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title: "Warum wir über Drohnenerkennung sprechen müssen."
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summary: "Drone detection is essential for protecting European critical infrastructure beyond military applications, as civilian facilities like power plants and airports face increasing threats from reconnaissance and potential sabotage. The article discusses recent incidents in Leipzig and Hannover, the economic scalability challenges of detection systems, and the evolving nature of hybrid threats against infrastructure."
tags: "drone-detection, critical-infrastructure, security, hybrid-threats, unmanned-systems, infrastructure-protection"
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# Warum wir über Drohnenerkennung sprechen müssen.

Testen von Drohnenerkennungssystemen in einem Umspannwerk. (C) VEKTIR / Jussi Rissanen Nach den aktuellen Ereignissen von Leipzig und Hannover versuche ich mich hier mal an einer Einordnung, etwas Hintergrundwissen und Ausblick. Wir sind vor einem Dreivierteljahr mit Vektir gestartet, und während wir uns als Startup konsolidieren, wird unsere Gründungsidee von der Wirklichkeit eingeholt. Wer aktuell über Drohnen spricht, denkt schnell an den Krieg in der Ukraine, an FPV-Drohnen, militärische Aufklärung oder klassische Drohnenabwehr. Das ist sehr präsent, übersieht aber einen relevanten Teil der europäische Sicherheitslage: Die wesentlich größere Zahl potenziell zu schützender Objekte liegt nicht auf dem Gefechtsfeld, sondern mitten in unserer zivilen Infrastruktur: Flughäfen, Kraftwerke und Umspannwerke, Industrieanlagen, Logistikzentren, Häfen, Baustellen und viele weitere Einrichtungen, von deren Funktionieren unser tägliches Leben abhängt. Der Vorfall in Leipzig hat das Thema auf der Tagesordnung nach oben gehoben, aber mehr dazu später. Diese Herausforderung lässt sich nicht einfach mit militärischen Lösungen beantworten. Ein militärisches Counter-UAS-System mit komplexer Radar-, Effektoren- und Führungsinfrastruktur kostet mehrere Millionen Euro. Solche Systeme haben dort ihre Berechtigung, wo die Bedrohung und der Schutzwert entsprechende Investitionen rechtfertigen. Europa verfügt jedoch über tausende zivile Standorte, die ebenfalls ein Lagebild über den Luftraum benötigen. Wenn Drohnenerkennung flächendeckend Teil des Schutzes kritischer Infrastruktur werden soll, muss sie deshalb nicht nur technisch funktionieren, sondern auch wirtschaftlich umsetzbar und skalierbar sein. Illegale Drohnenflüge, insbesondere über kritischen Infrastrukturen und militärischen Einrichtungen, haben in Deutschland in den letzten Jahren zugenommen. Sicherheitsbehörden beobachten dabei seit Beginn des russischen Angriffskrieges gegen die Ukraine ein erhöhtes Meldeaufkommen. Als mögliche Hintergründe werden Spionage und die Vorbereitung von Sabotage durch ausländische staatliche Akteure angenommen, eine eindeutige Zuordnung einzelner Vorfälle ist jedoch häufig nicht möglich. [Quelle: Tagesschau ] Eine Drohne muss keinen Sprengstoff tragen, um ein Sicherheitsproblem darzustellen. Schon die Aufklärung eines Geländes kann wertvoll sein. Mit vergleichsweise einfachen handelsüblichen Systemen lassen sich Anlagenstrukturen dokumentieren, Zufahrten und Sicherheitsmaßnahmen beobachten, Materiallager lokalisieren oder mögliche Schwachstellen identifizieren. Das kann klassische Industriespionage sein. Es kann der Vorbereitung von Sabotage dienen. Und im sicherheitspolitischen Kontext kann es ausländischen Akteuren ermöglichen, ein detailliertes Bild kritischer Infrastruktur und militärisch relevanter Einrichtungen aufzubauen. Seit der Entdeckung einer Drohne mit Sprengstoff in einem sicherheitskritischen Bereich am Flughafen Leipzig/Halle im August wissen wir, dass der Übergang von Beobachtung zu einer konkreten physischen Bedrohung auch tief im europäischen Hinterland nicht mehr nur theoretisch ist. Die Bundesanwaltschaft untersucht den Vorfall und Bundesinnenminister Alexander Dobrindt bezeichnete ihn als eine neue Dimension der hybriden Bedrohung - eine abschließende Zuordnung zu einem bestimmten staatlichen Akteur liegt bislang nicht vor, im Moment schaut man eher nach Russland. Solche direkten Angriffe sind glücklicherweise weiterhin die Ausnahme – die Verwundbarkeit moderner Infrastruktur lässt sich jedoch auch ohne Drohnen beobachten. Anfang Januar 2026 beschädigte ein mutmaßlicher Brandanschlag Hochspannungskabel im Südwesten Berlins. Zeitweise waren rund 45.000 Haushalte und mehr als 2.000 Unternehmen ohne Strom; die Wiederherstellung der Versorgung dauerte mehrere Tage. Der Vorfall zeigt, welche gesellschaftlichen Auswirkungen bereits ein lokal begrenzter Angriff auf wenige kritische Komponenten haben kann. Neben politisch motivierter Sabotage gibt es allerdings noch eine wesentlich alltäglichere Bedrohung, die in der Diskussion über Drohnen häufig übersehen wird: klassische Kriminalität. Material-, Kabel- und insbesondere Kupferdiebstahl verursachen seit Jahren erhebliche Schäden auf Baustellen und an Infrastruktur. Im (privatwirtschaftlichen) BauWatch Crime Report 2025 gaben die befragten Unternehmen beispielsweise an, dass Kupfer/Kabel bei gut 46 Prozent der registrierten Diebstähle betroffen war. Dies deckt sich mit eigenen Gesprächen, die wir mit Verteilnetzbetreibern geführt haben. Gerade beim Ausbau unserer Energieinfrastruktur hin zu nachhaltigen, dezentralisierten Systemen geht der Schaden über das Eigentumsdelikt hinaus. Trafostationen, neue Leitungen, Solar- und Windparks sowie Baustellen für den Netzausbau enthalten große Mengen hochwertiger Materialien und befinden