实际探测距离限制在几百米。此外，温度和风向等气象因素会改变声波的折射和速度，从而降低探测精度和探测距离。为了克服这些限制，声学传感器技术目前正朝着三个主要方向发展。

首先是硬件创新。我们通过在振膜上应用石墨烯和碳纳米管等超轻高强度的新型材料，开发出超灵敏的传感器，能够灵敏地响应哪怕是最细微的声压变化。此外，我们还在努力通过应用波束成形技术，将物理探测范围扩展到1公里以上。波束成形技术利用阵列技术，通过排列数十甚至数百个麦克风，精确放大来自特定方向的声音。

其次，引入了智能信号处理技术。利用深度学习人工智能算法实时去除环境噪声，并选择性地提取无人机独特的频率特征，即其“声学指纹”，从而即使在低信噪比环境下也能保持检测性能。

最后，作战策略也发生了转变。不再依赖单一的高性能传感器，而是广泛部署低成本的分布式传感器网络，从而扩大了系统的探测范围。此外，多传感器融合技术正在不断发展，该技术能够将声学传感器捕获的方向信息即时传输到雷达或光电/红外（光学/热成像）摄像机，以最大限度地提高探测范围和识别精度。

未来先进科学边界系统的应用实例

三、声学传感器的演变：从“聆听传感器”到“判断传感器”

智能声学传感器不再仅仅是声音收集器。它们结合了先进的材料技术和基于人工智能的算法，正在不断发展，能够分析声音并识别和评估威胁。

3-1. 基于人工智能的声学指纹分析

基于人工智能的声学指纹分析技术应用于智能声学传感器，能够学习每种设备独特的声学模式作为数据，从而实现精准的识别和分类。正如每个人的指纹或声音都独一无二一样，无人机螺旋桨声、车辆引擎声和设备运行声在频率分布、振幅和时间模式等方面也具有独特的特征。人工智能能够学习这些特征并将其识别为“听觉签名”。

在此过程中，人工智能算法会自动消除各种背景噪音，例如风声、动物叫声和地形反射声，并提高信噪比，从而实时探测敌方装备的存在。这使得目标探测更加精准，而高级数据分析则超越了简单的目标识别，能够识别装备的型号、制造国家，甚至推测其操作方式。

此外，当这种声学指纹信息与现有的基于图像的识别信息或射频信号分析相结合时，可以扩展为基于多传感器的、高度可靠的威胁识别系统，该系统可用作战略情报资产，反向推断敌军的兵力组成、部署类型，甚至技术水平。

3-2. 利用尖端新材料提高耐久性

隔膜是智能声学传感器的关键部件，近年来，隔膜采用了石墨烯和碳纳米管等高灵敏度、高强度的新型材料，即使在极端环境下也能实现卓越的探测性能和耐久性。这些新型材料的强度和灵敏度比传统金属或聚合物高出数十倍，同时还具有优异的热稳定性和机械稳定性，即使在严酷的战场条件下也能保持符合军用标准的可靠性。

超耐用声学传感器技术正在快速发展，不仅能够在高温、高湿、沙尘暴和强烈冲击等恶劣的战场环境中可靠运行，而且还能在极寒、高盐度的海洋环境，甚至真空和辐射环境等太空环境中稳定工作。这项技术具有重要的战略价值，不仅适用于短期作战，也适用于需要可持续性和可靠性的长期作战、固定观察哨和无人平台搭载监视任务。

此外，当与自诊断功能或材料疲劳预测技术相结合时，可以开发这些高性能传感器来减轻维护负担并优化维护周期，从而构建一个在运营成本方面有效的监测系统。

3-3. 分布式监控网络和传感器融合

智能声学传感器可以制成超小型、低功耗的传感器节点，从而能够分布在广阔区域，形成多节点监控网络。该网络结构灵活，每个传感器节点独立采集信息，并通过实时通信共享和整合数据，即使部分节点丢失也能实现自恢复。这些特性确保了即使在复杂地形、电子战环境以及通信不稳定的区域也能稳定地采集信息。

当与包括雷达、光电/红外和射频传感器在内的各种传感器进行融合时，除了声学信息外，每种检测方法提供的信息都可以得到补充，从而能够对目标的位置、速度、静止状态甚至意图进行多维分析。例如，如果无法确定光电传感器捕获的移动物体是无人机还是鸟类，则可以结合声学传感器的螺旋桨频率分析结果进行精确分类。

这种基于传感器融合的分布式监控网络在GPS覆盖范围有限、能见度较差的环境中表现尤为出色，例如城市地区、近海区域、山区和地下隧道。此外，当与安装在无人平台上的移动传感器以及固定传感器集成时，它可以发展成为能够灵活应对动态变化的自主监控系统。

