文章总结： 该文档分析乌克兰利用低成本声学传感器网络探测低空无人机的实战经验，系统涵盖SkyFortress、Zvook和FENEK三种技术方案，通过边缘机器学习识别声学特征并三角定位目标。文章建议美国在北约东线和印太战区部署类似系统，提出标准化消息格式、私营制造合作及指挥控制集成等具体方案，旨在提升低成本预警能力并节约拦截资源。 综合评分： 78 文章分类： 解决方案,技术标准,威胁情报,IoT安全,其他

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美国陆军经验教训中心发文《无人机声学探测系统——乌克兰与新兴技术》

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所长007 所长007

蓝军开源情报

2026年6月24日 14:07 北京

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【导读】

2026年6月15日，美国陆军经验教训中心发表文章《无人机声学探测系统——乌克兰与新兴技术》。文章研究了乌克兰低成本声学监视网络，该网络能够探测低空无人机系统和第一人称视角攻击无人机，并指导反制措施。

文章追溯了声学技术的发展历程，从英国在一战及两次世界大战之间使用的声学反射镜入手，并记录了乌克兰如何利用声学节点向移动火力小组和防空网络传递指令。评估了声学节点的局限性，并为美国在北约东部战线和印太司令部的部署提出了具体建议。

文章认为，通过开放式消息传递将低成本、分布式声学传感器集成到战区指挥控制系统中，可以提供经济实惠的近程预警能力，节省高价值拦截导弹，并增强分布式部署的韧性。

文章还建议美国牵头建立工业规模的民用制造合作伙伴关系，以促进耐环境声学节点套件的生产、开发开放的报告标准，并在两个战区快速实施示范项目。

《无人机声学探测系统——乌克兰与新兴技术》英文原文16页。扫码文末二维码，加入蓝军开源情报知识星球会员，免费下载本文原文完整7000字译文。需要报告联系电话：19118805880（微信同号）。

关键词：无人机系统；低成本声学监视网络；战区指挥控制

这是蓝军开源情报的第 630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：19118805880）

小型无人机，特别是第一人称视角飞机和巡飞弹，由于其雷达反射截面积小、飞行高度低、速度慢，难以被传统雷达探测，因此构成独特的威胁。自2022年以来，乌克兰展示了一种可扩展的解决方案。

数千个被动声学传感器探测发动机和螺旋桨的声学特征，利用边缘机器学习对现场事件进行分类，并共享简洁的探测信息，以三角定位轨迹，引导本地炮兵和点防御系统。人们对声学传感的兴趣重新燃起，使得利用现代计算机、网络和机器学习技术来区分发动机声音的传统方法焕发新生。

一、讨论

1.1历史背景：第一次世界大战中的声学探测及英国案例

图 1. 一战士兵戴着“耳朵”来监听敌机。

飞机声学探测技术早于雷达出现。第一次世界大战及两次世界大战之间的时期，英国开展的实验促成了多种用于沿海早期预警设施的设备（声学遮阳罩、喇叭声波收集器和大型混凝土“声镜”）的研发。

英国的著名例子包括邓杰内斯和海斯的混凝土声镜，以及柯恩西、雷德卡和鲍尔比的小型声镜。这些设备将发动机声波收集到麦克风中，使操作人员能够估计飞机的飞行方向。通过设置多个观察哨，可以利用三角测量法确定飞机的进场航线，从而制定防御措施。

20 世纪 30 年代末雷达的出现使这些镜子过时了，但分布式监听、操作员辅助分类和三角测量等基本技术在现代声学网络中仍然发挥着重要作用。

图 2. 一战时期英国东约克郡柯恩西庄园附近的一座4.5米（14 英尺 9 英寸）高的混凝土声学镜。在建筑物的前面可以看到一根连接着“收集头”（麦克风）的管道。

1.2今日乌克兰：制度、人民及其运作方式

自 2022 年全面战争爆发以来，乌克兰已有多个项目在建设被动声学传感器网络。开源报告和项目网站中的主要参与者包括 Sky Fortress（一个据称由数千至数万个节点组成的大型国家项目）、Zvook（一个网站解释了抛物线声波收集器、边缘机器学习和网络信号的项目）以及FENEK（一家目前正在测试阶段的传感器套件制造商）。

这些系统采用相同的架构，具体包括：低成本定向麦克风或抛物面声波收集器、用于分类处理的本地计算机、时间同步时间戳以及简洁的检测信息。

多个同时发生的检测信息相互关联，通过三角定位确定位置并生成警报数据包。该数据包可由现场人员响应，也可转发至更高级别的指挥机构，与雷达、光电/红外和其他传感器进行融合处理。

