夜雨聆风从当今国内外机场围界的技术防范手段来看，围界安防与入侵检测主要方式有：主被动融合型振动电缆、主被动融合型振动探测器、振动电缆、振动光纤、智能视频分析、泄漏电缆、红外对射、微波传感器、脉冲电子围栏、毫米波雷达等。本篇文章选取：红外对射、微波传感器、脉冲电子围栏、毫米波雷达、张力围栏、电容扰动这六种方式进行对比分析。
1.红外对射（传统探测技术）
发射单元与接收单元成对架设在围界防区两端。发射单元主动发射定向光束，当入侵目标经过定向光束形成的警戒区域时，触发报警。
优点：
1)安装相对简单。
2)造价相对较低。
缺点：
1)只能直线布防，布设环境单一。
2)易受恶劣天气、空中漂浮物、树木、动物等周边环境物体的影响。
3)防护面积小。
2.微波传感器（单一主动探测/传统探测技术）
微波探测包括基于多普勒的探测和微波对射。微波对射通过分析接收机能量的变化来判定有无目标穿越虚拟围界。
优点：
安装相对简单。
缺点：
1)探测范围相对较小。
2)信号不稳定时容易出现误报。
3.脉冲电子围栏（传统探测技术）
脉冲电子围栏当入侵者攀越围墙时，造成系统开路或短路则进行报警。由于其脉冲电流持续时间极短，不会致人伤亡。
优点：
造价相对较低。
缺点：
1)易受雷击，雷雨天气容易造成系统大面积瘫痪。
2)虚警误报较高。
3)故障率较高、使用寿命较短，几乎使用2～3年就需大量维护备件及费用。
4)安装复杂（终端杆、中间杆、支撑杆等），配件较多施工不方便。
5)对于大范围安防，安装与维护成本较高，需要配备专业人员。
4.毫米波雷达（传统探测技术）
雷达利用无线电波的反射特性对目标进行探测，因大多数物体都有反射无线电的能力，可基于雷达实现对目标速度、距离进行测量。雷达感知目前应用比较多的是脉冲法、频率法及相位法。
毫米波雷达采用雷达微波进行360°扫描，识别移动目标，从而达到对周界入侵的监控与告警。
优点：
1)雷达微波对云、雾、霾等具有一定的穿透作用，受天气影响较小。
2)监测范围广。
3)可对目标进行精准定位与实时跟踪。
4)可以快速部署与移动。
缺点：
1)雷达在有障碍物遮蔽时，存在覆盖盲区问题。
2)对空管导航雷达的相互影响有待进一步论证。
3)机场围界附近植被较多，特别是在植物生长茂盛的春夏秋季，容易对雷达探测区域造成遮挡，产生大量误报，在雨季大暴雨也会引起误报。
4)受地形高低、曲折、转弯等环境限制。
5.张力围栏（传统探测技术）
张力围栏基于力学感应原理，周界由按一定张力平行拉紧的铁丝及立柱网组成，最长每60m一个防区。在每个防区中间探测柱上安装垂直采集信号铁线并与探测器连接。当有入侵者时，其作用力使现保持的平衡被破坏并被探测器感知到。攀爬、切断、拉起以及对设备的破坏均可感知并报警。
优点：
1)具有自平衡性，连续设防状态等特点。
2)不受电磁干扰。
3)既可作为围界报警探测器也可与物理围界充分结合，作为物理阻挡以增强物防效果。
缺点：
1)张力围栏（铰链－滑轮－拉力传感器）机械的变化变成电阻的变化（每张铁丝网一套设备，有国产设备和进口设备）成本很高。
2)安装成本高。
3)购买整张网，结构复杂，后续维护麻烦，纯机械位移的设备，长时间以后设备的维护复杂，寿命短、故障率很高。
4)根据钢丝的热胀冷缩长时间使用灵敏度下降，最主要的问题是产生漏报。
5)机械磨损的设备肯定是有寿命的（机械磨损严重），单独的围网也不符合机场围网的规范。
6)误报率极高
6.电容扰动（传统探测技术）
报警探测线缆平行安装于围栏或砖墙的顶部，三线的中线为信号发射线，上下线均为信号感应线形成电容耦合感应场，当入侵目标靠近时会导致电容耦合场效能量的变化，当变化量超过事先设定值时则触发报警。
优点：
1)造价相对较低。
缺点：
1)受环境因素影响较大，风雨天气误报率高。
2)防护面积小，当防护面积大时，需要多套设备，故障率高，后期维护成本高。
综上所述，红外对射、微波传感器、脉冲电子护栏、毫米波雷达、张力围栏、电容扰动这六种探测手段各有利弊。
目前机场周界安防领域技术正在逐渐快速地向主被动融合 AI 智能视频分析方向发展，并已成为主流趋势。现代机场周界安防正朝着“多传感器融合 + AI视频智能分析”的方向发展，通过雷达、振动传感与视觉系统的协同，实现精准识别、低误报、主动防御的智能化防控体系，通过视频的“可视化智能分析” 与振动的 “物理精准” 深度耦合，可彻底解决传统机场围界安防的误报高、漏报险、响应慢、人力重等痛点。主被动融合 AI 智能视频分析技术正在引领机场围界入侵报警技术向全域感知、精准智能、主动防御、高效运维方向发展。近几年主流机场的改扩建项目大多采用AI视觉微波振动融合一体化入侵探测技术，该技术的代表产品有：机器视觉微波振动融合一体化入侵探测器、机器视觉微波振动融合一体化振动电缆等。
主被动融合入侵探测技术，可实现围栏外侧无盲区的视频覆盖，以实现系统AI视频目标分类识别（人/车/动物）功能，并与振动传感器的多模态（多传感器）数据融合感知，实现系统的机器视觉视频分析、振动多融合一体化探测。探测器配合融合入侵探测主机完成系统对于围界外侧移动目标和围栏上入侵行为的探测，具有主被动融合探测及精确定位能力，有效防护周界安全。
