CN105046747B - 一种无人机地面接收电磁信号的三维显示与盲区确定方法 - Google Patents
一种无人机地面接收电磁信号的三维显示与盲区确定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105046747B CN105046747B CN201510487189.6A CN201510487189A CN105046747B CN 105046747 B CN105046747 B CN 105046747B CN 201510487189 A CN201510487189 A CN 201510487189A CN 105046747 B CN105046747 B CN 105046747B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- electromagnetic signal
- point
- data
- signal strength
- value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种无人机地面接收电磁信号的三维显示与盲区确定方法，首先通过网络数据读取方式读取通信数据链的下行数据，从中提取地面接收站附近区域的电磁信号强度，并进行数据筛选和预处理操作。然后根据数据的接收位置和数值大小，进行三维可视化显示模型的单元建模及其属性定义。最后利用计算机图形学技术，根据无人机飞行前进的路程将数据三维可视化操作载入不同显示列表，实现数据的三维可视化显示。进而用阈值判断的方法确定通信的盲区位置，调整航线方向，得出最佳的规划航线。本发明能够实时动态的显示无人机飞行过程中地面接收端的电磁信号强度，适用于多链路、多频道下的链路信息监控和航线规划。
Description
技术领域
本发明属于无人机指挥控制技术领域，涉及计算机图形学、电磁环境等领域，具体是指一种用于实现无人机地面接收电磁信号的三维显示与通信盲区确定方法。
背景技术
无人驾驶飞机以其准确、高效和灵便的侦察、干扰、搜索及在非正规条件下作战等多种作战能力，在现代战争中发挥着显著的作用。地面站为无人机系统的指挥控制中心，无人机遥测遥控地面站被称之为整个无人机系统的“神经中枢”，对系统的正常运行起到非常重要的作用。因此无人机存在单点失效性的缺点，即一旦地面站失去与无人机间的正常链路通信，则无人机便会丧失效用。所以，合理的规划无人机航线，避免因路径遮挡等原因导致地面接收盲区的出现，对保持无人机系统通信链路的通畅性具有重要的意义。
电磁环境可视化是科学计算可视化技术中的一个研究热点之一，目前用频设备的广泛使用，并且类型多、数量多、占用频谱范围宽，从而导致空间电磁环境极为复杂。但是电磁环境具有看不见、摸不着的特点，这使得电磁环境的三维可视化对电磁场数据的处理和解释的效率低，周期长，其次，信息交流的手段也不够丰富，研究人员之间的信息交流仅仅局限于文字和语言的层面，这样导致分析问题的效率很低，不能及时发现调制非正常现象与错误，不能达到动态调整计算过程的目的。
发明内容
本发明针对无人机飞行过程中链路信息监控和航线规划的需要，以及电磁信号强度数据量大和电磁环境的抽象性等问题，提出了一种无人机地面接收电磁信号的三维显示与盲区确定方法。
本发明的一种无人机地面接收电磁信号的三维显示与盲区确定方法，包括以下步骤：
步骤一：电磁信号强度数据获取及与预处理，包括以下步骤：
步骤1.1、设定网格范围，即地面站接收电磁信号强度区域范围，并以此作为数据三维可视化显示的一个模型单元。设网格范围是以预计地面站位置(x0,y0,z0)为长方体中心点，长方体地面为边长为a米的正方形，高为b米。
步骤1.2、预设有效电磁信号强度数据的下限、上限值，分别为E0min、E0max。
步骤1.3、由网格范围获得大小为nx*ny*nz的电磁信号强度数组E[nx,ny,nz]，其中(nx,ny,nz)分别为在经度、纬度、高度方向上的采集点个数。对下行链路数据进行离散取值存入数组E[nx,ny,nz]中，设某点数据值为E(i,j,k)。
其中，设(x,y,z)为采集离散点的位置坐标，(Δx,Δy,Δz)为在长方体长、宽、高方向上的离散点距离间隔。则(x,y,z)与(i,j,k)是一一对应的关系：
步骤1.4、判断数据E(i,j,k)是否为有效值：
若E0min＜E(i,j,k)＜E0max，则E(i,j,k)为有效值，其值不变；
若E(i,j,k)＜E0min或E(i,j,k)＞E0max，则对其进行舍弃，利用周围数据进行代替。
步骤1.5、若某点电磁信号强度数据(E(i,j,k))比周围的数据都要大或都要小，则对其进行高斯滤波处理。
步骤二：定义电磁信号强度三维可视化显示模型单元，具体建模过程包括以下步骤：
步骤2.1、预设保证链路通信正常的有效电磁信号强度下限值EL，即当某点接收到的电磁信号强度小于EL时，则判定此点为地面接收电磁信号的盲区点。
步骤2.2、根据最大(Emax)、最小值(Emin)定义模型单元中各数据点的色温值(R,G,B)(i,j,k)。
步骤2.3、定义三维显示模型单元的建模方式。
步骤2.4、将步骤一、步骤二的操作载入列表N；其中，N为列表编号，即第N组电磁数据，其中N的取值是以无人机在拟定航线上的位置进行区分的。
