Reflexartig rufen nun viele Politiker nach Abwehrmöglichkeiten. Denn eines scheint, es gibt in Deutschland reale Bedrohungen für die kritische Infrastruktur sowie einen anscheinend nicht ausreichenden Schutz. Doch der Fall Leipzig sowie der Fall am 11. August 2026 am Flughafen Hannover-Langenhagen zeigen eindeutig vor der Bekämpfung muss erst die Entdeckung kommen. In Hannover musste der in der Nacht zum Dienstag wegen Drohnensichtungen mehrfach der Flugbetrieb eingestellt werden. Das Besondere dabei, Personen sahen die Drohnen optisch und meldeten diese, das Schutzsystem am Flughafen aber nicht, so zumindest die öffentlichen Berichte.

Und klar ist auch, die Drohnentechnik und die daraus resultierende Bedrohung entwickelt sich immer weiter, teilweise in rasanter Geschwindigkeit. Daher müssen auch die Schutz- und Abwehrsysteme sich ständig und proaktiv weiterentwickeln. Nicht erst nach erneuten Vorfällen. Zum Erfolg wird nur ein mehrschichtiger Ansatz führen.

Die Aufklärung von unbemannten Fluggeräten (Drohnen) geschieht bisher in der Regel durch Radarsystemen, optischen Sensoren (hochauflösende Tageslicht- und HD-Kameras für Live-Bilder aus der Luft), Infrarot- und Wärmebildsensoren (für Nachteinsätze), oder der Erfassung von Funksignalen (HF/RF-Aufklärung), bzw. eine Kombination daraus. Diese Technologien können Drohnen aufspüren, deren Position und Flugweg bestimmen sowie gegebenenfalls auch die Position des Bedieners ermitteln. Aber sie haben auch eben Limitierungen bei der Detektion sowie in Abhängigkeit von der jeweiligen Technologie auch eine mehr oder minder hohe Fehler- bzw. Fehlalarmrate. Nach vorliegenden Berichten haben die vorhandenen Systeme in den Fällen von Leipzig sowie Hannover gar nicht erst angeschlagen. Dies ist bei den heutigen Bedrohungsszenarien einfach mangelhaft, und zeigt nur ein deutlich besserer Mehrschichtansatz könnte dieses Manko beheben. Und dann reden wir noch gar nicht von etwaigen Abwehrmaßnahmen.

Das mag daran liegen, dass es sich bei den Drohnen nicht um herkömmliche zivile Drohnenmuster handelt, oder sie sogar speziell konfiguriert wurden. Aber Drohnen können heute über Glasfaserkabel, andere Frequenzen mit Frequenzsprungverfahren, Starlink, Satellitenkommunikation oder GSM (Global System for Mobile Communications) geführt werden. Auf diese Vielfältigkeit sind aber nicht alle Schutzsysteme ausgelegt. Hier muss dringend eine kontinuierliche Nachrüstung erfolgen. Ansonsten werden die Nutzer das Katz- und Mausspiel nie gewinnen können.

Relativ neu sind in diesem Umfeld noch die akustischen Sensoren.

Akustische Drohnenerkennung für lückenlose Überwachung

Angesichts der sich ständig weiterentwickelnden Drohnenbedrohungen, darunter Glasfaser-, Mobilfunk- und autonom gesteuerte Drohnen, stoßen herkömmliche Radar- und Funksysteme bei der Erkennung tieffliegender, schwer erkennbarer oder nicht emittierender Flugobjekte an ihre Grenzen. Hier kann die akustische Drohnenerkennung eine Abhilfe schaffen und die vorhandenen Systeme komplettieren.

Bei der akustischen Sensorik gibt es zwei wesentliche Herausforderungen. Die erste besteht darin, auf große Entfernung genau das zu hören, was man hören möchte. Ein Mikrofon-Array erfasst Geräusche aus der Umgebung und ermittelt die jeweilige Herkunftsrichtung; es nimmt jedoch auch Wind, Verkehr, Generatoren, Regen, Maschinen und Menschen wahr. Im Vergleich dazu ist das Geräusch einer Drohne schwach.

