Hulpmiddelen

As drones become more accessible and widely used, airspace users and asset owners increasingly need to understand what is flying around them. This has driven rapid growth in drone detection systems, often grouped under the broader term Counter-UAS. Yet many discussions blur important distinctions: detection versus mitigation, detection versus classification, and tactical versus strategic use.

This blog unpacks the main types of drone detection systems, explains where each works best, and highlights their strengths and limitations.

Detection Versus Mitigation: A Critical Distinction

Before diving into technologies, it’s important to separate two fundamentally different capabilities.

Drone detection systems aim to identify that a drone is present, determine where it is, and ideally understand what type of drone it is. These systems provide awareness and support decision-making.

Drone mitigation systems actively interfere with a drone, for example through jamming, takeover, or kinetic means. These actions are typically heavily restricted or reserved for state authorities due to safety, legal, and liability concerns.

Most organisations, including critical infrastructure operators and public agencies, are focused first and foremost on detection and situational awareness. Without reliable detection and classification, mitigation is either impossible or unsafe.

Detection Versus Classification

Detection alone answers the question: is there something flying here?

Classification answers a more nuanced question: what is it?

A robust system ideally supports both:

• Detection identifies an object or signal that could be a drone
• Classification determines whether it is a drone, which type, and whether it is likely compliant or non-cooperative

Not all technologies support both equally, which is one of the key trade-offs discussed below.

Radar-Based Drone Detection

Radar systems detect objects by emitting radio waves and analysing reflections. They are widely used in traditional aviation and have been adapted for low-altitude drone detection.

Radar is particularly effective for:

• Wide-area surveillance
• Detecting drones regardless of RF emissions
• Operations in darkness or poor visibility

However, radar systems face challenges at low altitude. Small drones have a limited radar cross-section, making them harder to distinguish from birds, vehicles, or clutter. As a result, radar often provides strong detection capability, but limited classification without support from other sensors.

Radar is most suitable for:

• Airports and large industrial sites
• Border and coastal surveillance
• Areas where long-range early warning is required

RF-Based Drone Detection

RF detection systems monitor the radio spectrum for signals between drones and their controllers. When a drone communicates using known protocols, RF sensors can often identify:

• The presence of a drone
• Its manufacturer or model family
• Sometimes the position of the drone and pilot

RF detection excels at classification for commercially available drones using standard control links. It is passive, meaning it does not emit signals itself, which is advantageous in sensitive environments.

Its limitations become apparent when:

• Drones fly autonomously without an active control link
• Encrypted or non-standard frequencies are used
• Signal reflections or urban interference reduce accuracy

RF systems are well suited for:

• Urban environments
• Security perimeters
• Monitoring compliance around restricted zones

Electro-Optical and Infrared Systems

Visual detection uses cameras, often combined with AI-based image recognition, to spot drones directly.

Electro-optical cameras operate in visible light, while infrared systems detect heat signatures. Together, they can:

• Visually confirm the presence of a drone
• Support classification and tracking
• Provide evidential imagery

These systems perform best when they are cuing systems, meaning they are directed to a specific area by another sensor such as radar or RF. On their own, wide-area scanning is difficult and computationally expensive.

Their main constraints are:

• Weather and lighting conditions
• Line-of-sight requirements
• Limited range compared to radar

Visual systems are most effective for:

• Perimeter security
• Critical infrastructure protection
• Situational confirmation after initial detection

Acoustic Drone Detection

Acoustic systems identify drones based on their sound signature. They use microphone arrays and pattern recognition to detect and sometimes classify drones.

Acoustic detection can be valuable in:

• Very low-altitude environments
• Areas with restricted RF emissions
• Situations where visual line of sight is obstructed

However, acoustic systems are highly sensitive to ambient noise, wind, and terrain. Their effective range is relatively short, and false positives can occur in noisy environments.

As a result, acoustic detection is typically used as a supplementary sensor, rather than a primary detection method.

Why Multi-Sensor Fusion Matters

No single detection technology is sufficient on its own. Each has blind spots, and each performs differently depending on environment, weather, and threat profile.

Modern drone detection architectures increasingly rely on sensor fusion, combining:

• Radar for wide-area detection
• RF for identification and classification
• Visual and infrared sensors for confirmation and tracking
• Acoustic sensors for close-range awareness

By correlating inputs, systems reduce false alarms and improve confidence. This layered approach is particularly important in complex environments such as ports, industrial sites, and urban areas.

