国联民生证券研究报告指出，低慢小无人机的雷达和红外特性相对不明显，探测问题是反无人机作战的首要和核心难题。俄乌冲突中，双方均面临低慢小目标探测困境——飞行高度低造成雷达视线被地形遮蔽，低反射率材料制造导致雷达探测难度显著增加。反无雷达升级向低空探测转向、深度学习识别、光电融合探测、并网协同防御四方向融合发展，反无防御体系终将纳入战场防御一张网，实现分层分级防御。

俄乌冲突双方无人机攻防对抗日趋激烈，无人机涵盖美军分类标准的全部类型，其中I、II类及部分III类无人机属于典型的低慢小目标，IV、V类无人机性能近似于常规飞机。低慢小无人机雷达和红外特性相对不明显，反无人机作战首先需解决无人机探测问题。

飞行高度低会造成雷达视线被地形、建筑物遮蔽，加上无人机通常用低反射率材料制造，导致雷达探测难度显著增加。以朝鲜无人机入侵事件为例，韩国虽部署了陆基TPS-117、绿松，舰载SPY-1等雷达，但这些雷达主要用于探测中高空目标，对于低慢小无人机探测效能大打折扣。俄军综合使用防空武器搜索雷达和光电辅助搜索系统引导防空武器实施目标探测、跟踪、拦截；乌军则针对SHAHED-136无人机燃油发动机噪声较大的特点，采用防空雷达和声学传感器实施预警。

预警雷达改造：从中高空探测向低空探测转变。传统雷达多针对中高空目标优化，对低空慢速小目标探测能力不足。需针对低空飞行特性，优化雷达波束覆盖和信号处理算法，增强低空探测能力。

识别能力提升：采用深度学习和反馈闭合处理机制，进行模型匹配和资源调度优化，增强复杂环境下微弱目标探测能力，降低虚警率。深度学习可提升雷达对低慢小目标的自动识别和分类能力。

雷达与光电探测集成：雷达探测距离远、覆盖范围大、全天时全天候工作；光电系统角度精度和分辨力高，擅长跟踪低速无人机。将雷达与光电探测系统集成，优势互补，实现对低慢小目标的远程发现、连续跟踪、精准识别。美军MLIDS系统是雷达光电集成的典型系统。

反无雷达入网：低慢小无人机防御作为空天威胁防御的一部分，最终将纳入远中近高中低快中慢全威胁防御体系，无缝连接战场资源，实现战场态势一张图、作战指挥一盘棋、拦截打击一张网。具体来说，低慢小无人机防御将集成至反隐身、反导、反临体系，实现分层分级防御。

反无人机装备体系应发展多体制联合探测技术，综合利用雷达、光学、红外、声学等途径构建互联互通的传感器网络，实现对无人机目标的多波段、主被动协同高效探测。通过多种探测体制优势互补，提升对复杂电磁环境的适应能力。

俄乌实战经验为技术路线提供了验证。俄军综合使用防空武器搜索雷达和光电辅助搜索系统；乌军针对SHAHED-136燃油发动机噪声特点，采用防空雷达和声学传感器实施预警，并使用电子战系统对俄军无人机的电子信号进行测向定位。多种探测手段的协同组合，有效提升了反无探测和预警能力。

低慢小探测雷达升级的产业链受益方向包括：低空探测雷达整机（针对低慢小优化）、雷达与光电融合系统（优势互补）、深度学习目标识别算法（降低虚警率）、声学探测传感器（辅助预警）、反无指挥控制系统（态势一张图）。随着无人机威胁持续升级和低空经济发展，反无探测雷达需求有望持续增长。反无雷达终将纳入战场防御一张网，分层分级防御体系下各层级探测装备均将受益。