摘要：近年来，基于无人机特征声纹的探测技术研究热度持续攀升，现有成果多依托地面传感设备采集声学信号，而利用无人机探测其他无人机的相关支撑研究极为匮乏，借助无人机识别其他无人机周界入侵的成果更是屈指可数。据我们所知，本文首次提出一套部署无人机集群作为自适应声学探测屏障的框架，该方案可用于探测敌方无人机对机场、能源场站、国境线等关键基础设施的周界入侵行为。在巡逻防御无人机上加装麦克风，可将静态探测覆盖范围转化为自适应覆盖层。具体而言，基于以大疆御Air 2、Mavic Mini 3 Pro真实飞行数据校准的声学模型，本文研究表明，采用无间隙静态网格监测500×200米边界需部署逾400架监控无人机；而借助机动特性，采用最优巡逻速度可将所需无人机数量削减90%以上，仍能以99%的检测概率识别入侵者。本文详细梳理了影响探测效果的各类参数，结果表明，入侵者声学特征降低6分贝将使所需集群规模翻倍，而自噪声抵消技术的任何改进都将为防御方带来远超投入的收益。最后，本文开展了涵盖能量预算、电池更换后勤、防碰撞间距的完整分析，给出了可直接应用于炼油厂、机场、港口等实际场景部署的规模测算表。 关键词：无人机集群·声学探测·周界安防·关键基础设施防护·蒙特卡洛仿真·自噪声抵消

未经授权的无人机闯入已成为威胁机场、能源基础设施、国境线及军事设施安全的日益严峻的风险。美国联邦航空管理局每月收到超100起机场附近无人机目击报告[11]，2025年初限制空域闯入事件同比激增26%[30]。2018年12月盖特威克机场关闭事件导致约1000架次航班停飞，33小时内航空公司损失预估达5580万欧元[9,37]，充分印证单架低成本无人机即可瘫痪关键基础设施。类似事件此后多次扰乱法兰克福机场运营[12]，并造成美国多家机场临时停航[32]。欧洲航空安全局估算，欧洲大型枢纽机场跑道关闭30分钟仅延误成本即达32.5万至51.4万欧元[9]。

无人机威胁远不止于航空领域。2019年沙特阿布盖格与胡赖斯油田遭遇无人机袭击，该国原油日产量一度减半[21]。俄乌冲突推动无人机战进入工业化规模应用阶段，交战双方每月向炼油厂、机场及民用基础设施发射数千架单向攻击无人机与巡飞弹[7,17,23]。民用领域，无人机常被用于向监狱走私违禁品、监视敏感场所[6]。消费级多旋翼仅需数百美元即可购得，低空飞行时雷达难以探测，形成了显著偏向攻击方的成本不对称优势[21,27]。

现有单一反无人机感知模态均无法全面应对上述威胁[21,27]。射频分析对自主飞行平台失效；雷达对近地小目标灵敏度不足[3,20]；光电/红外相机在暗夜、浓雾或降雨环境下性能大幅下降。被动声学探测可填补互补性空白：多旋翼飞行时辐射的宽带螺旋桨噪声是飞行的伴生产物，无需主动发射探测信号，且受气象条件影响较小[4,28]。但现有地面部署阵列仅能提供静态固定覆盖层，多数现有无人机认证方法[14]仅局限于身份认证，无法判定无人机是否实际穿越受保护边界。

在巡逻防御无人机上加装麦克风可将静态覆盖转化为自适应周界幕帘，但这也引入了我们所称的“防御方困境”：前向飞行会抬升机载自噪声基底，缩小巡逻本应延伸的探测距离。在平面边界场景下，这种损耗会以平方级传导至集群规模测算：探测距离减半，无间隙覆盖所需防御无人机数量将增至四倍。此前尚无研究量化这一权衡关系，也未在实战场景中对其进行优化。

本文贡献如下：

• 形式化了机载声学感知的速度-探测权衡关系，基于以大疆真实飞行数据校准的模型表明，在500×200米边界部署无间隙静态网格需约400架防御无人机；而以35.4千米/小时的优化巡逻速度调动规模仅为前者约十分之一的集群，可通过时间维度覆盖融合实现99%的入侵检测概率。
• 推导了平面周界防御的平方级集群规模测算定律，并在四类入侵者原型上完成验证，结果表明入侵者声学特征降低6分贝将使所需集群规模翻倍。
• 刻画了四类无人机原型下攻击方隐身能力与穿越速度的对抗均衡，证明了存在特定于原型的最优攻击速度，可使被检测概率降至最低。
• 开展了完整的实战场景分析，涵盖能量预算、电池更换调度、防碰撞间距等内容，相关成果可为机场、边境区段、能源设施等场景的部署提供具体规模测算依据。

本文后续结构安排如下：第2节梳理相关研究背景，第3节介绍系统模型，第4节阐述实证校准过程，第5节说明仿真引擎设计，第6节汇报实验结果，第7节推导设计准则并讨论局限性，第8节综述相关工作，第9节总结全文。