sich häufig an abgelegenen oder schwer zu überwachenden Standorten. Drohnen bieten hier ein einfaches Mittel, um Gelände und Materiallager vorab auszukundschaften, ohne das Grundstück betreten zu müssen. Die Auswirkungen solcher Delikte gehen über den unmittelbaren Materialwert hinaus. Gestohlene Kabel oder Komponenten verzögern Bauprojekte, binden Personal und Ersatzmaterial und können Anlagen über längere Zeit außer Betrieb setzen. In einer Phase, in der Europa sein Stromnetz gleichzeitig modernisieren und massiv für dezentrale erneuerbare Energieerzeugung ausbauen muss, werden Materialverfügbarkeit, Reparaturkapazitäten und die Resilienz der Infrastruktur damit selbst zu strategischen Faktoren. Der erste Schritt zu mehr Sicherheit ist Transparenz. Betreiber müssen wissen können, ob sich Drohnen über oder in unmittelbarer Nähe ihrer Anlagen bewegen, wie häufig dies geschieht, woher sie kommen und ob sich wiederkehrende Muster erkennen lassen. Erst auf Grundlage eines solchen Lagebildes kann entschieden werden, ob ein Vorfall harmlos, kriminell, nachrichtendienstlich relevant oder eine konkrete Bedrohung ist – und welche Reaktion angemessen ist. Für militärische Standorte kann diese Fähigkeit Teil eines umfassenden Counter-UAS-Systems sein. Für die tausenden zivilen Einrichtungen Europas brauchen wir zusätzlich Lösungen, die sich wirtschaftlich und technisch in großer Zahl ausrollen lassen. Welche Drohnen und Technologien gibt es? Wer über Drohnenerkennung und Drohnenabwehr spricht, muss zunächst verstehen, was wir eigentlich erkennen wollen. Denn „die Drohne“ gibt es nicht. Unter dem Begriff werden heute Fluggeräte zusammengefasst, die sich hinsichtlich Größe, Antrieb, Reichweite, Steuerung und Einsatzzweck erheblich unterscheiden. Hinzu kommt eine außergewöhnlich hohe Innovationsgeschwindigkeit. Noch vor gut zehn Jahren waren unbemannte Fluggeräte außerhalb militärischer Anwendungen, des Modellflugs und einiger professioneller Spezialanwendungen ein vergleichsweise kleines Thema. Heute sind leistungsfähige Kameradrohnen für wenige hundert Euro verfügbar, während gleichzeitig autonome Flugsteuerungen, moderne Sensorik, hochauflösende Kameras und leistungsfähige Funktechnik zu Massenprodukten geworden sind. Einen zusätzlichen und tragischen Innovationsschub hat der russische Angriffskrieg gegen die Ukraine ausgelöst. Drohnen haben sich dort innerhalb weniger Jahre zu einem zentralen Element der Kriegsführung entwickelt. Technologien, Einsatzkonzepte und Gegenmaßnahmen werden unter realen Bedingungen in extrem kurzen Innovationszyklen weiterentwickelt. Die NATO bezeichnet Drohnen inzwischen ausdrücklich als eine Technologie, die den Kampf der Ukraine grundlegend verändert hat, und arbeitet systematisch daran, die dort gewonnenen Erfahrungen auszuwerten. Diese Erfahrungen sind für die Entwicklung von Detektions- und Abwehrtechnologien außerordentlich wertvoll. Sie lassen sich allerdings nicht eins zu eins auf den Schutz ziviler Infrastruktur übertragen. Ein Gefechtsfeld stellt andere Anforderungen an Sensorik, Kosten, Fehlalarmraten, Reichweite und Reaktionsmöglichkeiten als beispielsweise ein Umspannwerk, ein Flughafen oder ein Industriepark mitten in Deutschland. Genau diese Unterscheidung wird in der aktuellen Diskussion aus meiner Sicht häufig vernachlässigt. Multikopter – klein, agil und überall verfügbar Die für den zivilen Bereich wahrscheinlich wichtigste Gruppe sind Multikopter. Vereinfacht gesagt handelt es sich dabei um kleine Hubschrauber mit drei, vier oder mehr Rotoren. Am weitesten verbreitet ist der Quadcopter mit vier Rotoren – also genau die Bauform, die wir heute typischerweise mit dem Begriff „Drohne“ verbinden. Ihr großer Vorteil ist die große Flexibilität. Multikopter können senkrecht starten und landen, auf der Stelle schweben, sehr langsam fliegen und ihre Bewegungsrichtung innerhalb kürzester Zeit ändern. Eine Start- oder Landebahn ist nicht erforderlich. Dadurch können sie praktisch überall eingesetzt werden. Die Bandbreite reicht von Kleinstsystemen mit weniger als 250 Gramm bis zu professionellen Plattformen mit mehreren Kilogramm Gewicht und entsprechender Nutzlast. Bereits relativ kostengünstige Consumer-Drohnen verfügen heute über hochauflösende Kameras, GPS-Navigation, stabilisierte Kamerasysteme und teilweise automatisierte Flugfunktionen. Daneben existiert eine große FPV-Szene („First Person View“). Hierbei überträgt eine Kamera an der Drohne ein Livebild an den Piloten, der das Fluggerät aus der Perspektive der Drohne steuert. Ursprünglich insbesondere für Modellflug und Drohnenrennen populär geworden, hat gerade diese Technologie im Krieg in der Ukraine eine neue militärische Bedeutung erhalten. Aus Sicherheitsperspektive ist entscheidend, dass solche Systeme leicht verfügbar sind. Fertige Multikopter können von Privatpersonen problemlos erworben werden. Gleichzeitig lassen sich FPV- und andere Multikopter aus frei erhältlichen Komponenten selbst aufbauen. Flugsteuerungen, Motoren, Kameras, Funkmodule und Rahmen sind weltweit als Standardkomponenten verfügbar. Für zivile Anwendungen versucht die Europäische Union, diesen schnell wachsenden Markt durch einheitliche Regeln zu strukturieren. Dazu gehören Registrierungspflichten, Kompetenznachweise für Piloten, unterschiedliche Betriebskategorien und technische Klassen für Drohnen. Seit dem 1. Januar 2024 spielt zudem die direkte „Remote Identification“ eine wichtige Rolle. Je nach Drohnenklasse und Betriebskategorie müssen entsprechende Systeme während des Fluges Identifikations- und Flugdaten lokal aussenden. Dazu können unter anderem die Position der Drohne und die