Detection in the Context of Airspace Awareness

Drone detection systems do not operate in isolation. In many operational contexts, especially public safety and critical infrastructure, detection must be integrated with:

• Drone enablement systems for authorised operations
• UTM or U-space services providing cooperative traffic information
• Procedures for escalation, coordination, and response

Detection systems primarily address non-cooperative traffic: drones that are not visible in UTM systems or are operating outside authorisation. When combined with cooperative traffic data, organisations can build a far more complete picture of the lower airspace.

How AirHub Fits Into This Picture

At AirHub, we see drone detection as one element of a broader airspace awareness and governance challenge.

Through our Drone Operations Platform, we integrate data from UTM and U-space services and support integrations with drone detection systems. This allows operators and authorities to distinguish between authorised drone traffic and unknown or potentially non-compliant activity.

From a consultancy perspective, we support organisations in:

• Selecting appropriate detection technologies for their operational context
• Defining procedures for detection, escalation, and coordination
• Integrating detection capabilities into regulatory frameworks, including SORA and operational authorisations
• Aligning detection strategies with legal constraints on mitigation

Rather than treating detection as a standalone technical problem, we help organisations embed it into safe, compliant, and scalable operational concepts.

Closing Thoughts

Drone detection is not about choosing the “best” sensor. It is about understanding what you need to detect, where, and why. Radar, RF, visual, and acoustic systems all have a role to play, but only when deployed with a clear operational concept and regulatory awareness.

As drone traffic continues to increase, organisations that combine detection, cooperative traffic services, and strong operational governance will be best positioned to manage the lower airspace safely and effectively.

If you’re exploring how drone detection fits into your broader drone or airspace strategy, our team at AirHub is happy to support both technically and operationally.

Naarmate onbemande luchtvaartsystemen (UAS) steeds vaker voorkomen en operaties complexer worden, is Remote Identification (Remote ID) een hoeksteen geworden van moderne droneregulering. Het is ontworpen om de veiligheid van het luchtruim te verbeteren, evenals verantwoordelijkheid en toezicht te bevorderen, waardoor handhavingsautoriteiten in staat worden gesteld om te weten wie wat en waar vliegt, bijna in real-time.

Hoewel het EASA-kader al enige tijd Remote ID vereist voor de meeste drones, introduceerde het Britse reguleringsregime na de Brexit significante wijzigingen vanaf 1 januari 2026, waaronder gefaseerde Remote ID-vereisten die zijn ingebed in een nieuw klassemarkeringssysteem. Dit artikel legt de regelgevingsverschillen en praktische implicaties tussen de EU- en VK-benaderingen uit.

Wat is Remote ID?

Remote ID is in wezen een digitale luchtvaartuig “kentekenplaat”. Het vereist dat een drone tijdens de vlucht identificatie- en locatiegegevens uitzendt - meestal via een draadloze verbinding - zodat handhavingsautoriteiten (en in sommige regimes het publiek) vluchten kunnen identificeren en monitoren. Deze informatie omvat doorgaans:

• Operator-ID en uniek serienummer van het luchtvaartuig

• Positie en hoogte van het luchtvaartuig

• Richting/grond snelheid van het luchtvaartuig

• Locatie van de operator of het opstijgpunt

• Noodstatusindicatoren 

Remote ID is niet nieuw; het weerspiegelt een wereldwijde trend in het moderniseren van UAS-toezicht, vergelijkbaar met het Remote ID-regime van de FAA in de Verenigde Staten. 

EASA 2021/947: Remote ID in de Europese Unie

Onder het EASA-kader gecreëerd door Verordening (EU) 2019/947, en de bijbehorende gedelegeerde regels:

Remote ID-vereisten

• Remote ID is vereist voor alle drones die opereren in de Specifieke categorie en voor drones met CE klassemarkering (C1, C2, C3, C5, C6) in de Open categorie.

• Drones met klassemarkering C0 (onder 250 g, laag risico) zijn vrijgesteld van Remote ID-verplichtingen.

• Bepaalde modelvliegtuigen (C4) en speciale verankerde systemen kunnen ook onder strikte voorwaarden worden vrijgesteld.

• De architectuur is typisch Direct Remote ID, wat betekent dat apparaten rechtstreeks lokaal uitzenden zonder afhankelijk te zijn van een internetverbinding.

