[發明專利]一種基于復合攔截策略的無人機防控智能決策方法有效
| 申請號: | 201811534309.3 | 申請日: | 2018-12-14 |
| 公開(公告)號: | CN109597433B | 公開(公告)日: | 2021-08-20 |
| 發明(設計)人: | 紀元法;戴碧海;孫希延;付文濤;符強;王守華;嚴素清;黃建華;杜保強;李春海;付康;程雷 | 申請(專利權)人: | 桂林電子科技大學 |
| 主分類號: | G05D1/12 | 分類號: | G05D1/12 |
| 代理公司: | 桂林市華杰專利商標事務所有限責任公司 45112 | 代理人: | 楊雪梅 |
| 地址: | 541004 廣*** | 國省代碼: | 廣西;45 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 復合 攔截 策略 無人機 智能 決策 方法 | ||
1.一種基于復合攔截策略的無人機防控智能決策方法,其特征在于,包括如下步驟:
1)當全向陣列天線被動截獲、接收到無人機及操作者發射的遙控和圖像傳輸射頻信號時,無人機頻譜探測系統根據這些信號解算出無人機速度、方向的定位信息;
2)將步驟1)得到的無人機定位信息作為輸入,傳輸至機器邏輯控制系統,控制系統通過數學模型建立無人機定位信息為輸入到無人機攔截方案為輸出之間的聯系,控制系統根據輸入信息和傳輸函數計算得到輸出結果,決策使用何種攔截方案對黑飛無人機進行攔截;
3)根據步驟2)決策的攔截方案,復合攔截系統將幾種基礎攔截手段有效的結合,實現對黑飛無人機的攔截和防控;
4)完成步驟3)后,將無人機的攔截信息反饋至機器強化學習系統中,通過機器強化學習系統不斷的優化機器邏輯控制系統的數學算法模型,并且改進和完善機器邏輯控制系統的決策;
步驟3)的具體方法為:復合攔截系統以四種攔截手段為基礎,通過多種基礎攔截手段的合理組合運用,實現無人機的復合攔截方案;所述的四種攔截手段分別為無線電壓制、衛星導航信號誘導、激光武器和網式攔截;其中激光武器和網式攔截為物理攔截手段,分別利用發射的高能量激光打擊攔截無人機或者通過彈射裝置發射開花彈,利用此彈在空中散開的效果進行布網,直接拿下黑飛無人機;無線電壓制和衛星導航信號誘導的原理是通過無線通信信號使得無人機的遙控器失效,衛星導航信號誘導還對無人機進行控制,達到回收利用的目的。
2. 根據權利要求1所述的一種基于復合攔截策略的無人機防控智能決策方法,其特征在于,步驟1)的具體方法為:無人機頻譜探測系統根據陣列天線接收到的信號計算出無人機的定位信息,無人機頻譜探測系統由陣列天線、信號處理機和定位服務器組成,通過陣列天線被動截獲和接收無人機發射的遙控和圖像傳輸射頻信號,陣列天線采用N個相同的寬帶天線,每個天線的安裝指向不同,形成覆蓋30 * N度的天線陣列,選取相鄰兩個天線,將截獲到的兩組區域信號輸入信號處理機,信號處理機對信號進行處理,若確認信號為無人機發出,則對比兩路通道的信號信息,通過定位服務器計算得到無人機方向、速度的定位信息。
3.根據權利要求2所述的一種基于復合攔截策略的無人機防控智能決策方法,其特征在于,所述的N≥2。
4.根據權利要求1所述的一種基于復合攔截策略的無人機防控智能決策方法,其特征在于,步驟2)的具體方法為:機器邏輯控制系統的是根據輸入的無人機定位信息,輸出一個與之對應的無人機攔截方案,機器邏輯控制系統中采用模糊邏輯控制模型,模糊邏輯控制模型表示為A(R,X,Y,M),A表示一個模糊模型,即描述系統特性的一組模糊條件語句;R表示模糊算法,X表示輸入變量值,Y表示輸出變量值,M表示所有基本模糊子集的集合,分別確定輸入變量值X,確定輸出變量值Y,確定模糊算法R,再對輸入和輸出變量的值進行量化處理,建立好數學模型,通過對從無人機頻譜探測系統輸入的無人機信息的變量值X進行計算處理,輸出對應的無人機攔截方案的量化值Y。
5.根據權利要求1所述的一種基于復合攔截策略的無人機防控智能決策方法,其特征在于,步驟4)的具體方法為:機器強化學習系統是根據得到的無人機攔截信息,計算本次無人機攔截方案的報酬值,尋找最優策略使下次無人機攔截方案的報酬值變大,機器學習將學習看作試探過程,在強化學習中,Agent選擇一個動作α作用于環境,環境接收該動作后發生變化,同時產生一個強化信號r反饋給Agent,Agent再根據強化信號和環境的當前狀態s再選擇下一個動作,選擇的原則是使受到正的報酬值的概率增大,選擇的動作將會影響下一時刻的狀態及最終報酬值,尋找最優策略,使得Agent在運行中獲得的累積報酬值最大。
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