Registrierungsnummer des Betreibers gehören. Diese Regulierung ist für den legalen Drohnenbetrieb wichtig – für die Sicherheitsbetrachtung löst sie das Problem allerdings nur teilweise. Wer eine Drohne bewusst für Spionage, Sabotage oder andere illegale Aktivitäten einsetzen möchte, wird naturgemäß eher nicht freiwillig eine elektronische Identifikation aussenden. Starrflügler – Reichweite statt Schwebeflug Eine zweite wichtige Kategorie sind Starrflügler. Technisch betrachtet handelt es sich dabei eher um kleine Flugzeuge als um klassische „Drohnen“. Sie erzeugen ihren Auftrieb über Tragflächen und werden typischerweise von einem Zug- oder Druckpropeller angetrieben. Der wesentliche Unterschied zum Multikopter liegt in der Flugphysik. Während ein Multikopter kontinuierlich Energie aufwenden muss, um in der Luft zu bleiben, erzeugt der Starrflügler seinen Auftrieb durch die Vorwärtsbewegung. Dadurch können Starrflügler energieeffizienter fliegen und deutlich größere Reichweiten erreichen. Dafür verlieren sie die wesentlichen Vorteile eines Multikopters: Sie können nicht auf der Stelle schweben, nicht seitwärts fliegen und benötigen eine Möglichkeit zum Starten und Landen. Kleinere Systeme können per Hand oder Katapult gestartet werden; größere Systeme benötigen entsprechende Startvorrichtungen oder eine Startbahn. Auch die Landung erfordert ausreichend Platz oder spezielle Rückholsysteme. Im normalen zivilen Umfeld spielen solche Systeme - abgesehen vom klassischen Modellflug und professionellen Spezialanwendungen - daher eine deutlich geringere Rolle als Multikopter. Militärisch sind ihre hohe Reichweite und die mögliche Nutzlast dagegen äußerst interessant. An diesem Ende des Spektrums wird die begriffliche Grenze zwischen Drohne, Loitering Munition und Marschflugkörper zunehmend unscharf. Ein prominentes Beispiel sind die iranischen Shahed 136-Systeme (und deren russische Variante Geran-2), die seit Beginn des Krieges in der Ukraine in großer Zahl eingesetzt werden. Solche Systeme können über große Entfernungen operieren und erhebliche Nutzlasten transportieren. Für den Schutz ziviler Infrastruktur in Mitteleuropa ist diese Unterscheidung wichtig: Ein handelsüblicher Quadcopter, der wenige Kilometer von seinem Startpunkt entfernt operiert, stellt ein völlig anderes Detektionsproblem dar als ein autonomer Starrflügler, der über eine große Entfernung ein programmiertes Ziel anfliegt. Regulierte und nicht-kooperative Drohnen Für die Sicherheitsbetrachtung ist neben der Bauform eine zweite Unterscheidung mindestens ebenso wichtig: Verhält sich die Drohne kooperativ oder nicht? Eine regulär betriebene moderne Drohne kann beispielsweise Remote-ID-Daten aussenden und verfügt über eine aktive Funkverbindung zum Piloten. Damit entstehen mehrere technische Möglichkeiten, sie zu erkennen und gegebenenfalls sogar zu identifizieren. Die europäischen Remote-ID-Regelungen schaffen hierfür eine wichtige Grundlage. Bei einer bewusst illegal eingesetzten Drohne können diese Merkmale dagegen fehlen. Remote-ID kann nicht vorhanden oder deaktiviert sein. Eine autonome Drohne benötigt während des Fluges möglicherweise überhaupt keine permanente Funkverbindung. Andere Systeme können Kommunikationsverfahren verwenden, die mit einfachen RF-Detektoren nicht ohne Weiteres zu erkennen sind. Wie können Drohnen erkannt werden? Grundsätzlich lassen sich die heute verfügbaren Detektionsverfahren zunächst in zwei Gruppen einteilen: aktive und passive Erkennung. Die klassische aktive Erkennung erfolgt mittels Radar. Dabei sendet das System elektromagnetische Signale in den zu überwachenden Luftraum. Treffen diese auf ein Objekt, wird ein Teil der Energie reflektiert und von der Radarstation wieder empfangen. Aus Laufzeit, Richtung und weiteren Eigenschaften der Reflexion lassen sich Position und Bewegung eines Objektes sehr präzise bestimmen. Radar ist deshalb aus der militärischen Luftüberwachung nicht wegzudenken. Für die Detektion kleiner Drohnen stellt es allerdings besondere Anforderungen: Die Objekte sind klein, fliegen häufig niedrig und bewegen sich in einer Umgebung mit Gebäuden, Bäumen, Fahrzeugen, Vögeln und zahlreichen weiteren Reflexionsquellen. Hinzu kommt ein prinzipieller Nachteil aktiver Verfahren: Wer aktiv sendet, erzeugt selbst eine elektromagnetische Signatur. Insbesondere im militärischen Umfeld kann die Radarquelle lokalisiert werden und selbst zum Ziel werden. Darüber hinaus müssen Frequenznutzung, elektromagnetische Verträglichkeit und die jeweiligen regulatorischen Rahmenbedingungen am Einsatzort berücksichtigt werden. Für zivile Anwendungen stellt sich deshalb eine Frage: Können wir für jeden Flughafen, jedes Umspannwerk, jeden Solarpark und jedes Industrieareal tatsächlich ein eigenes aktives Radarsystem aufbauen? Möglichkeiten zur passiven Drohnenerkennung Bis heute beginnt Drohnenerkennung erstaunlich oft mit einem Menschen. Ein Mitarbeiter des Werkschutzes hört ein ungewöhnliches Geräusch, jemand sieht ein blinkendes Licht am Himmel oder ein Pilot meldet eine Drohne in der Nähe eines Flughafens. Solche Beobachtungen sind keineswegs wertlos – im Gegenteil, sie sind nach wie vor ein wichtiger Bestandteil des Lagebildes. Die DFS registrierte für das Jahr 2025 insgesamt 225 Behinderungen durch Drohnen im deutschen Luftraum , gegenüber 161 im Vorjahr. Gleichzeitig weist die DFS darauf hin, dass der deutliche Anstieg der Meldungen teilweise auf den zunehmenden Einsatz technischer Detektionssysteme zurückzuführen sein könnte. Für einen flächendeckenden Schutz kritischer Infrastruktur reicht die zufällige Beobachtung durch Menschen allerdings nicht aus. Ein Sicherheitsmitarbeiter