• Conformiteit is sinds januari 2024 verplicht in veel EASA-lidstaten, toen de EASA-regels volledig van toepassing werden. 

Hoe EASA Remote ID werkt

• Dronemakers of modulefabrikanten leveren conforme Remote ID-systemen.

• Operators uploaden hun operatorregistratienummer in het Remote ID-systeem van de drone.

• Tijdens de vlucht worden gegevens continu uitgezonden en kunnen ze worden ontvangen door geautoriseerde ontvangers in de nabijheid.

• Het systeem ondersteunt operationele veiligheid en handhaving - met name binnen U-Space maar onafhankelijk van netwerkkoppeling. 

In de praktijk is under EASA Remote ID nauw verbonden met het klassemarkeringssysteem dat in de EU is ingevoerd. De meeste moderne drones op de markt voldoen al aan deze normen, hetzij ingebouwd of via goedgekeurde modules.

VK Remote ID: Nieuwe regels vanaf 1 januari 2026

Na de Brexit heeft de Britse Civil Aviation Authority (CAA) het UAS-reguleringskader herzien. De meest significante structurele verandering was de introductie van Britse klassemarkeringen (UK0–UK6) voor drones die vanaf 1 januari 2026 in het VK worden verkocht - vergelijkbaar in logica met EU-klassemarkeringen maar afgestemd op het Britse beleid. 

Implementatietijdlijn voor Remote ID

Het Britse Remote ID-regime is gefaseerd op basis van droneklassen:

Deze gefaseerde benadering balanceert veiligheid met een transitieperiode waarin operators hun legacy-platforms kunnen aanpassen of voorbereiden. 

Operationele vereisten in het VK

• Operators moeten Remote ID inschakelen wanneer ze na de toepasselijke datum vliegen.

• Met UK klasse-gemarkeerde drones moet Remote ID direct worden uitgezonden (meestal via ingebouwde functionaliteit).

• Elke operator krijgt een Remote ID-nummer bij registratie bij de CAA, dat in het systeem van de drone moet worden ingevoerd.

• Remote ID functioneert hier als een directe uitzending en is voornamelijk bedoeld voor handhavingsinstanties om legale operaties te waarborgen, eerder dan voor wijdverspreid openbaar gebruik. 

Belangrijkste Verschillen: EASA vs VK

Hieronder staan de belangrijkste regelgevingsverschillen tussen de EU en het VK:

1. Verplichte tijdlijnen

• EASA (EU): Remote ID is verplicht geweest voor de meeste drones sinds januari 2024 voor systemen met C-klassemarkering.

• VK: Remote ID werd verplicht vanaf 1 januari 2026 voor de meeste klasse-gemarkeerde drones, met volledige dekking in 2028 voor legacy en bepaalde andere drones. 

2. Toepassingsgebied

• EASA: Toegepast op dronevluchten in de Open en Specifieke categorieën met klassemarkeringen, met vrijstellingen voor C0 en bepaalde vrijgestelde systemen.

• VK: Toegepast eerst op Britse klasse-gemarkeerde drones (UK1–UK3, UK5, UK6) en later op andere klassen/legacy-drones na transitie. 

3. Relatie tot klassemarkeringen

• EASA: Remote ID is direct verbonden met het CE C-klassemarkering-regime van de EU onder 2019/947.

• VK: Remote ID is ingebed in het eigen VK0–UK6-systeem van het VK. EU C-klasse drones worden geaccepteerd in het VK tot eind 2027, maar Britse regelgeving heeft voorrang na de transitie. 

4. Handhaving en openbare toegang

• EASA: Vanwege harmonisatie onder lidstaten ondersteunt Remote ID-data zowel veiligheid in het luchtruim als, in sommige contexten, publieke bewustwording via U-Space diensten.

• VK: Remote ID is primair gericht op handhavingsveiligheid; persoonlijke identificatiegegevens zijn beperkt en het systeem is ontworpen voor geautoriseerde instanties. 

Praktische Tips voor Operators

Voor EU-vluchten:

• Zorg ervoor dat de Remote ID van je drone voldoet aan de klassemarkeringseisen van EASA en dat Direct Remote ID actief is.

• Upload je operatorregistratienummer en monitor firmware-updates voor naleving van Remote ID.

Voor VK-vluchten:

• Bevestig de klassemarkering van je drone en de toepasselijke Remote ID-deadline.

