Enjambre de drones

Por «enjambre de drones» se entiende un conjunto de sistemas aéreos no tripulados (UAS) que operan de forma coordinada o semiautónoma para alcanzar un objetivo común, y que a menudo comparten información y reaccionan de forma colectiva ante estímulos ambientales u operativos.
En el contexto de la lucha contra los UAS (C-UAS), el término abarca situaciones en las que docenas o incluso cientos de drones actúan simultáneamente, desbordando las defensas convencionales diseñadas para rastrear y neutralizar objetivos individuales.

Según el Departamento de Seguridad Nacional de Estados Unidos (DHS) y la Organización de Ciencia y Tecnología de la OTAN (STO), entre las características que definen a un enjambre se incluyen la autoorganización, el comportamiento cooperativo, la toma de decisiones distribuida y la capacidad de seguir funcionando incluso tras sufrir pérdidas parciales dentro del grupo.

Por qué es importante

Los enjambres de drones suponen uno de los retos más complejos para la defensa del espacio aéreo.
A diferencia de las incursiones de un solo dron, los enjambres pueden llevar a cabo vigilancia distribuida, ataques de saturación o intrusiones multivectoriales que desbordan los sistemas de seguimiento óptico y por radar.

Las agencias de defensa, los aeropuertos y los operadores de infraestructuras críticas deben desarrollar estrategias de lucha contra enjambres basadas en múltiples sensores, automatizadas y asistidas por inteligencia artificial, capaces de detectar, clasificar y neutralizar múltiples drones en tiempo real.

Detección de enjambres de drones

La detección requiere combinar datos de varios sensores para reconocer las características distintivas y las formaciones de un enjambre.

1. Detección por radar
   • Los enjambres producen múltiples señales de retorno con una sección transversal de radar (RCS) baja que pueden aparecer como interferencias.
   • Los radares 3D de alta resolución y los radares de matriz en fase, dotados de algoritmos adaptativos, pueden diferenciar los ecos agrupados de los drones del ruido de fondo.
   • Sistemas como el radar multihaz o las configuraciones MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) mejoran la precisión del seguimiento de enjambres.
     
     

2. Monitorización del espectro de radiofrecuencia
   • El análisis de protocolos y la detección de radiofrecuencia permiten identificar múltiples enlaces de comunicación o telemetría simultáneos que operan dentro de la misma red de control.
   • El sistema analiza la sincronización de los paquetes, el salto de frecuencia y la densidad de transmisión para deducir la coordinación del enjambre.
     
     
3. Sensores EO/IR y acústicos
   • Las cámaras visuales y térmicas permiten identificar y clasificar objetos, mientras que los sensores acústicos detectan patrones característicos de los multirrotores o firmas sonoras colectivas.
     
     
4. Fusión de sensores asistida por IA
   • La inteligencia artificial combina datos de radar, radiofrecuencia y ópticos para reconocer patrones de comportamiento en enjambre y eliminar los falsos positivos.
     
     

Identificación y seguimiento

Una vez detectado un enjambre, su identificación y seguimiento permiten determinar si se trata de drones comerciales, sistemas modificados o plataformas hostiles.

• Análisis conductual: Los algoritmos estudian la geometría del movimiento en enjambre (por ejemplo, formaciones en cuadrícula, radiales o en espiral).
• Atribución de la señal: Protocol Analytics vincula las señales de comunicación con tipos específicos de drones o nodos de control.
• Seguimiento distribuido: Las redes multisensor intercambian datos de posición a través de un sistema de mando y control, lo que permite mantener la continuidad del seguimiento de los objetivos incluso en condiciones de alta densidad.
• Localización del operador: La radiogoniometría permite triangular fuentes de control o nodos de coordinación de enjambres.

Mitigación de enjambres de drones

Para hacer frente a los enjambres se necesitan contramedidas coordinadas, escalables y automatizadas, capaces de hacer frente a múltiples amenazas simultáneas.

1. Contramedidas electrónicas (Soft-Kill)

• Interferencias de radiofrecuencia: Los inhibidores de amplio espectro o adaptativos pueden interrumpir los enlaces de comunicación o navegación en varias frecuencias al mismo tiempo.
• Suplantación de identidad y apropiación de control: La tecnología «Cyber-Over-RF» y la manipulación a nivel de protocolo permiten neutralizar de forma selectiva drones concretos dentro del enjambre.
• Pulso electromagnético (EMP) y microondas de alta potencia (HPM): Las armas energéticas inutilizan los dispositivos electrónicos en una amplia zona.

2. Contramedidas cinéticas (destrucción física)

• Armas de energía dirigida (DEW): Los láseres o los sistemas HPM permiten un ataque preciso y repetible con un mínimo de daños colaterales.
• Drones proyectiles e interceptores: Los interceptores autónomos o los sistemas basados en redes neutralizan físicamente a los drones.

3. Apoyo a la toma de decisiones basado en la inteligencia artificial

• El software de control inteligente establece prioridades entre los objetivos, asigna recursos y gestiona la latencia del sistema para garantizar una respuesta en tiempo real.
• Los algoritmos integrados de priorización de amenazas ayudan a decidir si se debe interferir, suplantar o interceptar físicamente cada dron.
  
  

Retos operativos

• Saturación del sensor: Los radares y sensores de radiofrecuencia convencionales pueden verse sobrecargados en entornos con una gran densidad de señales.
• Latencia y sobrecarga de datos: La coordinación en tiempo real de múltiples sensores y contramedidas exige un procesamiento de latencia ultrabaja.
• Efectos secundarios: Las contramedidas electrónicas pueden afectar a las comunicaciones civiles o a los sistemas de aviación.
• Fundamento jurídico: En la mayoría de las jurisdicciones, solo las entidades autorizadas pueden aplicar medidas de mitigación activas.
• Adaptación adversaria: Los enjambres pueden recurrir a comunicaciones cifradas, cambios dinámicos de formación o drones señuelo para evitar ser detectados.

Tendencias emergentes

• Contramedidas contra enjambres basadas en la inteligencia artificial: Utilización del aprendizaje automático para predecir el comportamiento de los enjambres y preparar con antelación las contramedidas.
• Redes colaborativas C-UAS: Sistemas interinstitucionales que conectan redes de radar, radiofrecuencia y ópticas para el seguimiento unificado de enjambres.
• Avances en el campo de la energía dirigida: Sistemas HPM y láser desplegables sobre el terreno, con mayor potencia y tamaño reducido.
• Simulación y gemelos digitales: Modelos de enjambre virtual para probar algoritmos de detección y respuesta.
• Iniciativas de normalización: El DHS, la EASA y la OTAN están elaborando criterios de evaluación de la eficacia de la defensa contra enjambres mediante sistemas C-UAS.

Ventajas de un enfoque de «contraenjambre» en múltiples niveles