kann nicht gleichzeitig rund um die Uhr in alle Richtungen hören und schauen. Automatisierte Sensorik besitzt hier ein wesentlich größeres Skalierungspotenzial. Hier sind insbesondere passive Systeme interessant. Sie beobachten ihre Umgebung, ohne selbst Radar- oder Störsignale auszusenden. Das ist für zivile Infrastruktur attraktiv, weil solche Sensoren vergleichsweise unauffällig betrieben und großflächig verteilt werden können. Gleichzeitig ist passive Detektion kein einzelnes Verfahren. Es gibt mehrere grundsätzlich unterschiedliche Möglichkeiten - und jede davon sieht einen anderen Teil des Problems. Akustische Erkennung – hören, was sich nicht verstecken lässt Eine Multikopterdrohne kann ihre Funkverbindung abschalten, ihre Remote-ID deaktivieren oder autonom fliegen. Was sie während des Fluges kaum vermeiden kann, sind jedoch die mechanischen und aerodynamischen Geräusche ihrer Rotoren und Motoren. Genau hier setzt die akustische Detektion an. Mikrofonarrays – vereinfacht gesagt mehrere räumlich angeordnete Mikrofone – ermöglichen es, Schall nicht nur zu erkennen, sondern auch dessen Einfallsrichtung zu bestimmen. Mit Beamforming- und Laufzeitverfahren können solche Systeme die Richtung einer Schallquelle kontinuierlich verfolgen. Moderne Forschung zeigt, dass akustische UAV-Erkennung und -Klassifizierung mit vergleichsweise kostengünstiger Sensorik möglich ist und sich insbesondere deshalb für passive Counter-UAS-Anwendungen eignet. Die Herausforderung liegt weniger darin, dass Drohnen kein charakteristisches Geräusch erzeugen, sondern darin, dieses Geräusch zuverlässig aus der realen akustischen Umgebung herauszufiltern. Straßenverkehr, Maschinen, Wind, Flugzeuge, Vögel oder Regen können ähnliche spektrale Komponenten erzeugen. Deshalb spielen heute KI-basierte Klassifikationsverfahren eine wichtige Rolle. Sie analysieren charakteristische Muster der Rotor- und Motorgeräusche und unterscheiden sie von normalen Umgebungsgeräuschen. Aktuelle Forschungsarbeiten zeigen zugleich, dass gerade die Übertragbarkeit auf unbekannte Drohnentypen und neue Geräuschumgebungen eine der zentralen Herausforderungen bleibt. Die praktisch erreichbare Reichweite hängt stark von Drohnengröße, Umgebungsgeräusch, Windrichtung, Mikrofonanordnung und Gelände ab. Kleine Multikopter sind naturgemäß schwieriger zu hören als größere Fluggeräte mit Verbrennungs- oder deutlich leistungsfähigeren Elektromotoren. Eine pauschale Detektionsreichweite kann daher nicht angegeben werden - unter günstigen Bedingungen können leistungsfähige Systeme mehrere hundert Meter erreichen. Mehrere verteilte akustische Sensoren erlauben zusätzlich eine geometrische Lokalisierung der Drohne. Akustik ermöglicht also einen kostengünstigen 360-Grad-Sensor, der weder Sichtkontakt noch ein Funksignal der Drohne benötigt, die Reichweite wird durch Wind und Umgebungsgeräusche verringert. RF-Erkennung – Drohnen anhand ihrer Funksignale erkennen Der zweite wichtige passive Ansatz ist die Überwachung des Funkspektrums. Die meisten handelsüblichen Drohnen kommunizieren während des Fluges mit einer Fernsteuerung. Dabei werden Steuerbefehle, Telemetriedaten und häufig auch ein Videostream übertragen. Diese Signale erzeugen eine elektromagnetische Signatur, die aus einiger Entfernung erfasst werden kann. Mit Software-Defined Radios – kurz SDR – können große Frequenzbereiche flexibel überwacht und charakteristische Signalmuster analysiert werden. Machine-Learning-Verfahren ermöglichen es inzwischen, solche RF-Signaturen automatisch zu erkennen und teilweise auch bestimmten Drohnen- oder Controllertypen zuzuordnen. Forschungssysteme zeigen, dass hierfür keine extrem teure Spezialhardware erforderlich sein muss: SDR, Antenne und geeignete Signalverarbeitung können bereits eine leistungsfähige Basis bilden. Je nach Signal und System lassen sich darüber hinaus zusätzliche Informationen gewinnen. Bei Remote-ID-konformen Drohnen werden beispielsweise Positions- und Identifikationsinformationen ausgesendet. Bei proprietären Kommunikationssystemen können – soweit Protokoll, Verschlüsselung und Rechtslage dies zulassen – teilweise weitere Telemetriedaten ausgewertet werden. Bei FPV-Systemen ist zudem der Videosender selbst eine interessante Signatur: Aktuelle Forschungsarbeiten zur Erkennung von FPV-Drohnen nutzen gerade deren kontinuierliche Videoübertragung als RF-Merkmal. Die reine Feststellung, dass sich ein typisches Drohnensignal im Spektrum befindet, ist ist mit KI-Methoden robust umsetzbar. Deutlich anspruchsvoller ist die Richtungsbestimmung. Dafür werden mehrere Antennen, phasenbasierte Verfahren oder verteilte Sensorstationen benötigt. Gute Systeme können damit nicht nur die Drohne, sondern teilweise auch die Richtung eines zugehörigen Controllers bestimmen. RF-Erkennung ist deshalb eines der wirtschaftlich interessanteren Erkennungsverfahren: Sie kann große Reichweiten erzielen, die Hardware ist verhältnismäßig preiswert, lässt sich softwareseitig weiterentwickeln und profitiert stark von modernen KI-Verfahren. Sie besitzt aber eine fundamentale Schwäche: Sie kann nur Funk erkennen, der auch ausgesendet wird. Glasfaser-Drohnen - wenn das Kommunikationssignal verpackt wird Der Krieg in der Ukraine hat sehr anschaulich gezeigt, wie schnell Gegenmaßnahmen wiederum neue Drohnentechnologien hervorbringen - Ein Beispiel sind glasfasergesteuerte FPV-Drohnen. Statt Steuerbefehle und Videobild per Funk zu übertragen, führt die Drohne während des Fluges eine dünne Glasfaserleitung mit sich, über die die Kommunikation mit dem Piloten erfolgt. NATO Allied Command Transformation beschreibt diese Technologie als eine