基于CiteSpace的“低慢小”無人機拒止技術(shù)預(yù)見分析

張 波，劉加凱,來斌斌,楊 勇

(1.武警工程大學(xué) 裝備管理與保障學(xué)院,西安 710086;2.武警工程大學(xué) 軍事基礎(chǔ)教育學(xué)院，西安 710086；3.中國人民解放軍32256部隊，廣西 桂林 541001)

1 引言

“低慢小”是“低空慢速小型”無人機的簡稱，通常飛行高度低于1 km，速度不超200 km/h，雷達(dá)散射截面小于2 m，按結(jié)構(gòu)可分為多旋翼、固定翼無人機及小型無人直升機，商用、民用小型無人機多在此范疇。隨著消費級無人機市場的幾何式增長，各類“黑飛”、越界、襲擊等危安事件發(fā)生頻率不斷攀高，國外先后發(fā)生了“低慢小”無人機“擅闖白宮”“飛越巴黎地標(biāo)建筑”“攜帶放射性物質(zhì)墜入日本首相官邸”“攜炸彈襲擊委內(nèi)瑞拉總統(tǒng)”等事件，國內(nèi)近期也發(fā)生了西安馬拉松賽遭遇無人機“黑飛”事件。對無人機的監(jiān)控和反制已刻不容緩，“無人機拒止”這一概念也逐漸引起重視，其主要指綜合運用各種裝備技術(shù)手段，阻止敵(對)方“低慢小”無人機非法侵入我方警戒或管轄區(qū)域的行為。由于相關(guān)拒止技術(shù)較無人機技術(shù)發(fā)展相對緩慢，對“低慢小”無人機拒止技術(shù)熱點、前沿和發(fā)展趨勢的研究分析更具指導(dǎo)價值。

科學(xué)知識圖譜是科學(xué)計量學(xué)的一種特殊表現(xiàn)形式，是對科學(xué)知識的結(jié)構(gòu)關(guān)系和發(fā)展歷程進(jìn)行可視化顯示的圖形語言，其以知識域(knowledge domain)為對象，將科學(xué)知識及其活動規(guī)律從數(shù)學(xué)表達(dá)轉(zhuǎn)向圖形表達(dá)并最終生成圖形產(chǎn)品。作為一款可用于研究科學(xué)分析中蘊藏的潛在知識、在數(shù)據(jù)可視化和科學(xué)計量學(xué)背景下發(fā)展起來的文獻(xiàn)可視化分析軟件，CiteSpace能夠?qū)⑽墨I(xiàn)之間的關(guān)系以科學(xué)知識圖譜的形式可視化呈現(xiàn)，既能梳理過去的發(fā)展軌跡，也能對未來的研究前景進(jìn)行預(yù)測。其開發(fā)者為美國Drexel信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院的陳超美博士，文獻(xiàn)[6]闡釋了軟件的基本原理，迄今(截至2021年6月6日)在谷歌學(xué)術(shù)搜索(google scholar，GS)上已被引3219次。張敬利用CiteSpace對我國圖書情報檔案領(lǐng)域智能技術(shù)研究的發(fā)展歷程、研究熱點和未來發(fā)展趨勢進(jìn)行了可視化分析。楊琴以“生態(tài)產(chǎn)品”為主題，運用CiteSpace軟件分析將該領(lǐng)域研究軌跡劃分為“起步、緩慢增長和快速發(fā)展”3個階段，為后續(xù)研究提供了參考。葉中華著眼近年來公共危機頻發(fā)趨勢，以新冠疫情為例，采用CiteSpace對公共危機管理研究的演化趨勢進(jìn)行了可視化分析，發(fā)現(xiàn)了危機治理、協(xié)同治理和網(wǎng)絡(luò)輿情等研究熱點。

本文利用CiteSpace軟件，以WOS(web of science/SCI)和CNKI數(shù)據(jù)庫中收錄的“低慢小”無人機拒止技術(shù)相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)為分析樣本，旨在研究分析該領(lǐng)域的研究熱點、前沿及發(fā)展趨勢。

