无人机可以收集有关地面防空系统的图像情报，并且可以收集综合防空系统所依赖的雷达和通信的电子或通信情报。游荡弹药可以在这些交战区之外长时间停留——一旦雷达激活，它们就可以检测到雷达的信号并利用这些信号引导至天线，然后爆炸。
从战术上讲，无人机和游荡弹药作为 S/DEAD 武器具有优势，因为它们的飞行速度可能相对较慢。俄罗斯陆军的 Orlan-10 无人机的最高速度为 81 节（每小时 150 公里），远低于洛克希德马丁 F-16 战斗机的 800 节。这很重要，因为这些无人机的速度可能会超出地面空中监视雷达使用的“速度门”。
速度门是雷达使用的可编程阈值，有助于减少雷达操作员的杂散目标或“杂波”。例如，雷达可能被编程为以 150 节到 1,934 节之间的速度探测和跟踪所有目标，因此它将探测到此速度阈值下限的直升机或高端的反辐射导弹等目标。
但其他目标，例如以更慢的速度移动的鸟类，甚至是成群的昆虫，都会被忽略。这是为了避免雷达及其操作员被需要检测和跟踪的目标淹没，其中许多目标可能是虚假的。
无人机带来的问题是，它的速度可能低于雷达的速度门，导致它被忽略。
另一个问题涉及雷达散射截面 （RCS），它表示目标在雷达上看起来有多大。与速度门一样，雷达被编程为使用特定 RCS 寻找特定目标，这也是为了避免误报引起的问题。
每个空中目标都会有一个 RCS，但这些 RCS 的大小差异很大，这可能是由其实际大小、构成材料或整体形状引起的。像洛克希德马丁 F-35 这样的飞机在其结构中使用角度，这有助于将传入的雷达信号从飞机和发射雷达天线散射出去，而飞机蒙皮中使用的非金属复合材料有助于吸收传入的射频 （RF） 能量。
RF 是形成雷达信号的“东西”。由于金属具有导电性，它可以帮助将传入的雷达信号反射回发射雷达，而复合材料不含金属，这也有助于减少飞机的 RCS。
功率问题 一架麦克唐纳道格拉斯 F-4 幻影 II 战斗机的 RCS 约为 6 平方米。RCS 通常以分贝每平方毫瓦 （dBm） 为单位进行测量，而 Phantom 的 RCS 为 7.8dBm。
为了了解 RCS 的工作原理，让我们将这架 F-4 与二战期间被德国空军广泛使用的过时的 FuMG-62D 维尔茨堡火控/地面控制拦截雷达进行对比。我们选择 FuMG-62D 是因为它是为数不多的所有性能参数都属于公共领域的军用雷达之一——出于可以理解的原因，雷达制造商和军队喜欢对其中许多统计数据进行分类。这些信息可以让敌人猜想他们需要使用什么技术来干扰这些雷达。
FuMG-62D 可以传输功率水平为 7 kW/kW 或 11 kW 的雷达信号。我们需要确定雷达的有效辐射功率 （ERP），它结合了雷达可以推出的信号强度和天线的增益。增益是雷达可以指向目标的信号量，这是天线设计的函数，以及其他因素。我们通过将雷达的输入功率 （3.3kW/65.1dB） 与 102.7dB 天线增益相加来确定这一点，得到 167.8dB 的 ERP。
雷达信号越远，强度就越大。我们的雷达信号从天线发射，以光速穿过以太，并击中目标。维尔茨堡雷达的最大射程为 40 公里，发射频率为 560MHz。假设我们的 F-4 正好位于雷达射程的边缘。我们需要知道雷达信号击中目标时的强度。
当信号到达目标时，其强度已减弱到 49dB。尽管如此，这个 49dB 并不是反弹回雷达的信号强度，因为 F-4 具有特别擅长反射射频的金属结构。因此，当信号开始返回雷达天线时，信号强度将在 F-4 处增加到 72.7dB。但是当它返回到天线时，信号将显着减弱到 -46dB。
因此，雷达必须非常灵敏才能检测到这种微弱的信号。有多少能量将通过天线重新进入雷达，以便雷达操作员可以使用它来确定目标是否存在以及该目标的范围？天线的增益可以在这里提供帮助，因为它可以产生雷达波束的清晰度，这会增加信号强度。因此，当我们采用 -46dB 的数字，但考虑到天线增益 （102.7db） 时，我们得到的信号强度为 56.7dB。
现在让我们假设维尔茨堡雷达的目标是一枚小得多的游荡弹药。对于此演示，我们以波音 AGM-86 巡航导弹的 0.05m2 （-13dBm） RCS 等效的目标 RCS 作为示例，只是因为不存在有关以色列航空航天工业公司 Harpy 游荡弹药等武器 RCS 的公开信息。
所有其他元素将保持不变，包括目标的 40 公里范围和雷达的 560MHz 频率。相同的信号强度 49dB 到达目标。这一次，我们得到了 51.9 的信号强度反射到雷达上。和以前一样，这个信号穿过以太，最终到达雷达天线，在那里它的强度为 -66.8dB。这种信号强度有多少进入雷达？它将是 35.9dB，明显低于 F-4。
我们可以看到，像徘徊弹药这样的较小目标比像 F-4 这样的较大目标返回给雷达的信号强度要小。一些无人机或游荡弹药可能具有如此小的 RCS，以至于它们被雷达忽略了。