• Zorg ervoor dat Remote ID is ingeschakeld vóór de vlucht en dat het Remote ID-nummer van je operator correct is geconfigureerd in je apparatuur.

• Bereid je voor op de uitbreiding in 2028 als je met legacy of niet-klasse-gemarkeerde drones opereert.

Conclusie

Remote ID is een essentieel onderdeel van moderne droneregulering - het bevordert veiligere luchten, verantwoordelijkheid en voorbereiding op meer geavanceerde operaties. De EASA- en VK-kaders delen een gemeenschappelijk doel maar verschillen in implementatietijdlijnen, klasse-mark relaties, en handhavingsbenaderingen.

Het is cruciaal om deze verschillen te begrijpen voor elke operator die van plan is om in zowel EU- als VK-luchtruim te vliegen onder de respectieve juridische regimes.

Naarmate drone-operaties opschalen, is de uitdaging niet langer om veilig geïsoleerd te vliegen. De echte uitdaging is om alles te begrijpen wat tegelijkertijd in het luchtruim gebeurt. Openbare veiligheidsinstanties, operators van kritieke infrastructuur, luchthavens, havens en veiligheidsorganisaties hebben steeds meer behoefte aan een enkel, samenhangend beeld van het luchtruim, in plaats van gefragmenteerde gegevens van losgekoppelde systemen.

Counter-UAS (C-UAS) detectiesystemen spelen een cruciale rol in dat geheel. Maar hun echte waarde komt pas naar voren wanneer ze worden begrepen als onderdeel van een breder bewustzijnsysteem voor het luchtruim dat UTM, ATM, Detect and Avoid-concepten onder SORA en elektronische conspicuïteit omvat, in plaats van als op zichzelf staande beveiligingstools.

Van Dreigingsdetectie naar Luchtruimbewustzijn

Traditioneel worden C-UAS-systemen ingezet met een smal doel: ongeautoriseerde of vijandige drones detecteren. Radar, RF-sensoren, Remote ID-ontvangers, akoestische sensoren en elektro-optische camera's worden gebruikt om onbekende luchtobjecten te identificeren en te volgen.

Op zichzelf beantwoorden deze systemen slechts één vraag:

“Is er iets hier dat er niet zou moeten zijn?”

In de praktijk van operaties is die vraag echter zelden voldoende. Operators moeten ook weten:

• Is de gedetecteerde drone coöperatief of niet-coöperatief?

• Is het onderdeel van een geautoriseerde UAS-missie?

• Is er bemand luchtverkeer in de buurt?

• Is het luchtruim tijdelijk beperkt?

• Is dit object een veiligheidsrisico, een beveiligingsdreiging, of eenvoudigweg normaal verkeer?

Hier moeten C-UAS-detectie en de bredere informatielandschap voor het luchtruim worden verbonden.

De Rol van UTM: Weten Wat Daar Zou Moeten Zijn

Unmanned Traffic Management (UTM)-systemen bieden inzicht in geautoriseerd en coöperatief droneverkeer. Vliegplannen, operationele volumes, strategische deconflictering en operationele status worden digitaal beheerd en gedeeld met relevante belanghebbenden.

Wanneer C-UAS-detecties worden gecorreleerd met UTM-gegevens, wordt een onmiddellijke onderscheid mogelijk:

• Gedetecteerd + bekend in UTM → coöperatieve, geautoriseerde operatie

• Gedetecteerd + niet bekend in UTM → onbekend of potentieel ongeautoriseerd object

Deze correlatie vermindert aanzienlijk het aantal valse alarmen en stelt operators in staat om hun aandacht te richten waar het ertoe doet. Zonder UTM-context ziet elke detectie er verdacht uit. Met UTM-context krijgen detecties betekenis.

Met andere woorden, UTM biedt de intentie-laag, terwijl C-UAS de observatie-laag biedt.

ATM-integratie: Het Perspectief van het Bemand Luchtverkeer

Een realistisch luchtruimbeeld moet ook bemand luchtverkeer omvatten. Helikopters, algemeen luchtverkeer, noodhulpdiensten en commercieel verkeer opereren allemaal in hetzelfde fysieke luchtruim als drones, vooral op lage hoogte.