2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

采取高級檢索方式，時間范圍涵蓋所有年份，檢索時間為2021年6月6日。在WOS數(shù)據(jù)庫中搜索主題為“Low-slow-small”or“Anti UAV”or“Anti Drone”or“Counter UAV”or“Counter Drone”，獲得691條英文數(shù)據(jù)，根據(jù)主題、學(xué)科和期刊相關(guān)性進(jìn)行人工篩選，剔除會議、報紙類等關(guān)聯(lián)度低、學(xué)術(shù)性弱的文獻(xiàn)，得到有效英文數(shù)據(jù)110條，信息包含了標(biāo)題、作者、關(guān)鍵詞、期刊、領(lǐng)域、摘要、引文等要素，再將數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件處理后得到“低慢小”無人機拒止技術(shù)英文數(shù)據(jù)集；在CNKI數(shù)據(jù)庫中搜索主題為“低慢小”or“反無人機”or“無人機反制”or“無人機拒止”，獲得310條中文數(shù)據(jù)，按同樣方法篩選后獲得有效中文數(shù)據(jù)258條(學(xué)術(shù)期刊204條、碩博論文54條)，將其進(jìn)行處理后得到中文數(shù)據(jù)集。

2.2 研究方法

運用計量學(xué)的方法，通過繪制科學(xué)圖譜來展示“低慢小”無人機拒止技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點和前沿趨勢。采用的CiteSpace知識可視化軟件是目前最為流行的知識圖譜工具之一，研究形式主要為數(shù)據(jù)共現(xiàn)、聚類、時區(qū)、突變等可視化分析。該軟件應(yīng)用流程如圖1所示。

圖1 CiteSpace的應(yīng)用流程框圖

3 “低慢小”無人機拒止技術(shù)領(lǐng)域?qū)W術(shù)關(guān)注度、專家及機構(gòu)分析

3.1 學(xué)術(shù)關(guān)注度分析

研究文獻(xiàn)數(shù)量是衡量科學(xué)知識量和國內(nèi)外學(xué)術(shù)關(guān)注度的重要標(biāo)度之一，通過對國家/地區(qū)發(fā)文量進(jìn)行分析，可以得到某領(lǐng)域研究在各國的學(xué)術(shù)關(guān)注度情況，如圖2所示。借助CiteSpace軟件對WOS英文數(shù)據(jù)集中的國家/地區(qū)發(fā)文情況進(jìn)行可視化分析，通常某國節(jié)點圓圈越大，則該國發(fā)文量越多，學(xué)術(shù)關(guān)注度也越高，節(jié)點位置越靠近中央，則學(xué)術(shù)地位越重要，節(jié)點間的連線代表了各國研究的合作情況。

圖2 各國學(xué)術(shù)關(guān)注度情況示意圖(WOS)

從圖2可以看到，中、美兩國節(jié)點圓圈最大，位置也最居中。圖3顯示了文獻(xiàn)量排名前15的國家/地區(qū)。由此可認(rèn)為，中美兩國對該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)關(guān)注度最高，學(xué)術(shù)地位也最重要。

圖3 各國英文文獻(xiàn)量統(tǒng)計直方圖(WOS)

在同一時序不同階段，文獻(xiàn)數(shù)量與科學(xué)知識量成正比，發(fā)文量的變化直接反映了“低慢小”無人機拒止技術(shù)研究的變化情況。分別對WOS英文文獻(xiàn)集和CNKI中文文獻(xiàn)集的發(fā)文趨勢進(jìn)行分析，得到圖4和圖5。

圖4 各國英文文獻(xiàn)量趨勢直方圖(WOS)

從圖4可知，國外英文文獻(xiàn)量自2014年開始顯著上升，至2018年達(dá)到巔峰，2020年疑受新冠疫情影響，發(fā)文量稍有回落，而2021年數(shù)據(jù)統(tǒng)計還未完成；從圖5可知，國內(nèi)中文文獻(xiàn)量在2014年之前較少，年均僅1篇文獻(xiàn)發(fā)表，其后發(fā)文量顯著增漲，尤其在2018年后急劇增加。兩圖走勢均說明“低慢小”無人機拒止技術(shù)研究在2014年前還未引起國內(nèi)外專家重視，而2014年后學(xué)術(shù)關(guān)注度的上升曲線，與消費級無人機市場的增長曲線基本對應(yīng)。

圖5 國內(nèi)中文文獻(xiàn)量趨勢曲線(CNKI)

3.2 專家及機構(gòu)分析

圖6為各國專家的英文文獻(xiàn)發(fā)表情況，發(fā)文量越多，則該專家學(xué)術(shù)活躍度越高；圖7為各國機構(gòu)的英文文獻(xiàn)發(fā)表情況。排名靠前的機構(gòu)中，北京理工學(xué)院、北京航空航天大學(xué)、華東師范大學(xué)、浙江大學(xué)的發(fā)文量分別位列第1、7、8、10位，這些重點高校均為我國“低慢小”無人機拒止技術(shù)的核心研究機構(gòu)，再度證明我國對該領(lǐng)域?qū)W術(shù)關(guān)注度較高。