Die zweite Herausforderung besteht darin zu entscheiden, ob es sich bei einem dieser Geräusche tatsächlich um eine Drohne handelt. Die herkömmliche Methode sieht vor, im Vorfeld zu bestimmen, wie eine Drohne klingt, und einen Detektor zu entwickeln, der diesem Profil entspricht. Er findet genau das, wofür er konzipiert wurde. Die Alternative ist ein KI-Modell, das anhand von Aufnahmen trainiert wird und das Geräusch selbst erlernt, anstatt auf einer vorgegebenen Beschreibung zu basieren – zudem lässt es sich neu trainieren, wenn ein neuer Drohnentyp auftaucht, was heutzutage ständig geschieht.

Die akustische Erkennung wurde für militärische Zwecke entwickelt und erprobt; derzeit erfolgt ihre Anpassung an zivile Standorte. Die Bewertungskriterien stehen bereits fest: Eine militärische Evaluierung untersuchte akustische Systeme hinsichtlich Erfassungsreichweite, Genauigkeit der Richtungsbestimmung, Fehlalarmrate, Zuverlässigkeit und Netzwerkfähigkeit – und das unter den Lärmbedingungen von Panzern und gepanzerten Fahrzeugen. Dieselben Fragen stellen sich auch bei einem Flughafen.

So einen akustischen Sensor bietet das israelische Unternehmen Netline Communications Technologies an. Laut Hersteller bietet SonicScan 360 eine passive akustische Erkennungsschicht, die Drohnen anhand ihrer einzigartigen Schallsignaturen mithilfe fortschrittlicher Mikrofonarrays und KI-gestützter Signalverarbeitung identifiziert. Das System gewährleistet eine kontinuierliche 360°-Überwachung und bietet Frühwarnung, Bedrohungsrichtungsanzeige, Verfolgungsfunktionen und Echtzeitwarnungen für sensible Einrichtungen, Militärstützpunkte, Grenzen, Flughäfen, Gefängnisse und kritische Infrastrukturen. Im Gegensatz zu anderen Sensoren soll die Alarmrate bei den akustischen Sensoren deutlich geringer sein, so Netline. Und es handelt sich um einen passiven Sensor ohne Emissionen, das macht das System im Gegensatz zu Radaren nicht aufklärbar.

Netline beschreibt das System so: SonicScan 360 arbeitet ohne Funkübertragung oder aktive Emissionen und erkennt und verfolgt Bedrohungen aus der Luft völlig passiv. Die KI-basierte Algorithmusverarbeitung filtert Drohnengeräusche aus Umgebungsgeräuschen heraus und ermöglicht die zuverlässige Erkennung verschiedenster Drohnentypen in ländlichen, vorstädtischen und städtischen Gebieten. Das System kann eigenständig oder als Teil einer mehrschichtigen Abwehrarchitektur gegen unbemannte Luftfahrtsysteme (CUP) betrieben werden. Und es soll sich laut Hersteller um einen sehr kosteneffektiven Ansatz handeln, vor allem im Vergleich zu den hochauflösenden Kamera-, Wärmebild- und Radarsensoren.

Der genutzte Mikrofon-Array deckt aber nur einen bestimmten Winkelbereich von circa 90 bis 100° ab. Für eine kontinuierliche 360°-Überwachung sind daher vier dieser Mikrofon-Arrays notwendig. Jedes Array hat die Maße 600x600x250 mm und einen 30W-Stromverbrauch.

Jedes Array nutzt über 128 MEMS-Mikrofone und einem Frequenzbereich von 20 Hz bis 20 kHz. Je mehr Mikrofone genutzt werden, je präziser ist am Ende das digitale 3D-Lagebild. Die Unterteilung in Sektoren und die dadurch separate Erfassung in unterschiedliche Richtungen sorgt auch dafür, dass die Drohnengeräusche besser von den Umgebungsgeräuschen unterschieden werden können. Die KI-basierten Algorithmen sorgen in Kombination für eine genaue Klassifizierung der Ziele. Diese wird regelmäßig angepasst, zum Beispiel wenn neue Drohnen-Familien auf den Markt kommen, oder neue Signaturen bekannt werden. Auch der Nutzer kann mit Geräuschaufnahmen zur stetigen Verbesserung der Datenbank beitragen. Die Datenbank ist aber nur für die Klassifizierung notwendig, eine Drohnendetektion ist auch ohne sie möglich.

