Fraunhofer IDMT entwickelt passive Sensorlösung zur Detektion und Lokalisation unbemannter Fluggeräte – akustische „Fingerabdrücke“, maschinelles Lernen und Sensordatenfusion sollen Radar, Kamera und Lidar ergänzen

Drohnen stellen Betreiber sicherheitskritischer Bereiche vor ein schwieriges Detektionsproblem. Flughäfen, kritische Infrastrukturen, militärische Liegenschaften und Großveranstaltungen gehören zu den Szenarien, in denen unbemannte Fluggeräte zum Sicherheitsrisiko werden können. Gleichzeitig sind sie nicht unter allen Bedingungen zuverlässig mit klassischen Verfahren zu erfassen: Gelände und Bebauung können die Sichtverbindung einschränken, Wetterbedingungen die Detektion erschweren und Funkverbindungen gestört sein. Das Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT in Oldenburg setzt deshalb auf eine zusätzliche physikalische Informationsquelle: den Schall.

Das Institut hat eine intelligente akustische Sensorlösung entwickelt, die Drohnen anhand ihrer charakteristischen Geräuschmuster erkennen und lokalisieren kann – auch ohne direkten Sichtkontakt. Im Zusammenspiel mit Radar, Kamera und Lidar soll die Akustik keine bestehende Technologie ersetzen, sondern einen zusätzlichen Baustein für robustere Detektionssysteme liefern.

Der akustische Fingerabdruck verrät die Drohne

Ausgangspunkt der Technologie ist eine Eigenschaft, die sich nur schwer vermeiden lässt: Drohnen erzeugen charakteristische akustische Signale. Das Fraunhofer IDMT spricht von einem „akustischen Fingerabdruck“. Maschinelle Lernverfahren analysieren diese Muster und sollen sie auch in komplexen und lauten Umgebungen erkennen können. Ein solcher Fingerabdruck kann ermittelt und in einer Datenbasis hinterlegt werden. Die automatisierte Erkennung sucht anschließend nach spezifischen Mustern im akustischen Signal, die einer Drohne zugeordnet werden können.

Gerade die Trennung des Drohnengeräuschs von der akustischen Umgebung ist dabei entscheidend. Verkehr, Maschinen oder andere Umgebungsgeräusche können das Signal überlagern. Fraunhofer kombiniert deshalb leistungsfähige Mikrofone und Audiosignalverarbeitung mit Verfahren des maschinellen Lernens. Dadurch lassen sich akustische Informationen auch unter anspruchsvollen Umweltbedingungen und bei starkem Umgebungslärm nutzen.

Mehrere Mikrofone liefern darüber hinaus räumliche Informationen. Aus ihren Signalen lässt sich ableiten, aus welcher Richtung sich ein Flugobjekt nähert. Damit beschränkt sich das Verfahren nicht auf die bloße Feststellung, dass eine Drohne vorhanden ist: Das System kann sie zugleich lokalisieren und räumlich einordnen.

Akustik ergänzt Radar, Kamera und Lidar

Die eigentliche Stärke des Ansatzes liegt weniger darin, Akustik gegen andere Sensorverfahren auszuspielen, als vielmehr in ihrer Kombination.

Radar, Kamera, Lidar, Funkaufklärung und Akustik basieren auf unterschiedlichen physikalischen Prinzipien und verfügen entsprechend über unterschiedliche Stärken und Grenzen. Das Fraunhofer IDMT entwickelt seine Lösung ausdrücklich als komplementäre Sensorik, die sich in einen Sensordatenverbund integrieren lässt. Gerade in bebauten oder bewaldeten Gebieten kann Akustik einen Mehrwert bieten, weil Drohnen erfasst werden können, bevor sie für andere Sensoren sichtbar sind.

Hinzu kommt ein weiterer Aspekt: Nicht jedes unbemannte Fluggerät lässt sich zuverlässig anhand seiner Funkkommunikation entdecken. Glasfaser- oder autonom gesteuerte Systeme können der Funkaufklärung entgehen. Auch hier liefert die Geräuschsignatur eine vom Kommunikationsweg unabhängige Informationsquelle.

Für moderne Drohnendetektionssysteme ergibt sich daraus ein mehrschichtiges Prinzip: Nicht ein einzelner Sensor muss unter allen Bedingungen die vollständige Lage erfassen. Stattdessen können unterschiedliche Verfahren Informationen beisteuern, die anschließend zusammengeführt werden.

Akustischer „Wake-up“-Sensor für weitere Systeme

Besonders interessant ist die Rolle der Akustik als „Wake-up“-Komponente.

Die Mikrofontechnik kann die Umgebung kontinuierlich überwachen und bei einem akustischen Hinweis auf eine Drohne weitere Sensorkomponenten aktivieren. Auf diese Weise müssen leistungs- und rechenintensivere Komponenten nicht zwangsläufig permanent für jeden Bereich mit maximalem Aufwand betrieben werden. Fraunhofer hebt insbesondere den vergleichsweise geringen Energiebedarf der akustischen Lösung hervor.

Eine mögliche Detektionskette lässt sich damit vereinfacht so beschreiben:

Akustisches Signal → Erkennung und Klassifizierung → Richtungsbestimmung und Lokalisation → Aktivierung weiterer Sensorik → zusätzliche Verifikation.