圖6 各國專家英文文獻(xiàn)發(fā)表量柱狀圖(WOS)

圖7 各國機構(gòu)英文文獻(xiàn)發(fā)表量柱狀圖(WOS)

圖8給出了國內(nèi)中文文獻(xiàn)產(chǎn)出最多的30名專家，其中，周洲、王鵬、李為民最為活躍；從圖9可知，相關(guān)專家多集中于空軍工程大學(xué)、國防科技大學(xué)、海軍航空大學(xué)等軍隊重點科研院校，表明該領(lǐng)域研究已引起我軍高度重視，側(cè)面反映出“低慢小”無人機威脅形勢的嚴(yán)峻性和相關(guān)拒止技術(shù)研發(fā)的迫切性。

圖8 國內(nèi)專家發(fā)文量柱狀圖(CNKI)

圖9 國內(nèi)機構(gòu)文獻(xiàn)量柱狀圖(CNKI)

4 “低慢小”無人機拒止技術(shù)熱點、前沿識別及趨勢分析

4.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

一篇論文的核心概括是關(guān)鍵詞，對其分析可以更深刻地把握論文主題。文獻(xiàn)中不同的關(guān)鍵詞必然存在某種關(guān)聯(lián)，共現(xiàn)頻次就是這種關(guān)聯(lián)的典型表現(xiàn)形式。通常，同一關(guān)鍵詞在多個文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻次越高，即說明這些文獻(xiàn)的主題關(guān)聯(lián)越緊密。關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析就是利用文獻(xiàn)集內(nèi)關(guān)鍵詞共同出現(xiàn)的情況，來確定該領(lǐng)域的研究熱點。使用CiteSpace軟件對文獻(xiàn)集進(jìn)行可視化顯示，圖10、圖11中節(jié)點數(shù)就是關(guān)鍵詞個數(shù)，只要2個不同關(guān)鍵詞在同一篇文獻(xiàn)中出現(xiàn)過，兩者間就會生成一條連線，表示兩者間有緊密聯(lián)系；圖10、圖11中節(jié)點圓圈大小表現(xiàn)出關(guān)鍵詞的頻次高低情況，頻次越高，圓圈就越大，該關(guān)鍵詞所代表研究主題熱度也越高；節(jié)點的位置越靠近中央，則該關(guān)鍵詞的連接樞紐性越強，即中介中心度越高，意味著其內(nèi)容為研究的核心或主流方向。

對WOS英文文獻(xiàn)集進(jìn)行共現(xiàn)分析，如圖10所示，帶著紫色醒目輪廓的6個節(jié)點圓圈，由大至小依次為“drone、uav、deep learning、radar、classification、computer vision”，依據(jù)CiteSpace可視化軟件對節(jié)點顏色、位置、大小的定義，這6個關(guān)鍵節(jié)點中介中心度和詞頻最高。由于研究主題主要圍繞技術(shù)層面展開，因此僅篩選與技術(shù)相關(guān)性較高的關(guān)鍵詞，詳見表1。

圖10 中文關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析示意圖(WOS)

圖11 中文關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析示意圖(CNKI)

表1 英文關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析表(WOS)Table 1 Co occurrence analysis of English keywords(WOS)

表1顯示了關(guān)鍵詞的共現(xiàn)頻次和中介中心度。排名前10的關(guān)鍵詞，其共現(xiàn)頻次和中介中心度都比較高，排名第1位的“deep learning”，共現(xiàn)頻次22，中介中心度0.37。通常認(rèn)為，中介中心度只要大于0.35，就屬于占主導(dǎo)地位的關(guān)鍵詞。經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，排名前十的關(guān)鍵詞，除“jamming”屬干擾技術(shù)范疇外，其余均屬于探測技術(shù)范疇，表明國外目前研究熱點主要集中于無人機探測領(lǐng)域。

對CNKI中文文獻(xiàn)集進(jìn)行共現(xiàn)分析，如圖11所示，較醒目的7個節(jié)點圓圈，由大至小依次為“雷達(dá)探測、光電探測、聲學(xué)探測、光學(xué)探測、激光毀傷、無線電探測和紅外探測”，這些關(guān)鍵詞節(jié)點中介中心性和詞頻最高，表明它們是目前國內(nèi)該領(lǐng)域的研究熱點。