FPV-Drohnen (First Person View) als Beispiel sollen laut Anbieter auf Entfernungen von rund 800 bis 1.100 Meter detektierbar sein. Je nach Größe der Drohne können auch größere Reichweiten erzielt werden. Die Entwicklung richtet sich bei Netline gerade auf die Drohnen der Klassen 1 und 2, da diese am schwersten zu detektieren sind. Starrflügel-UAVs mit Verbrennungsmotor sollen sogar auf bis zu 6.000 Meter detektierbar sein. Eine Bekämpfung – durch Jammer, Laser, oder Interceptors – würde danach erst erfolgen. Bei einer schnelle FPV-Drohne und einer Aufklärung bei 800 Metern oder weiger bleibt nicht viel Zeit. Netline konzentriert sich auf die Akustik. Abwehrmaßnahmen werden durch Tochter- und Partnerfirmen angeboten.

Als vollständige, sofort einsatzbereite Plattform zur akustischen Detektion konzipiert, vereint SonicScan 360 vier Sensoreinheiten, integrierte Datenverarbeitung, Kommunikationstechnik, Batterien und Energiemanagement, um eine schnelle, flächendeckende Überwachung bei minimalem Einrichtungsaufwand zu gewährleisten.

Das integrierte Design ist mobil und ermöglicht den schnellen Einsatz an festen, temporären oder abgelegenen Standorten. Das System überwacht kontinuierlich die Umgebung, erkennt die akustischen Signaturen von Drohnen, bestimmt die Richtung und Entfernung der Bedrohung und unterstützt die Verfolgung der erfassten Ziele.

Die Sensoren sind darauf ausgelegt, mehrere Drohnenbedrohungen gleichzeitig zu bewältigen, einschließlich Szenarien mit Drohnenschwärmen. Netline wollte die genaue Anzahl der gleichzeitig erfassbaren und verfolgbaren Drohnen nicht angeben, da dies zu den vertraulichen Leistungsmerkmalen des Systems gehört.

Die Detektionsdaten können über GeoDome C2 visualisiert oder direkt in bestehende Führungs- und Informationssysteme (C2-Plattformen) des Nutzers integriert werden. Zudem lassen sich die akustischen Erfassungsdaten mit Informationen von Radar-, HF-, EO/IR- und weiteren Fremdsystemen fusionieren, was eine Triangulation sowie eine präzisere Lokalisierung der Bedrohung ermöglicht. Laut Netline ist die Integration in bestehende Systeme denkbar einfach und auch schnell umsetzbar. Das liegt auch daran, dass nur die Hardware (Mikrofon-Arrays) sowie Computer-Einheit ans bestehende System angekoppelt werden müssen. Über Funk, Kabel/Ethernet, Mobilfunk, WLAN, LoRaWAN, oder andere Methoden. Das liegt auch daran, dass bei diesem passiven Sensor keine Elektromagnetische Interferenz (EMI) oder Electromagnetic Compatibility (EMI/MC) Prüfungen und Zertifizierungen benötigt werden. Die größte Herausforderung ist die Integration der empfangenen Daten in ein C2-System. Laut Netline kann das bis zu einer Woche dauern.

Bisher ist SonicScan 360 nur als mobiles System für eine statische Nutzung ausgelegt – auf Dreibein, einem Mast oder fester Infrastruktur. Eine Version für einen On-the-Move-Einsatz ist noch in der Entwicklung und aktuell in internen Tests. Netline rechnet mit einer Verfügbarkeit im 1. Halbjahr 2027.

Das System ist laut Netline bereits in Nutzung, unter anderem auch in Europa.