# 4.2 Năng lực Nhận dạng Nâng cao và Phân tích Công nghệ Radar Micro-Doppler
Trong hệ thống Phòng thủ Chống Máy bay Không người lái (C-UAS), năng lực nhận dạng mục tiêu luôn là một trong những nút thắt kỹ thuật cốt lõi. Mặc dù hệ thống về lý thuyết có thể phân biệt giữa các loại mục tiêu khác nhau, trong ứng dụng thực tế, hiệu suất nhận dạng thường bị giới hạn bởi điều kiện theo dõi ổn định. Hiện nay, hầu hết hệ thống chỉ đạt được mức “Phân loại cấp 2” đối với các mục tiêu như chim và UAV. Để phá vỡ giới hạn này, công nghệ radar micro-Doppler đã trở thành một trọng tâm chính trong nghiên cứu radar chống UAV hiện nay.
## Nguyên lý hoạt động và Ưu thế của Radar Micro-Doppler
Dấu hiệu micro-Doppler không chỉ phản ánh trạng thái chuyển động của mục tiêu mà còn chứa đựng thông tin về chi tiết cấu trúc của nó. Về lựa chọn dải tần radar, vùng quang (optical region) thường vượt trội hơn vùng cộng hưởng (resonance region), bởi vì vùng cộng hưởng có thể tăng độ tán xạ của thân chính do hiệu ứng cộng hưởng, từ đó làm suy giảm tín hiệu micro-Doppler. Bước sóng ngắn hơn giúp tạo ra dịch Doppler rõ ràng hơn, trong khi độ phân giải Doppler cao hơn hỗ trợ nâng cao dấu hiệu micro-Doppler, cho phép phân biệt chính xác hơn giữa thân cấu trúc và các thành phần vi-chuyển động.
Trong ứng dụng thực tế, radar micro-Doppler thường sử dụng dải X-band và công nghệ Điều biến sóng liên tục tần số (FCWM – Frequency Continuous Wave Modulation), có công suất đỉnh thấp (thậm chí chỉ 1 W) và độ phân giải tần số cao, đồng thời vẫn tiết kiệm chi phí. Kết hợp với các thuật toán như Biến đổi Fourier Thời gian Ngắn (STFT – Short-Time Fourier Transform) để tạo sơ đồ thời-tần hoặc cepstrum, và áp dụng bộ phân loại học sâu như Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN) hoặc Mạng Trí nhớ Dài Ngắn hạn (LSTM), hệ thống không chỉ phân biệt chim và UAV mà còn có thể xác định loại UAV cụ thể, như loại trực thăng, cánh cố định và đa cánh.
Thêm vào đó, phương pháp micro-Doppler còn mở ra tiềm năng cho việc thích ứng hệ thống và nâng cấp. Tuy nhiên, công nghệ vẫn đối mặt với một số thách thức: Trước tiên, để có ảnh micro-Doppler chất lượng cao, việc phát hiện thường cần được thực hiện ở khoảng cách tương đối gần (thông thường trong phạm vi vài km) và yêu cầu tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) cao. Điều này có nghĩa radar phải ở trong trạng thái theo dõi cố định (tracking stare) với thời gian trinh sát (dwell time) đủ dài và số lượng tích hợp không cộng hưởng (non-coherent integration) đủ; nếu không, chất lượng ảnh và hiệu suất nhận dạng sẽ suy giảm đáng kể. Thứ hai, mặc dù các bộ phân loại học sâu rất hiệu quả, quá trình trích xuất đặc trưng của chúng thiếu khả năng giải thích, và hiệu suất của chúng phụ thuộc mạnh vào chất lượng mẫu huấn luyện, đặt ra một số rủi ro hệ thống.
---
# 4.3 Nhận thức Tình huống và Tối ưu Hiệu suất Hệ thống
Trong C-UAS, năng lực nhận thức tình huống của radar là chìa khóa quyết định tính ứng dụng thực tế của nó. Do hạn chế về chi phí, hầu hết radar chống UAV sử dụng ăng-ten dạng mảng phẳng đơn, thường chỉ có khả năng giám sát một khu vực cụ thể. Việc đạt được bao phủ 360° toàn cảnh đặt ra thách thức trong việc cân bằng nguồn lực giữa phát hiện, theo dõi và nhận dạng.
## Mâu thuẫn Chủ chốt và Nút Thắt Hệ thống
Để nâng cao xác suất phát hiện, hệ thống yêu cầu thời gian trinh sát radar dài hơn; để theo dõi hiệu quả, cần tần số quét cao hơn. Hai yêu cầu này mâu thuẫn với nhau: quét nhanh làm giảm thời gian trinh sát, làm giảm xác suất phát hiện, và ngược lại. Hơn nữa, hiệu suất nhận dạng cũng bị ảnh hưởng — nếu phân biệt mục tiêu dựa trên đặc tính như micro-Doppler, thời gian trinh sát ngắn làm suy yếu độ phân giải tần số, ảnh hưởng đến độ chính xác nhận dạng. Vì vậy, các radar “theo dõi” truyền thống và radar “micro-Doppler” đều gặp khó khăn trong việc đạt được cân bằng tối ưu khi triển khai thực tế.
