[發明專利]基于無線頻譜無人機探測軌跡獲取方法及無人機探測系統

有效

• 申請號: 202210332967.4
• 申請日: 2022-03-30
• 公開（公告）號: CN114690222B
• 公開（公告）日: 2023-08-08
• 發明（設計）人: 孫忠良;張叢;王李青
• 申請（專利權）人: 杰能科世智能安全科技（杭州）有限公司
• 主分類號: G01S19/37
• 分類號: G01S19/37;G01D21/02;G06F16/215;G06F16/29;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/049;G06N3/08
• 代理公司: 廣州企權邑知識產權代理事務所(普通合伙) 44839
• 代理人: 汪黎

本發明公開了一種基于無線頻譜無人機探測軌跡獲取方法，屬于軌跡探測方法系統領域，包括如下步驟：生成防區布置數據；生成實時的無人機GPS坐標采集數據以及實時的環境采集數據；生成第一類輸入數據及第二類輸入數據并分別輸入至BP神經網絡模型單元及長短期神經網絡模型單元；生成第一類GPS誤差數據及第二類GPS誤差數據，對GPS誤差數據進行卡爾曼濾波，完成濾波后計算實時的無人機GPS坐標實際數據。本發明公開的基于無線頻譜無人機探測軌跡獲取方法通過綜合考慮信噪比、防區布局、風速等多個無人機黑飛因素再通過多種學習算法獲取軌跡誤差，從而提升軌跡探測的精度。

技術領域

本發明涉及軌跡探測方法領域，尤其涉及一種基于無線頻譜無人機探測軌跡獲取方法以及用于上述軌跡獲取方法的無人機探測系統。

背景技術

隨著近年民用無人機的快速發展，越來越多的無人機進行“黑飛”，這對某些重點防區的探測任務帶來很多挑戰。現在國內外無人機定位軌跡往往是通過與電子地圖匹配，實現軌跡的實時顯示的，現實中無論何種定位技術都難以克服定位精度易受到環境等因素影響的局限性，定位精度或受到外界設備的影響、或受到覆蓋范圍的限制和環境因素影響，例如：遮擋物、天氣、風向和風速、無線電設備放置位置和數量、頻譜環境和噪聲等因素影響。現有技術中長采用卡爾曼濾波消除軌跡誤差或者差分方程降低誤差，但這些方法僅能從算法上消除誤差，而沒有合理的考量防區的環境因素的影響，探測誤差極大。

中國專利文獻公開號CN109919980A公開了一種高效可靠無人機管控方法，集成的雷達探測系統提供多目標、高分辨率、線性脈沖調頻、方位機掃以及俯仰頻掃的方式，對輸出的雷達探測目標進行多重分析后，提交精準探測目標；同時使用可見光跟蹤模塊對探測目標進行二次確認和跟蹤，分析探測目標的軌跡定位；實時調整雷達探測系統的管控區域位置，對探測目標進行全方位管控。上述專利雖然提及采用自動甄別目標和AI學習的功能實現對探測目標的高效識別，但沒有合理的考量環境因素，僅通過多次探測無法消除本質缺陷。

發明內容

為了克服現有技術的缺陷，本發明所要解決的技術問題在于提出一種基于無線頻譜無人機探測軌跡獲取方法，通過考慮信噪比、防區布局、風速等多個無人機黑飛因素再通過多種學習算法獲取軌跡誤差，從而提升軌跡探測的精度。

為達此目的，本發明采用以下技術方案：

本發明提供的一種基于無線頻譜無人機探測軌跡獲取方法，按如下步驟實施：

S10：通過無人機探測系統的數據錄入單元錄入防區中心坐標及多個所述無線電探測站的部署坐標，所述無人機探測系統的數據處理單元依據所述防區中心坐標及多個所述部署坐標生成防區布置數據。

S20：所述無線電探測站探測無人機軌跡及環境數據，并依據所述無人機軌跡及環境數據生成實時的無人機GPS坐標采集數據UAVGPS_c以及實時的環境采集數據，并上傳至所述無人機探測系統的數據采集單元。

S30：所述數據處理單元依據所述防區布置數據、實時的所述環境采集數據生成第一類輸入數據及第二類輸入數據，并將所述第一類輸入數據傳送至所述無人機探測系統的BP神經網絡模型單元，將所述第二類輸入數據傳送至所述無人機探測系統的長短期神經網絡模型單元。

S40：所述第一類輸入數據經過所述BP神經網絡模型單元處理后生成第一類GPS誤差數據，所述第二類輸入數據經過所述長短期神經網絡模型單元處理后生成第二類GPS誤差數據。

S50：通過所述無人機探測系統的卡爾曼濾波單元對所述第一類GPS誤差數據進行濾波處理，生成第一類GPS誤差值▲UAVGPS1，通過所述卡爾曼濾波單元對所述第二類GPS誤差數據進行濾波處理，生成第二類GPS誤差值▲UAVGPS2。

S60：所述無人機探測系統的軌跡計算單元依據實時的所述第一類GPS誤差值▲UAVGPS1及所述第二類GPS誤差值▲UAVGPS2以及實時的無人機GPS坐標采集數據UAVGPS_c生成實時的無人機GPS坐標實際數據UAVGPS_r。