vergleichsweise neue operative Entwicklung und adressiert sie in eigenen Workshops . Problematisch ist, das neben der Detektion auch klassische Electronic-Warfare-Systeme keine Funkverbindung mehr stören können. Für RF-Detektionssysteme ist die Konsequenz ebenso eindeutig: Wo keine relevante Funkübertragung stattfindet, gibt es auch nichts zu detektieren oder anzupeilen. Die Technologie bringt allerdings erhebliche Nachteile mit sich. Die Drohne muss während des gesamten Fluges eine Spule mit Glasfaser transportieren und die Leitung hinter sich abrollen. Das erhöht Gewicht und logistischen Aufwand und macht das System typischerweise zu einem Einweg- beziehungsweise verbrauchenden Einsatzmittel. Zudem hinterlässt die Faser physisch eine Spur. Auf lokal begrenzten Gefechtsfeldern können diese Nachteile akzeptabel sein. Für typische zivile Szenarien wie Industriespionage oder Materialdiebstahl ist die Technologie derzeit deutlich weniger attraktiv. Dennoch zeigt sie exemplarisch, warum eine Sicherheitsarchitektur nicht ausschließlich auf die Detektion von Funksignalen vertrauen darf. Autonomer Flug – wenn die Drohne überhaupt keine Steuersignale mehr braucht Noch grundlegender ist ein zweiter Ansatz: die Kommunikation während des eigentlichen Einsatzes vollständig wegzulassen: Eine Drohne kann vor dem Start mit einer Route programmiert werden und diese anschließend selbstständig abfliegen. GNSS-Systeme wie GPS, Galileo oder GLONASS liefern dafür in vielen Situationen ausreichend genaue Positionsinformationen. Moderne Flugcontroller können Wegpunkte, Flughöhen und Missionsabläufe ohne permanente Verbindung zu einem Piloten abarbeiten. Darüber hinaus entwickelt sich die Autonomie sehr schnell weiter. Kameras und andere Sensoren können direkt an Bord ausgewertet werden, sodass Drohnen Gelände, Gebäude oder andere Objekte eigenständig erkennen und ihre Navigation entsprechend anpassen können. Aktuelle Forschung zeigt, wie weit autonome Navigation selbst auf kleinen und ressourcenbeschränkten UAV-Plattformen inzwischen entwickelt ist. Im zivilkriminellen Umfeld hat das allerdings einen entscheidenden Nachteil. Ohne Live-Verbindung verliert der Betreiber die Möglichkeit, die Situation laufend zu beurteilen und spontan auf Veränderungen zu reagieren. Für das Ausspähen eines Materiallagers oder das Beobachten beweglicher Ziele ist ein Livebild naturgemäß wertvoll. Für einen vorab definierten militärischen Angriff auf ein bekanntes Ziel kann eine weitgehend autonome Navigation dagegen völlig ausreichend sein. Die dafür erforderliche Rechenleistung wird gleichzeitig immer kleiner und günstiger. Damit wird autonome, emissionsarme Drohnentechnik in Zukunft eher wichtiger als unwichtiger. Kamera- und optische Erkennung – sehen und identifizieren Eine weitere passive Möglichkeit ist die optische Detektion. Kameras haben dabei einen wesentlichen Vorteil: Sie liefern nicht nur einen abstrakten Sensorwert, sondern unmittelbar ein Bild des erkannten Objektes. Das ist insbesondere für die Verifikation eines Alarms relevant. Ein Sicherheitsteam möchte am Ende nicht nur wissen, dass „etwas“ erkannt wurde, sondern möglichst beurteilen können, ob es sich um einen Vogel, einen Multikopter oder ein anderes Flugobjekt handelt. Bildmaterial kann zudem für Dokumentation und spätere Ermittlungen von erheblichem Wert sein. Optische Systeme besitzen allerdings einen grundlegenden Zielkonflikt zwischen Sichtfeld und Reichweite. Eine Weitwinkelkamera überwacht einen großen Teil des Himmels, bildet eine weit entfernte kleine Drohne jedoch nur mit sehr wenigen Pixeln ab. Ein leistungsfähiges Teleobjektiv kann ein Objekt dagegen über große Entfernung detailliert darstellen, betrachtet gleichzeitig aber nur einen sehr kleinen Ausschnitt des Luftraums. Deshalb sind hochwertige optische Systeme häufig besonders wirkungsvoll, wenn ein anderer Sensor bereits eine ungefähre Richtung geliefert hat und die Kamera anschließend automatisch auf dieses Ziel geschwenkt wird – sogenanntes „slew-to-cue“. Auch Wetter und Beleuchtung setzen Grenzen. Nebel, starker Regen oder Rauch reduzieren die Reichweite sichtbarer Kameras deutlich. Wärmebild- und Infrarotsensoren ermöglichen zwar einen Betrieb bei Nacht, besitzen aber ebenfalls physikalische Grenzen hinsichtlich Auflösung, Kontrast und Witterung. Optische Sensorik ist deshalb hervorragend zur Verifikation und Identifikation geeignet, als alleiniger 360-Grad-Frühwarnsensor aber nur bedingt wirtschaftlich. Passivradar – Radar ohne eigenen Sender Besonders spannend sind aktuelle Entwicklungen im Bereich des passiven Radars: Das Grundprinzip ist zunächst ungewöhnlich: Warum sollte man selbst starke Radarsignale aussenden, wenn unsere Umgebung ohnehin voller elektromagnetischer Signale ist? Mobilfunkbasisstationen, digitale Rundfunksender, WLAN-Systeme und LEO-Internet- Satelliten senden kontinuierlich Funkwellen aus. Treffen diese Signale auf ein Flugobjekt, werden Teile davon reflektiert oder anderweitig beeinflusst. Ein passiver Radarsensor versucht, diese Veränderungen zu messen und daraus Informationen über Position und Bewegung eines Objektes abzuleiten. In der Radarforschung wird dieses Prinzip seit Jahren untersucht. Solche Systeme werden als passive beziehungsweise bistatische oder multistatische Radarsysteme bezeichnet und nutzen vorhandene Sender als „Illuminators of Opportunity“. Forschungsarbeiten demonstrieren entsprechende Ansätze unter anderem mit DVB-T- und Satellitensignalen . . Der große Vorteil liegt auf der Hand: Der Sensor selbst sendet nichts aus. Es entsteht damit keine eigene Radarquelle, die lokalisiert werden könnte. Die Herausforderung ist: