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最近的现场演示作为CLASS或CLear Air Situation for uaS的一部分启动，该项目由SESAR Joint Undertaking共同资助，以支持无人机的安全集成。
无人机技术正在崛起，空中无人机的数量正在迅速增加。这些车辆通常很难被发现，因为它们真的飞到了雷达之下。无人机和载人空中交通（或无人机之间）发生冲突的可能性引起安全问题并需要技术解决方案。
CLASS项目的合作伙伴正在研究实时跟踪以及合作和非合作无人机的显示。传输其位置的无人机称为协同无人机，而对于非协作无人机，则由外部系统观察和跟踪位置。在这两种情况下，相关的航空数据被汇总，来自多个跟踪器（无人机和地面系统）的数据通过数据融合合并，以便可以知道和显示空域中所有无人机的位置。
作为CLASS项目的第一步，在10月份在Deenethorpe机场（英国）举行的现场演示中测试了无人机探测和跟踪技术。该项目共执行了40个航班和6个方案。在这些情景中，一架无人机配备了跟踪器，而具有3D和多普勒功能的全息雷达则用于识别车辆。现在正在分析演示期间收集的数据，目的是开发数据融合算法。数据融合的输出是清晰可靠的空中情况，显示合作和非合作无人机。
该系统将为无人机运营商，空中航行服务提供商（ANSP）和当局等终端用户提供量身定制的U-space服务。先进的服务包括战术地理围栏（无人机飞行员如果侵入未经授权的区域则自动发出警告），地理围栏（无人驾驶飞行员被警告他将离开预定区域），冲突检测和解决。
该项目由Airbus Defenc和Space领导，汇集了以下合作伙伴：Aveillant，Ecole Nationale de l'Aviation Civile（ENAC），挪威科技大学（NTNU）和Unifly。该项目作为SESAR 2020的一部分，即空中交通管理现代化计划，并在地平线2020框架内提供资金。