## Giải pháp: Xử lý song song và Nhận thức Đa chiều
Để khắc phục các mâu thuẫn trên, chìa khóa nằm ở việc cải thiện quy trình xử lý tín hiệu radar, chuyển từ kiến trúc xử lý tuần tự, đơn hướng sang kiến trúc song song, hai chiều. Các biện pháp cụ thể bao gồm:
1. **Tách biệt Đơn vị Theo dõi và Đơn vị Nhận dạng**: Đơn vị nhận dạng có thể xử lý độc lập các tín hiệu hồi âm trong vùng quét hiện tại mà không phụ thuộc vào thông tin theo dõi;
2. **Phát hiện & Nhận dạng tích hợp (IDR) và Theo sau Nhận dạng (TAR)**: Kết quả nhận dạng có thể được phản hồi cho đơn vị phát hiện hoặc theo dõi, nâng cao xác suất phát hiện và hiệu quả theo dõi;
3. **Quét, Nhận dạng và Theo dõi đồng thời**: Đạt được giám sát toàn cảnh thời gian thực và hiển thị đa mục tiêu động.
Kiến trúc mới này nâng cấp radar nhận thức ba chiều truyền thống (phạm vi, vận tốc, vị trí) lên hệ thống bốn chiều (thêm nhận dạng thuộc tính), nâng cao đáng kể nhận thức tình huống và thực sự hiện thực hóa hiệu quả giám sát “nhìn thấy là biết”.
## Ứng dụng Thực tiễn và Xác minh Hiệu suất
Ban đầu, radar chống UAV tập trung nhiều hơn vào việc tránh bỏ sót phát hiện, nhưng bằng cách hạ ngưỡng phát hiện và kết hợp công nghệ ATR (Automatic Target Recognition), tầm phát hiện có thể được mở rộng đáng kể trong khi kiểm soát báo động giả. Thí nghiệm cho thấy radar tích hợp ATR có thể phát hiện hiệu quả UAV nhỏ với RCS 0.01 ~ 0.1 m², mở rộng tầm phát hiện lên tới 12 km hoặc hơn, và xác định chính xác tàu, các loài chim săn mồi và loại UAV.
Việc kết hợp công nghệ ATR với thông tin theo dõi nâng cao rất nhiều nhận thức tình huống tổng thể của hệ thống. Ví dụ, trong kịch bản giám sát biển, hệ thống có thể phân biệt rõ giữa tàu và chim biển săn cá, cập nhật quỹ đạo và thuộc tính mục tiêu theo thời gian thực với độ trễ phản ứng chỉ vài mili giây (khoảng 10ms), cho thấy hiệu suất thời gian thực xuất sắc.
---
# 5. Kết luận
So với radar phòng không truyền thống, radar chống UAV phụ thuộc nhiều hơn vào công nghệ Nhận dạng Tự động Mục tiêu (ATR). Người vận hành truyền thống có thể nhận dạng mục tiêu lớn với tốc độ cao dựa trên dấu vết và RCS, nhưng mục tiêu thấp, chậm và nhỏ (LSS – Low, Slow, Small) UAV thì rất khó phát hiện và phân loại trong môi trường nhiễu, đòi hỏi các phương pháp ATR tiên tiến.
Nghiên cứu tương lai nên tập trung vào hợp nhất đặc trưng đa mô-đun, triển khai trạm radar đa dạng và tích hợp đa cảm biến để xây dựng các giải pháp C-UAS toàn diện hơn. Những kết luận chính của bài viết như sau:
1. Công nghệ ATR rất quan trọng cho radar chống UAV, đặc biệt cho các UAV thuộc Nhóm 1 & 2;
2. Thiết kế chủ đạo hiện nay (chẳng hạn như phân biệt theo dấu vết và giải pháp micro-Doppler) yêu cầu radar ở trạng thái theo dõi cố định (tracking stare), điều này có thể gây độ trễ phản ứng hệ thống và hạn chế cải tiến hiệu suất tổng thể;
3. Bằng cách tích hợp chức năng ATR, tầm phát hiện có thể được mở rộng đáng kể, nâng cao năng lực nhận dạng và nhận thức tình huống, đạt bước nhảy từ nhận thức 3D lên 4D, và thúc đẩy công nghệ chống UAV trong các lĩnh vực quân sự, dân sự và thương mại.
---
*Lưu ý: Bản quyền bài viết thuộc tác giả gốc. Chỉ sử dụng cho mục đích chia sẻ học thuật và không đại diện cho bất kỳ tổ chức nào. Nếu có phản đối hoặc vi phạm, xin liên hệ biên tập để gỡ bỏ.*
### Đọc thêm
**Đọc thêm**:
- [U.S. Department of Defense Counter-Small Unmanned Aircraft Systems Strategy Document](https://www.defense.gov/News/Releases/Release/Article/3573897/dod-announces-counter-small-unmanned-aircraft-systems-research-development-test/) – Tài liệu chính thức về chính sách R&D và thử nghiệm C-sUAS của Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ
- [IEEE Radar Systems Technical Committee](https://ieee-aess.org/radar-systems) – Nguồn tài liệu kỹ thuật và tiêu chuẩn uy tín của hiệp hội IEEE
- [NATO Counter-Unmanned Aircraft Systems Research Report (2023)](https://www.nato.int/cps/en/natohq/topics_177137.htm) – Phân tích chính thức của NATO về công nghệ chống UAV và khuôn khổ hợp tác quốc phòng
- [Google Scholar – Nghiên cứu học thuật về Counter-Unmanned Aircraft Systems](https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=en) – Tập hợp các bài báo có ảnh hưởng cao và kết quả nghiên cứu từ các tổ chức uy tín