Der Betreiber hat die genutzte Funkquelle nicht unter Kontrolle. Frequenz, Bandbreite, Ausleuchtungsrichtung und Verfügbarkeit werden von einem externen System bestimmt. Für Drohnendetektion befindet sich diese Technologie deshalb im Vergleich zu klassischen Radar-, RF- und Kamerasystemen noch in einer frühen Entwicklungs- und Industrialisierungsphase. Durch die zunehmende Dichte leistungsfähiger Mobilfunk- und Satellitensignale halte ich sie dennoch für einen der interessantesten Ansätze der kommenden Jahre. Intelligenten Kombination mehrerer Sensorprinzipien als Schlüssel zum Erfolg Die wichtigste Erkenntnis aus unserem Arbeiten im Bereich der passiven Drohnenerkennung: Ein Sensor reicht nicht: Ein RF-Sensor kann eine Drohne über große Distanz erkennen – aber nicht, wenn sie funklos fliegt. Ein Mikrofon kann genau diese Drohne hören – aber Wind, Verkehr und große Entfernung begrenzen seine Leistung. Eine Kamera kann hervorragende Beweisbilder liefern – muss dafür aber zunächst wissen, wohin sie schauen soll. Ein passives Radar kann prinzipiell auch vollkommen emissionslose Objekte erfassen – ist jedoch von vorhandenen Funkquellen und komplexer Signalverarbeitung abhängig. Und ein Mensch kann eine Drohne manchmal erstaunlich zuverlässig erkennen – aber eben nicht 24 Stunden am Tag gleichzeitig in alle Richtungen. Akustik, RF, Remote-ID, Optik und passive Radarverfahren liefern jeweils unterschiedliche Ausschnitte der Realität. Erst ihre gemeinsame Auswertung ermöglicht es, Schwächen einzelner Sensoren gegenseitig auszugleichen, Fehlalarme zu reduzieren und aus einzelnen Detektionen ein belastbares Lagebild zu erzeugen – die multimodale Sensorfusion ist ein unverzichtbarer Bestandteil zukünftiger Schutzkonzepte für kritische Infrastruktur. Konkrete nächste Schritte – „Democratize Drone Defense“ Wir werden Drohnen nicht wieder abschaffen. Sie sind preiswert, wirtschaftlich nützlich und technologisch längst Teil unseres Alltags. Gleichzeitig werden sie zunehmend für Spionage, Sabotage, organisierte Kriminalität und militärische Angriffe eingesetzt. Die richtige Antwort kann deshalb nicht darin bestehen, jeden Flughafen, jedes Umspannwerk, jeden Bahnhof und jedes Industriegebiet mit einem eigenen militärischen Drohnenabwehrsystem auszustatten. Das wäre wirtschaftlich kaum darstellbar und würde aufgrund der mit aktiven Effektoren verbundenen Risiken neue Sicherheitsprobleme schaffen. Aus meiner Sicht müssen wir stattdessen Drohnenverteidigung demokratisieren. Mit „Democratize Drone Defense“ meine ich ausdrücklich nicht, möglichst viele Menschen oder Unternehmen in die Lage zu versetzen, Drohnen selbst abzuschießen. Das Gegenteil ist der Fall. Wir müssen die Fähigkeit zur Erkennung, Bewertung und Meldung von Drohnen möglichst breit verfügbar machen – und gleichzeitig die eigentliche Abwehr dort konzentrieren, wo Kompetenz, Rechtsgrundlage und geeignete Einsatzmittel vorhanden sind. Daraus ergeben sich für mich drei konkrete nächste Schritte. 1. Situational Awareness schaffen – wir müssen wissen, was über uns fliegt Der erste Schritt ist banal und gleichzeitig fundamental: Wir brauchen Daten. Wir wissen heute erstaunlich wenig darüber, wie viele Drohnen tatsächlich über kritischen Infrastrukturen fliegen, welche Flugmuster auftreten, welche Systeme eingesetzt werden und wie viele dieser Flüge legitim, fahrlässig oder möglicherweise gezielt sicherheitsrelevant sind. Solange diese Datenbasis fehlt, bleibt auch jede Diskussion über Umfang und Kosten der Drohnenabwehr teilweise Spekulation. Erste technische Detektionssysteme werden an deutschen Flughäfen bereits eingeführt. Die Bundespolizei baut ihre Fähigkeiten zur Detektion und Abwehr aus; für das Jahr 2026 wurden unter anderem Mittel für entsprechende Systeme an Verkehrsflughäfen vorgesehen. In Frankfurt wird bereits ein neues Drohnendetektionssystem eingesetzt. Auch die stark gestiegenen gemeldeten Drohnenzahlen am BER werden zumindest teilweise mit verbesserter Detektion in Verbindung gebracht. Solche Installationen sollten nicht nur als lokale Sicherheitsmaßnahme verstanden werden. Sie sind gleichzeitig Messstationen für eine bislang kaum vermessene neue Ebene unseres Verkehrsraums: den bodennahen Luftraum. Wir sollten daher ein flächendeckendes und vernetztes Lagebild aufbauen, in dem Informationen aus RF-Detektion, Remote-ID, Radar, Akustik und anderen Sensoren zusammengeführt werden. Dafür braucht es eine gemeinsame Datenarchitektur, in der Ereignisse standortübergreifend korreliert werden können. Ein Teil der daraus gewonnenen Daten muss Forschung, Industrie und Start-ups zur Verfügung stehen. Offene Datensätze haben in anderen Bereichen der künstlichen Intelligenz enorm zur Innovationsgeschwindigkeit beigetragen. Das Gleiche kann für Drohnendetektion gelten: reale RF-Signaturen, Flugbewegungen, Fehlalarme und Sensordaten sind wesentlich wertvoller als ausschließlich synthetische Trainingsdaten. Dabei existiert allerdings ein offensichtlicher Zielkonflikt. Ein vollständig offenes Echtzeitbild würde gleichzeitig zeigen, wo wir besonders gut - und vor allem wo wir schlecht - beobachten können. Genau diese Informationen wären für fremde Nachrichtendienste und potenzielle Angreifer außerordentlich wertvoll. Hier gibt es bereits Ansätze, die mit unterschiedlichen Datenebenen arbeiten: Operative Daten für Sicherheitsbehörden und Betreiber, pseudonymisierte oder zeitverzögerte Daten für Forschung und Industrie, aggregierte Statistiken für Öffentlichkeit und Politik. Wir benötigen Open Data - aber nicht Open Vulnerability . Auch die Bevölkerung gehört zum Sensornetz Kein europäischer Staat wird in absehbarer Zeit