Air Traffic Management (ATM)-systemen beheren dit verkeer al met behulp van radar, ADS-B, Mode S en procedurele controle. Hoewel ATM-systemen niet zijn ontworpen voor drones, zijn hun gegevens essentieel voor:

• het begrijpen van botsingsrisico's,

• het coördineren van noodhulpverleningen,

• en het voorkomen van verkeerde interpretatie van sensorgegevens.

Wanneer ATM-gegevens worden samengevoegd met C-UAS- en UTM-ingangen, kunnen operators zowel coöperatieve drones als bemande vliegtuigen in één operationeel beeld zien. Dit is vooral relevant voor openbare veiligheids- en beveiligingsorganisaties die opereren nabij helihavens, ziekenhuizen, havens en infrastructuurcorridors.

Detecteren en Vermijden in de Praktijk (SORA-perspectief)

Onder SORA is Detecteren en Vermijden (DAA) geen enkele technologie, maar een functionele eis. Operators moeten aantonen dat zij tegenstrijdige luchtruimgebruikers kunnen detecteren en passende maatregelen kunnen nemen, afhankelijk van het beoordeelde risiconiveau.

C-UAS-detectiesystemen zijn in toenemende mate relevant in deze context, vooral voor:

• niet-coöperatief verkeer,

• drones zonder Remote ID,

• of operaties in complexe omgevingen waar niet alle luchtruimgebruikers digitaal zichtbaar zijn.

Wanneer geïntegreerd in een operationeel systeem, kunnen C-UAS-sensoren bijdragen aan de DAA-functie door:

• vroege detectie van onbekend verkeer te bieden,

• het ondersteunen van tactische besluitvorming,

• en het activeren van mitigerende maatregelen gedefinieerd in de ConOps.

Echter, DAA is alleen geloofwaardig als detecties worden gecontextualiseerd. Ruwe sensorhits zonder luchtruimcontext voldoen niet aan de intentie van SORA. Integratie met UTM, ATM en elektronische conspicuïteit is daarom essentieel.

Elektronische Conspicuïteit: Coöperatief Verkeer Zichtbaar maken

Elektronische conspicuïteitstechnologieën, zoals Remote ID en ADS-B-achtige oplossingen voor drones, zijn ontworpen om coöperatieve luchtruimgebruikers digitaal zichtbaar te maken. Ze fungeren als een brug tussen UAS, UTM, ATM en grondgebaseerde detectiesystemen.

Vanuit een luchtruimbewustzijnsperspectief maakt elektronische conspicuïteit het mogelijk om:

• gedetecteerde objecten sneller te classificeren,

• ambiguïteit tussen coöperatief en niet-coöperatief verkeer te verminderen,

• en de interoperabiliteit tussen civiele en beveiligingspartijen te verbeteren.

C-UAS-systemen die elektronische conspicuïteitsgegevens kunnen verwerken, worden aanzienlijk krachtiger. Ze detecteren niet langer alleen aanwezigheid; ze helpen ook bij het verklaren van identiteit, intentie en naleving.

Een Operationeel Beeld, Geen Gescheiden Systemen

De belangrijkste conclusie is dat geen enkel systeem op zichzelf een volledig luchtruimbeeld kan leveren:

• C-UAS detecteert wat fysiek aanwezig is, inclusief niet-coöperatieve objecten.

• UTM legt uit welke drone-operaties geautoriseerd en gepland zijn.

• ATM biedt bewustzijn van bemand luchtverkeer.

• Detecteren en Vermijden (SORA) bepaalt hoe deze informatie operationeel moet worden gebruikt.

• Elektronische conspicuïteit verbindt coöperatieve luchtruimgebruikers met het digitale ecosysteem.

Alleen wanneer deze elementen worden gecombineerd, ontstaat er daadwerkelijk situationeel bewustzijn.

Voor operators, autoriteiten en beveiligingsorganisaties zou het doel niet moeten zijn om meer sensoren in te zetten, maar om de juiste informatielagen te verbinden in één operationeel beeld. Dat is waar veiligheidsbeslissingen sneller worden, beveiligingsreacties meer proportioneel, en luchtruimintegratie werkelijk schaalbaar.

Slotgedachte

C-UAS-detectie wordt vaak besproken in termen van dreigingsmitigatie. In de praktijk ligt de grootste waarde elders: als een cruciale bouwsteen bij het begrijpen van het luchtruim als geheel. Wanneer detectie, verkeersbeheer en operationele besluitvorming samenkomen, wordt het luchtruim niet alleen veiliger, maar ook begrijpelijk.