表2為中文文獻(xiàn)集中排名前10的關(guān)鍵詞，排名第1位的是“雷達(dá)探測”，共現(xiàn)頻次47，中介中心度0.78。排名第2、3、5、6、8、10位的關(guān)鍵詞均屬“光電探測”范疇，可進(jìn)行同類項合并，其共現(xiàn)頻次共為48，中介中心度為0.93。另外可注意到，排名前10的關(guān)鍵詞中，有8項為“探測技術(shù)”，僅“激光毀傷、網(wǎng)捕技術(shù)”2項為拒止毀傷技術(shù)。由于不同文獻(xiàn)對某些概念相同的關(guān)鍵詞表述不一致，導(dǎo)致同義關(guān)鍵詞重復(fù)率較高，因此還需進(jìn)一步進(jìn)行聚類分析。

表2 中文關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析表(CNKI)Table 2 Co occurrence analysis of Chinese keywords(CNKI)

4.2 關(guān)鍵詞聚類分析

為對研究現(xiàn)狀有更宏觀整體的認(rèn)識，有必要進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類分析。聚類分析能夠反映該研究領(lǐng)域的主題分類，不同的聚類，代表不同的研究方向和側(cè)重點。由CiteSpace軟件通過TF*IDF加權(quán)算法、對數(shù)似然率算法及交互信息算法，將關(guān)系較為緊密的關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類，并為所有關(guān)鍵詞賦值，同一聚類中值最大者當(dāng)選為該類別代表，打上標(biāo)簽，而后軟件對聚類平面區(qū)域進(jìn)行普染，明確研究區(qū)域和邊界范圍。區(qū)域越大，所含的節(jié)點越多，該領(lǐng)域的研究內(nèi)容就越豐富，重疊區(qū)域是2個研究領(lǐng)域的交叉部分。

如圖12所示，軟件將英文關(guān)鍵詞劃分成“0”至“8”9個聚類，所給出的聚類序號數(shù)字越小，聚類中包含的關(guān)鍵詞就越多，參見表3，表3中年份為該聚類中關(guān)鍵詞最早出現(xiàn)的年份。

圖12 英文關(guān)鍵詞聚類分析示意圖(WOS)

表3 英文關(guān)鍵詞聚類表(WOS)Table 3 ClusteringTable of English keywords(WOS)

根據(jù)英文關(guān)鍵詞聚類分析結(jié)果，再參考相關(guān)英文文獻(xiàn)，可將以上聚類劃分為光電探測技術(shù)研究(#0#1)、頻譜干擾技術(shù)研究(#2#7)、雷達(dá)探測技術(shù)研究(#4#5#6)等3個重點研究領(lǐng)域。

如圖13所示，軟件將中文關(guān)鍵詞劃分成“0”至“5”等6個聚類，參見表4。

圖13 中文關(guān)鍵詞聚類分析示意圖(CNKI)

表4 中文關(guān)鍵詞聚類表(CNKI)Table 4 ClusteringTable of Chinese keywords(CNKI)

根據(jù)中文關(guān)鍵詞聚類分析結(jié)果，參考相關(guān)中文文獻(xiàn)，可將中文關(guān)鍵詞聚類劃分為光電探測技術(shù)研究(#0)、雷達(dá)探測技術(shù)研究(#1#3#4)、聲學(xué)探測技術(shù)研究(#2)、頻譜干擾技術(shù)研究(#4)和定向能毀傷技術(shù)研究(#5)等5個重點研究領(lǐng)域。

4.3 關(guān)鍵詞聚類時區(qū)分析

關(guān)鍵詞聚類時區(qū)變化能夠直觀地體現(xiàn)不同時序的研究內(nèi)容變化，某聚類中的關(guān)鍵詞會在最早出現(xiàn)的時間點進(jìn)行疊加，后續(xù)研究中，無論該關(guān)鍵詞出現(xiàn)在哪一時區(qū)，均會在最初時間點積累，而后續(xù)研究會在該聚類時間軸上繼續(xù)延續(xù)，在某段時區(qū)內(nèi)該聚類所含關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次越高，則最初節(jié)點越大，說明該聚類研究成果越多；延續(xù)時間越長，則時間軸相應(yīng)越長，代表該聚類研究越趨向成熟。如圖14、圖15所示。

圖14 英文關(guān)鍵詞聚類時區(qū)分析示意圖(WOS)Fig.14 Clustering time zone analysis of English keywords(WOS)

圖15 中文關(guān)鍵詞聚類時區(qū)分析示意圖(CNKI)Fig.15 Analysis of Chinese keyword clustering time zone(CNKI)