jeden Quadratkilometer mit technischer Sensorik überwachen können. Gleichzeitig tragen Millionen Menschen bereits heute einen erstaunlich leistungsfähigen Sensorsatz mit sich herum: Kamera, Mikrofon, GNSS und Internetverbindung in Form eines Smartphones. Diese Ressource sollten wir strukturiert nutzen. Heute weiß ein Bürger, der nachts eine verdächtige Drohne über einem Umspannwerk, einem Flughafen oder einer militärischen Anlage sieht, häufig nicht, wem er diese Beobachtung eigentlich melden soll. Polizei? Flughafen? Betreiber? Bundespolizei? Wir benötigen deshalb einen einfachen, bundesweit einheitlichen Meldeweg – einen Drohnennotruf. Aber das sollte nicht unbedingt eine neue Telefonnummer sein, das wäre ganz schön Achtziger: Sinnvoller ist eine digitale Meldemöglichkeit, über die Standort, Uhrzeit, Flugrichtung und gegebenenfalls Bilder oder Videos strukturiert erfasst werden können. Solche Meldungen könnten unmittelbar mit technischen Sensorinformationen korreliert werden. Aus einer einzelnen Beobachtung wird damit vielleicht noch kein belastbares Lagebild. Aus tausenden strukturierten Beobachtungen zusammen mit einem technischen Sensornetz sehr wohl. Und was war in Leipzig? Der Vorfall am Flughafen Leipzig/Halle im August 2026 zeigt die Relevanz der Diskussion. Nach öffentlich zugänglichen Berichten wurde die mit Sprengstoff versehene Drohne zunächst von einem Mitarbeiter des Flughafens im Sicherheitsbereich entdeckt. Erst nach dem Ereignis installierte die Bundespolizei dort zusätzliche mobile Detektions- und Abwehrtechnik; Medien berichten außerdem, dass eine weitergehende technische Ausstattung vorgesehen ist. Ob vor dem Vorfall bereits andere, nicht öffentlich dokumentierte Detektionsfähigkeiten vorhanden waren, lässt sich aus öffentlich zugänglichen Quellen nicht zuverlässig feststellen. Das ist bei sicherheitskritischer Infrastruktur auch nachvollziehbar, aber zur Erkennung von Bedrohungsmustern wäre es sehr wertvoll zu wissen, ob zum Beispiel vorab eine Drohne zum Ausspähen genutzt worden ist. Der öffentlich bekannte Ablauf unterstreicht jedoch einen wichtigen Punkt: Auch an einem der bedeutendsten europäischen Frachtflughäfen kann ein Mensch am Ende derjenige sein, der die entscheidende Entdeckung macht. Wir sollten Menschen als Sensor deshalb nicht ersetzen – aber durch Technik sehr viel besser unterstützen. Fazit: Situational Awareness muss vor Abwehr kommen . Und die dafür notwendige Sensorik ist im Vergleich zu komplexen Effektorsystemen relativ kostengünstig und damit grundsätzlich in der Fläche skalierbar. 2. Ein europäisches Drone-Defense-Ökosystem schaffen Der zweite Schritt geht über einzelne Sensoren, Abwehrsysteme oder bloße Technologie hinaus. Europa kann sich langfristig nur dann gegen die sich ständig verändernde Drohnenbedrohung schützen, wenn hier ein gesundes und wettbewerbsfähiges Ökosystem aus Unternehmen, Forschungseinrichtungen, Sicherheitsbehörden und Anwendern entsteht. Drohnen sind eine Technologie mit extrem kurzen Innovationszyklen. Das Gleiche muss deshalb für ihre Detektion und Abwehr gelten. Wir brauchen nicht nur Hersteller von Sensoren und Effektoren. Wir brauchen Testfelder, auf denen neue Technologien unter realistischen Bedingungen erprobt werden können. Wir brauchen Plattformen zum sicheren Austausch von Bedrohungsinformationen. Wir brauchen standardisierte Schnittstellen zwischen Sensorik, Lagebildsystemen und Effektoren. Und wir brauchen reale Daten, anhand derer Algorithmen entwickelt und verglichen werden können. Die Bundeswehr beginnt selbst, neue Strukturen dafür aufzubauen. Das 2026 eröffnete Innovationszentrum der Bundeswehr in Erding bringt beispielsweise Streitkräfte und Industrie zusammen; bei einer C-UAS-Technologieshow im Mai 2026 präsentierten mehr als 50 Unternehmen aus zehn Ländern unterschiedliche Ansätze für Abfangdrohnen. Solche Strukturen sind ein wichtiger Schritt. Innovation zu fördern, ohne anschließend innovative Produkte beschaffen zu können, reicht jedoch nicht. Gerade für Start-ups besteht eine fundamentale Diskrepanz zwischen Entwicklungsgeschwindigkeit und klassischer öffentlicher Beschaffung, bei der zwischen Ausschreibung und Beschaffung mehrere Jahre liegen. Ein kleines Technologieunternehmen kann nicht über viele Jahre Personal, Produktion und Produktentwicklung vorfinanzieren. Dass es schneller gehen kann, zeigt interessanterweise die Bundeswehr selbst. Bei der 2026 beschafften Loitering Munition wurden Tests früh mit der Truppe durchgeführt und anschließend Rahmenverträge und sogenannte Abbruchmeilensteine genutzt. Die ersten Kaufverträge wurden im Februar 2026 abgeschlossen. Die Bundeswehr beschreibt diese Instrumente ausdrücklich als Mittel für schnelle Beschaffung und kontinuierliche Modernisierung . Genau diese Logik brauchen wir stärker bei Counter-UAS und für Startups mit hoher Innovationsgeschwindigkeit. Dabei darf die notwendige Beschleunigung nicht bedeuten, Wettbewerb oder Kontrolle abzuschaffen. Im Gegenteil: Wettbewerb ist für Europa strategisch wichtig. Wir brauchen mehrere Anbieter, unterschiedliche technologische Ansätze und offene Schnittstellen. Kein einzelnes Unternehmen und kein einzelner Sensor wird die gesamte Drohnenbedrohung lösen. Wettbewerb erhöht Innovationsgeschwindigkeit, senkt Kosten und reduziert strategische Abhängigkeiten. Gerade Start-ups können hier eine besondere Rolle spielen. Kleine Teams können Technologien häufig schneller iterieren als große Organisationen und dadurch Innovationszyklen drastisch verkürzen. Aber dafür brauchen sie neben Forschungsförderung auch einen realistischen Weg vom Demonstrator zum bezahlten Produkt. Wir sollten deshalb nicht nur Innovation fördern, Wir müssen auch innovationsfähig beschaffen und so die Grundlage für ein funktionierendes Ökosystem im Bereich der Drohnenabwehr schaffen. 