四、未来战场的“沉默观察者”：可扩展性

未来声学传感器技术的发展必须超越硬件层面，涵盖软件优化、全球供应链稳定以及建立全面的运营生态系统。

4-1. 短期早期验证和应用推广

考虑到该技术的成熟度和实际操作的可行性，有必要战略性地重点关注具有高示范和早期商业化潜力的领域，例如基于声学的反无人机探测系统和用于侦察的便携式声学监视设备。

例如，用于探测小型无人机接近的固定式和移动式声学传感器可以很容易地集成到当前的军事监视系统中，便携式侦察设备对于侦察和搜索队秘密识别敌方位置非常有用，并且在非常规战争以及山地和城市作战中非常实用。

这些应用能够及早验证技术的战场适用性、耐久性和可靠性，并基于实际反馈实现技术的快速发展。此外，声学技术在民用领域也具有广泛的潜在应用，包括航空安全、灾害救援和边境监控，这使其有利于通过军民融合扩大商业化和技术推广。

尤其重要的是，取得短期成功案例可以为国防领域争取预算和促进后续研发奠定关键基础。因此，必须制定以试点项目为中心的战略，以同时展现其市场可行性和可操作性。

4-2. 确保中长期战略资产管理和全球竞争力

除了简单的探测传感器之外，我们必须着重开发能够作为军事行动核心资产的精密声学应用。诸如可安装在无人地面平台和水下/水面平台上的精密声呐和微声学传感器组件、紧凑型反潜声学探测设备以及能够集成和处理多传感器输入的高性能声学分析软件等技术，都可能成为构建未来自主作战系统的关键要素。

这些技术将弥补现有电力系统的盲点，例如广域和深海监视、无人机和无人飞行器系统之间的协同作战，以及对渗透和隐蔽海上目标的早期探测。此外，通过提高与智能武器系统的互操作性，它们的战略效用也将得到提升。

尤其重要的是，在未来几年内实现这些核心技术的本土化，并发展出具备全球性能和可靠性的可出口声学传感器产业，正成为一项关键挑战。这有望打造一个高附加值的国防生态系统，整合组件、软件和平台，而不仅仅局限于产品出口。此外，至关重要的是，要通过人工智能传感器融合技术和模块化、可扩展的监控系统等技术，确保产业竞争力能够灵活应对全球市场需求。

4-3. 构建产业生态系统的具体实施计划

为支持智能声学传感器在中长期内的研发和实际应用，必须超越简单的技术研发，在整个产业生态系统中奠定基础。为此，关键实施任务包括建立声学指纹数据库（声学库），并确保民用和军用领域之间的技术标准化和兼容性。

首先，建立国家级声学数据基础设施至关重要。基于声学的探测技术的准确性和适用性很大程度上取决于所获取的声学指纹数据的数量和质量。因此，迫切需要建立一个国家主导的系统，系统地收集和分析无人机、车辆、舰艇等关键军事资产的声学数据，并将其整合到一个统一的“声学数据库”中进行管理。该数据库可作为提升基于人工智能的自动目标识别和推理能力的重要资源，也可作为声学探测算法的学习库，这些算法可以集成到各种监视平台中。

其次，必须同步推进民用和军用技术标准化及互操作性保障战略。目前，包括灾害救援、安保和工业安全在内的各个领域的民用声学技术与军用技术在结构上存在相似之处。然而，标准的缺失极大地限制了互操作性和技术转让。因此，制定传感器规格、信号处理方法和通信协议等民用和军用联合标准，并基于通用平台设计技术开发和维护体系，可以提高运行效率并降低总体成本。此外，还应同步实施鼓励私营初创企业和中小企业参与的监管放松政策和合作计划。

最终，这些实施计划应超越一次性的技术研发，建立一个可持续的声学技术生态系统，将国防、民用和人工智能产业有机地连接起来。这不仅能确保国内国防产业的技术自主性，还能为打造具有全球竞争力的国防声学产业奠定基础。

五、 结论：智能声学传感器是未来战争的关键，是战场的耳朵

智能声学传感器已稳固确立其作为现代战场上决定生存和优势的关键感知资产的地位。在瞬息万变的战场环境中，“仅凭视觉”已远远不够。信息优势的关键在于感知能力的拓展，超越“视觉”，精准地辨别和解读“听觉”，换言之，在于多维度的监视能力。

尤其是在小型无人机隐蔽渗透、电子战环境遭到破坏以及城市和封闭空间等复杂地形日益增多的情况下，现有的光学和电子监视系统的局限性正日益显现。在此环境下，基于声学的监视系统将成为唯一隐蔽且可持续的探测手段，填补监视的盲区。

要使军队跃升为人工智能科技强国，持续积极地投资智能声学技术，并创建一个开放的创新生态系统，与私营部门合作促进技术进步，至关重要。我们需要制定系统且循序渐进的发展路线图，首先通过技术验证积累早期作战经验，然后逐步开发高难度应用技术，最终进入全球国防市场。

“通过声音解读战场”的时代已经到来。引领这一变革的，是能够探测无形威胁并解读战场动态的新型感知器官——智能声学传感器。它超越了简单的探测技术，彻底改变了战场感知的范式，成为未来战场感知的核心支柱。它将融合人工智能、无人系统和多域作战系统，成为下一代监视系统的核心支柱。

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