1.3技术类型：传感器类型、信号处理和网络

传感器硬件种类繁多，从带有定向麦克风的简单抛物面天线到紧凑型微机电系统麦克风阵列，应有尽有。抛物面天线具有高被动增益和简单的机械指向性，而麦克风阵列则可实现数字波束成形和更精确的到达方向估计。

单板计算机上的边缘处理运行机器学习 分类器，用于滤除环境噪声（鸟类、车辆、风声），并识别特定无人机类型和发动机类别的特征信号。

通常情况下，节点通过传输精简的检测日志而不是原始音频数据来节省带宽并确保运行安全。如果多个节点检测到同一事件，系统会通过匹配到达方向和时间戳来三角定位轨迹，从而估计方向和速度。然后，得到的轨迹信息要么排队等待人工确认，要么用作向当地防御部队发出的自动指令。

二、乌克兰的系统——天空堡垒

图 3. 在乌克兰某地，一支乌克兰机动火力部队使用车载M2勃朗宁机枪（配备先进瞄准系统）攻击无人机。

乌克兰已研发出一套名为“天空堡垒”的高效无人机防御系统。该系统利用遍布全国战略部署的约9500个声学传感器组成的网络。

该系统最初由两位工程师构思，并使用麦克风和手机制作了原型。它能够探测并精确定位接近的单向无人机。这些数据通过iPad传输给移动火力小组，为他们提供飞行路径信息，使即使是训练不足的操作人员也能使用防空武器攻击并击落无人机。

该系统的效能显著；近期，乌克兰成功拦截了俄罗斯在一次空袭中发射的84架无人机中的80架。每个传感器的成本很低——大约400到500美元——使得整个网络的成本远低于一套“爱国者”导弹系统。

在拉姆施泰因空军基地进行演示后，包括罗马尼亚在内的其他国家正在评估这项创新型声学传感器技术在各自国防领域的应用潜力。

三、人工智能项目“Zvook”

图4. 来自军事技术初创公司Zvook的声学传感器

乌克兰正利用创新技术加强防御，抵御俄罗斯的空袭，其中最引人注目的是人工智能项目“Zvook”（乌克兰语意为“声音”）。该系统运用机器学习技术，识别并追踪敌方在中低空飞行的巡航导弹、直升机、无人机和战斗机，填补了现有监视能力的重大空白。

由乌克兰信息技术和通信专家团队开发的“Zvook”系统在部署后仅4小时就探测到了第一枚巡航导弹，此后已部署到全国40个地点，将导弹拦截精度从50%提高到100%。

“Zvook”雷达系统采用声学探测原理，利用先进的神经网络技术将敌机声波与环境噪声区分开来。这种方法相比容易受到定向攻击的传统雷达系统具有显著优势。由于“Zvook”基站是被动的（不发射信号），因此几乎无法被俄罗斯军方探测到，而且摧毁它们在经济上也不划算。

四、声学探测系统FENEK

FENEK是一款声学探测系统，它利用麦克风网络和先进的声学滤波算法来识别和定位无人机。该系统分析声学特征，通过三角测量法确定无人机的位置，精确测量距离和高度。仅需一个麦克风，它就能将目标的方位精度提高到2度，这在声学探测技术领域是一项卓越的成就。

为了对设施提供全面保护，FENEK需要部署三个或更多单元来精确定位目标坐标，并支持对移动声源进行动态跟踪以及对爆炸等单个声学事件进行脉冲式捕获。目前正在进行开发，以提高数据交换效率并与其他防御解决方案集成，并符合北约标准。

4.1乌克兰境内的行动：排队系统与指挥控制集成

乌克兰网络提供及时的低空探测信息，可用于向“机动火力小组”（如简易火力单位、自动炮小组和短程防御单位）发出信号，而不是使用廉价的自杀式无人机和昂贵的地对空导弹拦截器。

报告和现场报告表明，声学信息通常通过安全消息应用程序或专用仪表板传输给当地指挥官和区域防空指挥控制中心，并在这些中心与雷达和光电/红外信息集成。声学节点价格低廉且为被动式，并且通常以冗余方式大量部署，因此节点的丢失或被俘获在作战上被认为是可接受的。