參考中英文文獻(xiàn)量變化及相關(guān)專家意見，可將國外和國內(nèi)研究情況進(jìn)行綜合聚類分析。將國內(nèi)外研究發(fā)展?fàn)顟B(tài)按成熟度由低至高區(qū)分為研究探索階段、快速發(fā)展階段和研究深化階段。綜合中英文關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻次、關(guān)鍵詞聚類、聚類時區(qū)分析結(jié)果，并梳理相關(guān)文獻(xiàn)，對圖14、圖15進(jìn)行綜合聚類分析如下。

..光電探測技術(shù)研究

光電探測技術(shù)研究自1980年開始至今，經(jīng)長期持續(xù)發(fā)展，總體較為成熟，目前處于研究深化階段。結(jié)合關(guān)鍵詞頻次分析結(jié)果，該領(lǐng)域熱點包括激光探測、紅外探測、光學(xué)探測及無線電頻譜探測技術(shù)。梳理文獻(xiàn)[12]可知，激光、紅外、可見光探測技術(shù)優(yōu)勢在于可實現(xiàn)近距離精準(zhǔn)探測，但這3項技術(shù)探測范圍有限，易受雨雪、霧霾、沙塵等天氣干擾。無線電頻譜探測技術(shù)效費比較高，但定位精度低，對未知頻段或無線電靜默狀態(tài)下的無人機無能為力，且易受城市復(fù)雜電磁環(huán)境干擾。研究前沿集中在基于深度學(xué)習(xí)的探測與識別技術(shù)研究，旨在能夠從飛行特征識別上智能區(qū)分飛鳥、無人機等近似目標(biāo)。

..雷達(dá)探測技術(shù)研究

作為目前使用最廣泛和成熟的探測手段，雷達(dá)探測技術(shù)當(dāng)前正處于研究深化階段。梳理文獻(xiàn)[13]可知，由于“低慢小”無人機具有雷達(dá)散射面小、回波信噪比低、低空區(qū)雜波干擾大的特點，使用雷達(dá)探測的難度越來越大，因此，該領(lǐng)域研究前沿主要集中在雜波抑制技術(shù)和基于深度學(xué)習(xí)的識別、跟蹤加搜索技術(shù)。

..聲學(xué)探測技術(shù)研究

聲學(xué)探測技術(shù)研究自2008年開始興起，目前處于快速發(fā)展階段。該技術(shù)成本低廉，可實現(xiàn)全天候無間斷探測，不易受城市建筑物等復(fù)雜地物遮擋，缺點是易受背景噪聲影響且探測距離有限，且對靜音、微聲無人機無能為力。研究前沿為如何解決在復(fù)雜環(huán)境音背景下音頻識別難的問題，提高探測抗干擾能力。

..頻譜干擾技術(shù)研究

無線電頻譜干擾技術(shù)是通過對無人機定位系統(tǒng)或操控?zé)o線電信號進(jìn)行干擾，使其失控迫降、懸?；蛘叻岛?，是當(dāng)前無人機反制的主要手段，主要分為衛(wèi)星定位信號干擾和操控信號干擾等2種形式。目前該技術(shù)處于研究深化階段，研究前沿為操控信號跟蹤式干擾技術(shù)，該技術(shù)通過對無人機操控信號跳變頻段進(jìn)行針對性搜索，縮小干擾范圍，在提高干擾成功率的同時減小電磁環(huán)境影響。

..定向能毀傷技術(shù)研究

定向能毀傷技術(shù)研究興起于2012年，目前仍處于研究探索階段。從關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻次分析，該領(lǐng)域主要包括激光、微波毀傷等2項技術(shù)。梳理文獻(xiàn)可知，激光毀傷作用距離遠(yuǎn)、成功率高，但面對無人機“蜂群”時單次毀傷效率低，且需要連續(xù)不間斷照射才能完全摧毀目標(biāo)。微波毀傷具有打擊范圍大，跟蹤瞄準(zhǔn)精度要求低的特點，對無人機“蜂群”毀傷效率較高，但也存在發(fā)射功率要求高、設(shè)備體積龐大、維護(hù)費用昂貴等缺點。研究前沿在向裝備小型化、車載化方向發(fā)展。