Die Akustik wird damit zu einer vorgelagerten Informationsschicht. Sie liefert einen ersten Hinweis auf ein potenzielles Flugobjekt; weitere Sensoren können anschließend zusätzliche Informationen zur Lagebewertung beitragen. Dieses Zusammenspiel ist besonders dort interessant, wo mehrere Sensortechnologien zu einem integrierten Sicherheits- oder Lagebildsystem verbunden werden sollen.

Passive Sensorik mit geringem Energiebedarf

Ein wesentlicher technischer Unterschied zu aktiv sendenden Verfahren liegt in der passiven Arbeitsweise. Die akustische Sensorik empfängt vorhandene Schallereignisse, sendet selbst jedoch keine Ortungssignale aus. Dadurch ist ihr Energiebedarf vergleichsweise niedrig. Die Technik kann autark mit Akkus betrieben und flächendeckend ausgebracht werden.

Auch unter taktischen Gesichtspunkten ist dieses Prinzip relevant: Weil das System selbst keine elektromagnetischen Signale für die Detektion aussendet, lässt sich sein Standort nicht anhand solcher Emissionen bestimmen. Die passive akustische Detektion ist zudem nicht auf Funkkommunikation angewiesen und besitzt dadurch andere Eigenschaften als aktiv sendende Systeme.

Das System ermöglicht darüber hinaus eine 360-Grad-Überwachung. Geräusche aus unterschiedlichen Richtungen können kontinuierlich erfasst werden. Die Kombination aus passiver Arbeitsweise, niedrigem Energiebedarf und flächiger Verteilung eröffnet damit Möglichkeiten für dezentrale Sensorarchitekturen.

Reichweite hängt von der akustischen Umgebung ab

Akustische Drohnenerkennung ist allerdings kein Verfahren mit unbegrenzter Reichweite. Entscheidend sind unter anderem die Geräuschkulisse und die jeweiligen Umgebungsbedingungen.

Je nach Störgeräuschumfeld liegt die Detektions- und Lokalisierungsreichweite bei etwa 50 bis 200 Metern bei einer zeitlichen Auflösung von einer Sekunde. Die Angabe verdeutlicht zugleich, weshalb die Akustik vor allem als Ergänzung zu weiteren Sensoren interessant ist und nicht als universeller Ersatz für bestehende Detektionsverfahren verstanden werden sollte.

Die Technologie zielt damit vor allem darauf, eine zusätzliche Informationslücke zu schließen: Sie kann Hinweise liefern, wenn ein Fluggerät zwar noch nicht sichtbar, aber bereits hörbar ist.

Forschung läuft bereits seit 2016

Hinter der aktuellen Lösung steht eine mehrjährige Entwicklung. Bereits seit 2016 arbeitet der Oldenburger Institutsteil Hör-, Sprach- und Audiotechnologie HSA des Fraunhofer IDMT an der akustischen Erkennung und Lokalisation von Drohnen. Einen Teil der Forschungsgrundlage bilden öffentlich geförderte Verbundprojekte sowie weitere interne Entwicklungsarbeiten.

Aus dieser Forschungsarbeit sind inzwischen verschiedene Integrationsmöglichkeiten hervorgegangen. Fraunhofer bietet sowohl Softwarekomponenten zur Einbindung in bestehende Systeme als auch eine vollintegrierbare Systemlösung an. Damit richtet sich die Entwicklung nicht ausschließlich an Betreiber eigenständiger akustischer Systeme, sondern auch an Hersteller und Systemintegratoren, die die Technologie mit vorhandener Radar-, Optik- oder Lidar-Sensorik kombinieren wollen.

Live-Demonstration auf den Drone Days 2026

Einen praktischen Einblick in den Entwicklungsstand will das Fraunhofer IDMT Ende August geben. Die Drone Days 2026 finden vom 26. bis 28. August 2026 an zwei Standorten statt: am Flughafen Bremen und am Flugplatz Oldenburg-Hatten.

Das Fraunhofer IDMT selbst demonstriert seine akustische Drohnenerkennung am 27. und 28. August auf dem Außengelände in Hatten. Die Technik ist dazu in das Demonstrationsfahrzeug „The Hearing Car“ integriert. Dort sollen Drohnendetektion und -lokalisation in Echtzeit gezeigt werden.

Das Mikrofon wird Teil der Sicherheitsarchitektur

Die Entwicklung aus Oldenburg steht exemplarisch für einen grundsätzlichen Wandel in der Drohnendetektion. Entscheidend ist zunehmend nicht die Frage, welcher einzelne Sensor alle Anforderungen erfüllen kann, sondern wie sich unterschiedliche Sensortechnologien sinnvoll miteinander verbinden lassen.

Akustik besitzt dabei eine klar definierte Rolle: Sie arbeitet passiv, benötigt vergleichsweise wenig Energie, funktioniert ohne direkte Sichtlinie und kann neben der Erkennung auch Informationen zur Richtung und Lokalisation liefern. Ihre Leistungsfähigkeit hängt gleichzeitig von der akustischen Umgebung und der Entfernung zum Flugobjekt ab. Genau deshalb ist ihre Integration in einen Sensordatenverbund entscheidend.

Radar, Kamera oder Lidar werden durch Mikrofone nicht überflüssig. Vielmehr entsteht eine zusätzliche Detektionsschicht, die vorhandene Systeme dort unterstützen kann, wo deren Informationslage unvollständig bleibt.

Damit bekommt ein Sensor, der in komplexen Sicherheitsarchitekturen lange eher eine ergänzende Rolle spielte, eine neue Funktion: Das Mikrofon wird vom reinen Schallaufnehmer zum intelligenten Frühwarnsensor.