4.2限制、环境因素、应对措施

声学探测受限于环境噪声、高频大气吸收以及风和温度梯度对声音的折射和衰减。使用静音推进方式（声学特征最小的电动机）和掩蔽策略可以缩小探测范围。

与远程雷达相比，声学传感器的探测范围有限。小型四旋翼飞行器和第一人称视角系统的典型有效探测范围为几百米到几千米，具体取决于传感器性能和噪声条件。因此，声学网络最有效的应用是作为高密度、局部化的早期预警层，并且需要与其他传感器集成才能实现全面的空中态势感知。

4.3针对美国市场的声学网络改造与利用：东线威慑线

在北约东线（通常被称为“东线威慑线”）上，声学网络具有多项优势。低成本的传感器套件使低空无人机系统能够密集覆盖构成非对称威胁的关键节点（空军基地、后勤枢纽、桥梁和电力基础设施）。被动传感器也更不容易成为电子战的目标，而本地边缘处理则最大限度地降低了带宽需求。

4.4印太司令部应用范围：关岛、韩国、澳大利亚

印太司令部为声学网络提供了多样化且互补的机遇。关岛和其他岛屿基地容易受到低空巡航导弹和小型无人机的攻击，在这些区域，雷达反射信号很容易因海面杂波和低空雷达视距的限制而减弱。

沿海岸线和高地部署的高密度太阳能声学节点可以进行短程探测，并为本地点防御系统和舰载系统提供信息。同样，面对持续的低空情报、监视和侦察活动以及无人机物理攻击的威胁，韩国可以利用声学阵列来保护机场和后勤基地，尤其是在雷达探测范围受阻的复杂地形中。

4.5美国军事力量态势与指挥控制的整合

在任何作战区域，美国都应将声学节点视为战术传感器层，为现有的指挥控制和空战管理系统提供信息。关键技术要素包括：采用加密认证的标准化检测消息格式、时间同步以及向战区作战管理系统提供安全、低延迟的转换服务。

声学警报应附带置信度评分和源元数据，以便操作人员能够做出加权决策。在适当情况下，声学探测结果可用于直接指挥当地授权的“即击毙”部队，并遵循预先定义的交战规则。但是，上报给更高指挥机构的探测信息可能需要其他传感器的验证。

4.6产业模式：美国主导的私营制造业合作

其中一项主要建议是推动由美国主导的私营制造合作项目，以实现声学节点的产业化和规模化生产。原因如下：

速度和成本——消费品制造商（音频设备、电信、太阳能公司等）可以迅速扩大其生产线。

工业基础设施韧性——通过多元化的供应商减少对单一地点的依赖。

出口潜力——私营部门主导的生产有利于盟友的采购和负担分担。

4.7风险评估及应对措施

风险包括敌方造成的声学环境变化、环境恶化和故意欺骗。

可能的解决方案包括持续重新训练机器学习模型、多传感器融合以及确保节点部署的冗余性。在操作层面，重点应放在避免过度依赖单一传感器类型，而是将声学传感正式确立为多层检测架构中一种高价值的排队工具。

4.8对美国陆军DOTMLPF-P的建议

本文概述的（声学）反无人机系统的实施将涵盖条令、组织、训练、装备、指挥控制、教育、人员、设施和政策的整个框架。这是因为美国陆军和国防部在反无人机系统和无人机系统的监测方面存在能力差距。

将声学监视系统整合到美国陆军能力中的努力，可以借助DOTMLPF-P的视角进行有效定位。每个要素都将从乌克兰吸取的经验教训制度化，同时提供一条途径，以确保其适用于欧洲战区（东部战线和印太司令部）。

《无人机声学探测系统——乌克兰与新兴技术》【目录】

执行摘要 1

观察 2

一、讨论 3

1.1历史背景：第一次世界大战中的声学探测及英国案例 3

1.2今日乌克兰：制度、人民及其运作方式 5

1.3技术类型：传感器类型、信号处理和网络 7

二、乌克兰的系统——天空堡垒 7

三、ZVOOK 9

四、FENEK 11

4.1乌克兰境内的行动：排队系统与指挥控制集成 11

4.2限制、环境因素、应对措施 12

4.3针对美国市场的声学网络改造与利用：东线威慑线 13

4.4印太司令部应用范围：关岛、韩国、澳大利亚 13

4.5美国军事力量态势与指挥控制的整合 14

4.6产业模式：美国主导的私营制造业合作 15

4.7风险评估及应对措施 16

4.8对美国陆军DOTMLPF-P的建议 17

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