如果我们以一群鹅为比较，人们会立即看出问题所在。开源表示，一群鹅的雷达散射截面可以在 0.1m2 到 1m2 之间，转化为 38.9dBm 到 48.9dBm 之间的 RCS。游荡弹药正好属于这个范围，因此雷达操作员调整他们的装置以避免探测到鸟群可能会冒着忽视游荡弹药的风险。
微多普勒处理解决此问题的一种方法是尝试使用微多普勒处理等技术进行检测。雷达利用了一种称为多普勒频移的现象，该现象得名于奥地利物理学家克里斯蒂安·多普勒 （1803 – 1853）。
多普勒教授确定，波的频率取决于波源的速度相对于观察者的速度。被称为多普勒效应，虽然这听起来很复杂，但我们观察到它的频率比我们想象的要多。站着不动的人可能会听到警车向他们靠近。当汽车接近时，警报器的音调似乎会增加，但是，当汽车飞驰而过并继续向前行驶时，警报器的音调似乎下降了，但实际上音调没有变化。
所有波（无论是声波还是雷达所依赖的无线电波）都有波峰和波谷。波的频率是每个波峰或波谷之间距离的测量值。当警车警报声接近行人时，高峰和低谷到达行人耳朵的时间逐渐缩短。当汽车靠近时，听众每秒会听到更多的波峰和波谷。这种高峰和波谷的增加转化为行人频率的增加，被称为多普勒效应。同样，当警车开走时，这个过程会反向进行。
雷达依赖于多普勒效应，因为它们指示目标何时相对于雷达的位置移动。简而言之，如果目标正在接近雷达，雷达回波从目标反弹的频率会增加。如果目标正在远离，它们就会减少。
就其本身而言，这并不能解决我们检测目标的问题，该目标可能具有如此小的 RCS，以至于它被雷达忽略了，但雷达可以通过其他方式利用多普勒效应。无人机和游荡弹药需要某种形式的推进。
无人机将具有旋转的转子、螺旋桨或带有旋转风扇叶片的小型喷气发动机，当这些发动机移动时，它们会随着飞机的动量产生额外的多普勒频移。通过检测和计算这些偏移，可以确定目标是无人机而不是鸟类。诚然，鸟类会拍打翅膀，但与无人机的不同之处在于，飞机的叶片会不断运动以确保它继续飞行。相比之下，鸟可能会拍打翅膀，然后滑翔一会儿。
利用人工智能 （AI） 技术的认知雷达的出现可能会进一步增强这些微多普勒处理技术。可以更改或升级雷达的软件以对其进行调整，以检测由无人机或游荡弹药旋转叶片触发的微多普勒频移。
在和平时期，可以通过从天线在不同距离飞行各种不同的无人机和惰性游荡弹药来校准雷达。雷达可以被“训练”来识别旋转叶片的微多普勒频移，与鸟类拍打翅膀相比。然后，雷达的软件将向操作员标记前者，同时对后者进行折扣。
通过使用人工智能技术，雷达可以识别它每天检测到的其他无人飞机的微多普勒频移。这些特征可能与雷达训练时使用的特征不同，但会相似。随着时间的推移，这将使雷达能够磨练其无人机探测技能。在战时，这将为雷达提供一套扎实的技能，以探测、识别和跟踪敌方无人机和游荡弹药。这不仅有助于保护蓝军防空系统免受红军 S/DEAD 能力的攻击，还将提供大规模的无人机检测。
电子战拥有具有检测和跟踪无人机和游荡弹药所需技术的雷达是有用的，但其他技术可以帮助检测和跟踪这些威胁。
几乎可以肯定，无人机需要将飞行器连接到操作员的无线电链路。民用无人机倾向于使用 2.4GHz 和 5.8GHz 频率上的无线电链路，无人机可能会使用类似的频率与需要这种情报的人共享它正在收集的图像。
电子支持措施 （ESM） 等电子战 （EW） 系统可能能够检测这些频率上的无线电流量，并可能能够确定无人机及其飞行员的位置。一旦完成此操作，就可以以干扰的形式对无人机进行电子攻击。
无线电链路断开后，无人机可以简单地就地降落。或者，它可能会自动飞回它发射的位置。确定它的位置可能会为炮兵提供坐标，这些炮兵可以接合飞机在地面上的位置。飞行员的位置可以用类似的方式处理。
大多数无人机和游荡弹药将使用从美国全球定位系统 （GPS） 等星座传输的全球导航卫星系统 （GNSS） 位置、导航和授时 （PNT） 信号。它们通常以 1.1GHz 至 1.6GHz 的频率从卫星向地球传输信号。通过在相似频率上传输强大的干扰信号，有可能淹没 PNT 信号，这可能导致飞机原地着陆或返回其原点。
一些威胁，如“神风敢死队”无人机，可以通过依靠惯性导航系统 （INS） 来绕过这种威胁，惯性导航系统是一个使用陀螺仪和加速度计来帮助飞机导航的独立系统。伊朗伊斯兰共和国向俄罗斯供应用于对付乌克兰的 Shahed-136 就是这种情况。
这凸显了为什么需要一种分层方法来保护地面防空系统，以对抗在 S/DEAD 战斗中使用无人机和游荡弹药。
电子战系统有助于检测这些飞机所依赖的信号，并在发现后对其进行干扰。它们还可以帮助飞机失去来自 GNSS 星座的 PNT 信号。当不存在此类信号时，可能有必要采用其他方法来检测、识别和跟踪这些飞机，这就是微多普勒处理等技术的用武之地。
无人机和游荡弹药现在是 S/DEAD 战斗中的事实。幸运的是，防空者并非无能为力。