3. Abwehrbereitschaft in der Fläche herstellen Der dritte Schritt betrifft die eigentliche Reaktionsfähigkeit. Deutschland hat hier bereits wichtige Strukturen geschaffen. Seit Dezember 2025 verfügt die Bundespolizei über eine spezialisierte Drohnenabwehreinheit . Sie ist für den bundesweiten Einsatz vorgesehen und sollte ursprünglich mit rund 130 Spezialistinnen und Spezialisten an mehreren Standorten operieren. Der Bund stellte dafür insgesamt 100 Millionen Euro bereit. Bund und Länder bündeln Informationen zudem im Gemeinsamen Drohnenabwehrzentrum . Nach dem Vorfall in Leipzig/Halle wird inzwischen sogar über einen deutlichen Ausbau dieser Struktur gesprochen . Auch die Bundeswehr verfolgt das Konzept mobiler Reaktionsfähigkeit. Die Luftwaffe stellte bereits im April 2025 ein Schnelles Reaktions-Element zur Drohnenabwehr auf. Diese Einheit ist nicht nur operativ einsetzbar, sondern dient gleichzeitig dazu, Verfahren und Technologien zu erproben und Erfahrungen innerhalb der Streitkräfte weiterzugeben. Dieser Ansatz ist auch für den zivilen Bereich richtig. Außerhalb der besonderen Zuständigkeiten des Bundes liegt die Gefahrenabwehr grundsätzlich bei den Polizeien der Länder. Die Bundeswehr selbst weist darauf hin, dass sie grundsätzlich für den Schutz militärischer Liegenschaften und der eigenen Truppe zuständig ist, während außerhalb militärischer Bereiche Landespolizei und Bundespolizei zuständig sind. Damit existiert bereits die organisatorische Grundlage für ein dezentrales Modell. Nicht jedes Polizeirevier braucht morgen ein komplettes Counter-UAS-Arsenal. Aber jedes Bundesland sollte über ausreichend ausgebildete, mobile Einheiten verfügen, die im Bedarfsfall kurzfristig zu einem gefährdeten Objekt verlegt werden können und dort auf ein bereits vorhandenes Lagebild zugreifen. Das könnte eine sinnvolle Arbeitsteilung ermöglichen: Sensorik in der Fläche – spezialisierte Effektoren mobil. Ein Flughafen, Kraftwerk oder Industriepark stellt kontinuierlich Informationen über verdächtige Drohnenaktivitäten bereit. Sobald eine konkrete Bedrohung entsteht, werden spezialisierte Kräfte hinzugezogen, die über Ausbildung, Rechtsgrundlage und geeignete Wirkmittel verfügen. Damit ließe sich mit einer begrenzten Zahl hochwertiger und entsprechend teurer Abwehrsysteme eine wesentlich größere Zahl potenzieller Ziele schützen. Es ist ausdrücklich nicht erforderlich, Deutschland jetzt flächendeckend mit Drohnenabwehrwaffen auszustatten. Ich hoffe, dass dies niemals notwendig wird. Die damit verbundenen Kosten wären enorm, und aktive Abwehrsysteme bringen, wie beschrieben, selbst erhebliche Sicherheitsrisiken mit sich. Was wir jetzt benötigen, ist vielmehr Abwehrbereitschaft. Wir müssen wissen, welche Einheiten bei welchem Bedrohungsszenario reagieren. Wir müssen wissen, wie schnell sie an einem Flughafen, Kraftwerk oder Umspannwerk eintreffen können. Wir brauchen standardisierte Schnittstellen, damit sie dort unmittelbar auf vorhandene Sensorinformationen zugreifen können. Und wir müssen bereits heute die logistischen, technischen und rechtlichen Konzepte entwickeln, mit denen sich diese Fähigkeit in einer verschärften Bedrohungslage schnell skalieren ließe. Ich würde diese Pläne sehr viel lieber fertig ausgearbeitet in einer Schublade liegen sehen, als sie eines Tages unter Zeitdruck entwickeln zu müssen. Und am besten bleiben diese Pläne dann einfach Pläne in einer Schublade. Demokratisierung heißt: Wissen in die Fläche, Wirkung gezielt einsetzen Für mich ergeben diese drei Schritte gemeinsam ein relativ klares Zielbild: Wir brauchen ein europäisches Netz aus Sensoren, Daten und Menschen, das uns zuverlässig zeigt, was in unserem unteren Luftraum passiert. Darauf aufbauend brauchen wir ein wettbewerbsfähiges europäisches Ökosystem, das neue Sensoren, Software und Effektoren in den Innovationszyklen entwickeln kann, die diese Technologie verlangt. Und schließlich brauchen wir mobile, dezentral verfügbare staatliche Fähigkeiten, die im Ernstfall schnell reagieren und eine erkannte Bedrohung tatsächlich bekämpfen können. Das wäre für mich die eigentliche Bedeutung von: Democratize Drone Defense. Nicht überall Waffen, sondern überall Awareness. Open Data und nicht Open Vulnerarability – und dort, wo es notwendig wird, schnell verfügbare und professionelle Abwehr in kompetenten Händen. Jan Wellmann VEKTIR entwickelt ein passives, KI-gestütztes System zur Drohnenerkennung für kritische Infrastrukturen, Industrie, Behörden und Verteidigung. Die Plattform kombiniert akustische Sensorik, RF-Erkennung, Remote-ID sowie perspektivisch passive Radarverfahren zu einem gemeinsamen Lagebild. Der Fokus liegt auf kosteneffizienter, skalierbarer Detektion – auch von nicht-kooperativen „Dark Drones“ – bei konsequenter europäischer Datensouveränität. Das Leitmotiv lautet: „Democratizing Drone Detection for Europe.“ Jan Wellmann verantwortet bei VEKTIR insbesondere die Entwicklung der akustischen Sensorik und Hardware. Er bringt mehr als 20 Jahre Erfahrung in Audiotechnologie, Signalverarbeitung, KI und Embedded Systems sowie langjährige Erfahrung in der Leitung und Umsetzung industrieller Forschungs- und Entwicklungsprojekte mit. Bei VEKTIR liegt sein Schwerpunkt auf der Entwicklung robuster, kosteneffizienter Sensorsysteme und deren Überführung vom Prototypen bis zur Installation im Feld unter realen Einsatzbedingungen. (C) Photocredit: Vektir / Jussi Rissanen Geschrieben von mir, Korrektur mit KI (ChatGPT/Mistral).