[發明專利]無人機高度信號的峰值跟蹤方法

有效

• 申請號: 201610723451.7
• 申請日: 2016-08-25
• 公開（公告）號: CN107783102B
• 公開（公告）日: 2021-04-27
• 發明（設計）人: 田雨農;王鑫照
• 申請（專利權）人: 大連樓蘭科技股份有限公司
• 主分類號: G01S13/70
• 分類號: G01S13/70
• 代理公司: 大連智高專利事務所(特殊普通合伙) 21235
• 代理人: 李猛

無人機高度信號的峰值跟蹤方法，屬于雷達領域，解決植保旋翼無人機雷達高度的解算的穩定性的問題，技術要點是：包括過門限峰值點跟蹤的步驟；及距離跟蹤的步驟。效果是：提高了穩定性以及實時性。

技術領域

本發明屬于雷達領域，涉及一種無人機高度信號的峰值跟蹤方法。

背景技術

植保無人機，顧名思義是用于農林植物保護作業的無人駕駛飛機，該型無人飛機有飛行平臺(固定翼、單旋翼、多旋翼)、GPS飛控、噴灑機構三部分組成，通過地面遙控或GPS飛控，來實現噴灑作業，可以噴灑藥劑、種子、粉劑等。

無人機植保作業與傳統植保作業相比，具有精準作業、高效環保、智能化、操作簡單等特點，為農戶節省大型機械和大量人力的成本。植保無人機具有作業高度低，飄移少，可空中懸停等特點，噴灑農藥時旋翼產生的向下氣流有助于增加氣流對農作物的穿透性，如果能夠穩定的控制植保無人機與地面植被之間的高度，在農藥噴灑作業過程中，則可以更好的使得農藥高效率的噴灑到植被上，從而提高農藥的防治效果等，使得農藥達到最大的利用率。

目前主要用于無人機高度跟蹤主要有kalman跟蹤以及α-β跟蹤等方式，kalman方法以及α-β方法，都可以達到很好地跟蹤效果，但是kalman方法在計算過程中存在大量的矩陣變化，將會消耗大量的硬件資源，導致系統實時性下降。α-β方法相比kalman要快很多，但是對于植保無人機要求的高實時性，可能還是需要進一步減少計算時間，本發明采用了一種更簡潔的目標跟蹤方法，同樣可以達到更好的目標跟蹤效果。

Kalman方法以及α-β方法都是對解算出的高度進行一次跟蹤，即僅采用數據處理的方法，而忽略了信號處理部分。因此本發明為了更好的提高目標的跟蹤效果，在峰值搜索時進行了一次峰值跟蹤算法，以及對高度進行二次跟蹤算法。峰值跟蹤算法以及高度跟蹤算法的實現過程相比Kalman方法以及α-β方法會更簡單有效。

發明內容

為了解決現有的無人機高度信號跟蹤存在實時性低的技術問題，本發明提出如下技術方案：

一種無人機高度信號的峰值跟蹤方法，具有：過門限峰值點跟蹤的步驟；及距離跟蹤的步驟。

有益效果：本發明在峰值搜索時進行了一次峰值跟蹤，對解算出的高度進行了二次跟蹤。峰值跟蹤算法以及高度跟蹤算法的配合使用，大大降低了硬件的運算時間，從而更好地提高高度數據的實時性，同時提高高度數據的刷新率。同時采用峰值跟蹤算法和高度跟蹤算法，可以有效避免由于單次或是多次峰值搜索的錯誤而導致一次或是多次高度數據解算的異常現象，如峰值跳變引起的高度發生很大的跳變，即該周期內高度的跳變已經遠遠大于由無人機速度引起的一個周期所產生的距離變化范圍則認為是跳變高度。由此峰值跟蹤以及高度跟蹤可以有效避免這種異常峰值導致的異常高度值，從而有效地的提高跟蹤的高度數據的穩定度。

附圖說明

圖1線性調頻鋸齒波FMCW在一個掃頻周期內的頻率變化圖；

圖2實施例2中植被旋翼無人機雷達高度表系統信號處理方法流程圖。

具體實施方式

實施例1：一種植保旋翼無人機雷達高度表系統雷達信號處理方法，包括如下步驟：

S1.AD數據采集；

所述AD數據采集，通過AD采樣進行數字化處理，AD采集到的數據點數N，去除掉部分數據后，剩余點數的個數為N_s。

S2.去直流，該步驟為可選步驟；

(1)分別計算I路、Q路各自N_s個數據的均值I_mean和Q_mean；