研究還發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)捕技術(shù)和硬毀傷技術(shù)這2個關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻次較低，在軟件聚類時被算法忽略，并未出現(xiàn)在聚類圖譜中，說明這2項技術(shù)關(guān)注度、成熟度不高，這也與當(dāng)前研究現(xiàn)狀較為吻合。結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)分析，網(wǎng)捕技術(shù)受目標(biāo)景深等因素影響，存在精確瞄準(zhǔn)難度大、捕獲成功率較低的缺點。硬毀傷技術(shù)主要是使用導(dǎo)彈擊落、鷹隼撲抓、槍械打擊等技術(shù)手段摧毀無人機，這些技術(shù)限制條件較多、成本較高，且在人員密集場所易造成次生傷害。

4.4 關(guān)鍵詞突變分析

突變分析功能是CiteSpace提供的用來探測在某一時間階段出現(xiàn)量有突然變化的情況，以便研究者更直觀的發(fā)現(xiàn)某一個主題或關(guān)鍵詞涌現(xiàn)或興起的現(xiàn)象。如圖16、圖17所示。

圖16 英文關(guān)鍵詞突變分析圖(WOS)

從圖16可知，tracking自1999年開始爆發(fā)，至2009年衰退，deep learning自2005年開始涌現(xiàn)，一直持續(xù)到2021年，說明這項技術(shù)大概率是未來研究的主攻方向之一。

圖17 中文關(guān)鍵詞突變分析圖(CNKI)

從圖17可知，頻譜干擾技術(shù)自2013年爆發(fā)，至2019年衰退，激光毀傷的涌現(xiàn)期為2016—2018年，微波照射技術(shù)自2017年開始興起并持續(xù)至今，說明微波照射技術(shù)也是未來研究的主要方向之一。另外，以上3項技術(shù)均屬拒止類技術(shù)，表明近年來，研究趨勢已由探測技術(shù)領(lǐng)域逐漸轉(zhuǎn)向拒止毀傷技術(shù)領(lǐng)域。

5 結(jié)論

本文運用CiteSpace軟件對國內(nèi)外“低慢小”無人機拒止技術(shù)研究的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了可視化分析，得出以下結(jié)論：

1) 該領(lǐng)域研究目前正處于快速發(fā)展階段，未來相關(guān)技術(shù)和裝備產(chǎn)品的研發(fā)將保持高速增長；

2) 從概念內(nèi)涵到理論成型，再到具體產(chǎn)品型號的研發(fā)，“低慢小”無人機拒止技術(shù)研究已取得階段性進(jìn)展，隨著探測及拒止技術(shù)研究的不斷深化，在理論研究與實踐探索上仍具有較大的發(fā)展空間；

3) 現(xiàn)階段，國內(nèi)外研究主要集中于目標(biāo)探測技術(shù)領(lǐng)域，拒止技術(shù)研究仍處于探索起步階段，較成熟的裝備型號還比較稀缺；

4) 當(dāng)前研究熱點為雷達(dá)探測、光電探測和頻譜干擾技術(shù)，研究前沿為聲學(xué)探測和定向能毀傷技術(shù)，未來的研究趨勢有較大概率集中于機器深度學(xué)習(xí)和微波毀傷技術(shù)。

基于對“低慢小”無人機拒止技術(shù)發(fā)展可視化分析，可以從以下幾個方向繼續(xù)深化：

1) 加強融合式探測技術(shù)發(fā)展。針對各類探測技術(shù)的優(yōu)缺點，將擅長遠(yuǎn)距探測的雷達(dá)技術(shù)和擅長近距探測的光電技術(shù)、聲學(xué)技術(shù)相結(jié)合，構(gòu)建遠(yuǎn)近高低兼顧、全天候抗干擾、多頻段全覆蓋、全時段不間斷工作的融合式探測技術(shù)平臺。

2) 加大定向能毀傷技術(shù)研發(fā)。突破激光、微波毀傷關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，發(fā)展小型化、低功率、戰(zhàn)術(shù)型激光武器，加大對高功率微波源技術(shù)和微波壓縮技術(shù)研究，開發(fā)針對無人機的小型車載高功率微波武器。

3) 健全無人機拒止技術(shù)評估方式和體系。由于無人機拒止技術(shù)效能評估方式還不成熟，導(dǎo)致相關(guān)裝備性能良莠不齊，且存在重復(fù)建設(shè)、資源浪費等問題，應(yīng)從技術(shù)成熟度、滿足度等指標(biāo)出發(fā)，著眼滿足軍事需求、適應(yīng)未來裝備發(fā)展需求進(jìn)行技術(shù)評估，并根據(jù)評估結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，使“低慢小”無人機拒止技術(shù)的效費比和體系結(jié)構(gòu)更加科學(xué)合理。