步骤三：对无人机地面接收站周围区域的电磁信号强度进行三维显示，根据模型颜色判定是否存在盲区，以及此航线是否为合理航线。
本发明方法的优点和积极效果在于：
本发明是在无人机沿拟定航线飞行过程中，从数据链的下行数据中实时提取出地面站附近区域的电磁信号强度数据，对抽象的、不可见的电磁数据进行可视化显示。根据显示模型的颜色能够判断出：当无人机在当前拟定航线上某点时，判断无人机与地面站的通信链路中是否存在盲区。从而对此航线的合理性、以及通信链路电磁质量情况进行判断。
附图说明
图1为本发明方法的整体流程示意图；
图2为本发明方法所采用的数据采集点分布图；
图3为利用发明方法实现的对某一模型单元的效果显示图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施实例对本发明作进一步的说明。
本发明提出的无人机地面接收电磁信号的三维显示与盲区确定方法，基于地面站附近接收的电磁信号强度值进行数据的三维可视化实现，并对是否存在接收盲区进行判断，具体流程如图1所示，本发明方法具体包括下面三个步骤。
步骤一、电磁信号强度数据获取及与预处理，包括下面步骤1.1～步骤1.5：
步骤1.1、设定网格范围，即地面站接收电磁信号强度区域范围，并以此作为数据三维可视化显示的一个模型单元，具体模型如图2所示。设网格范围是以预计地面站位置(x0,y0,z0)为长方体中心点，长方体地面为边长为a米的正方形，高为b米。
步骤1.2、预设有效电磁信号强度数据的下限、上限值，分别为E0min、E0max。
步骤1.3、由网格范围获得大小为nx*ny*nz的电磁信号强度数组E[nx,ny,nz]，其中(nx,ny,nz)分别为在经度、纬度、高度方向上的采集点个数。对下行链路数据进行离散取值存入数组E[nx,ny,nz]中，设某点数据值为E(i,j,k)。
其中，设(x,y,z)为采集离散点的位置坐标，(Δx,Δy,Δz)为在长方体长、宽、高方向上的离散点距离间隔。则(x,y,z)与(i,j,k)是一一对应的关系：
步骤1.4、判断数据E(i,j,k)是否为有效值，对非有效值进行取代处理：
若E0min＜E(i,j,k)＜E0max，则E(i,j,k)为有效值，其值不变；
若E(i,j,k)＜E0min或E(i,j,k)＞E0max，则对其进行舍弃，利用周围数据进行代替，具体的：
①(i,j,k)点为长方体的顶点时(以原点为例，其它顶点处理方法相同)：
E(i,j,k)＝(E(i+1,j,k)+E(i,j+1,k)+E(i,j,k+1))/3 (i＝0,j＝0,k＝0) (2)
②(i,j,k)点为长方体边上的点时(以(i,0，0)方向边上的点为例，其它边上的点处理方法相同)：
E(i,j,k)＝(E(i+1,j,k)+E(i-1,j,k)+E(i,j+1,k)+E(i,j,k+1))/4 (i＝1,2,3.....nx-1,j＝0,k＝0) (3)
③(i,j,k)点为长方体面上的点时(以底面(k＝0)上的点为例，其它面上的点处理方法相同)：
④(i,j,k)点为长方体内部的点时：
步骤1.5、若某点电磁信号强度数据E(i,j,k)比地面站接收电磁信号强度区域范围数据都要大或都要小，则对其进行高斯滤波处理，具体的对E(i,j,k)进行高斯滤波为：
若Ei,j,k＜Ei-1,j-1,k，且Ei,j,k＜Ei-1,j,k，且Ei,j,k＜Ei-1,j+1,k，且Ei,j,k＜Ei,j-1,k，且
Ei,j,k＜Ei,j+1,k，且Ei,j,k＜Ei+1,j-1,k，且Ei,j,k＜Ei+1,j,k，且Ei,j,k＜Ei+1,j+1,k，则
E(i,j,k)＝(E(i-1,j-1,k)+2*E(i-1,j,k)+E(i-1,j+1,k)+2*E(i,j-1,k)+2*E(i,j+1,k)
+E(i+1,j-1,k)+2*E(i+1,j,k)+E(i+1,j+1,k)+4*E(i,j,k))/16 (6)
(i＝1,2,3.......nx-1,j＝1,2,3.......ny-1,k＝0,1,2,......nz)
若Ei,j,k＞Ei-1,j-1,k，且Ei,j,k＞Ei-1,j,k，且Ei,j,k＞Ei-1,j+1,k，且Ei,j,k＞Ei,j-1,k，且
Ei,j,k＞Ei,j+1,k，且Ei,j,k＞Ei+1,j-1,k，且Ei,j,k＞Ei+1,j,k，且Ei,j,k＞Ei+1,j+1,k，则
E(i,j,k)＝(E(i-1,j-1,k)+E(i-1,j,k)+E(i-1,j+1,k)+E(i,j-1,k)+E(i,j+1,k)
+E(+1,j-1,k)+E(i+1,j,k)+E(i+1,j+1,k)+E(i,j,k))/9 (7)
(i＝1,2,3.......nx-1,j＝1,2,3.......ny-1,k＝0,1,2,......nz)
步骤二：建立电磁信号强度三维可视化显示模型单元，具体建模过程分为以下四个步骤：
步骤2.1、预设保证链路通信正常的有效电磁信号强度下限值EL，即当某点接收到的电磁信号强度小于EL时，则判定此点为地面接收电磁信号的盲区点。
步骤2.2、根据最大值E0max、最小值E0min、EL来定义(i,j,k)点的色温(R,G,B)(i,j,k)：
①若E(i,j,k)≤EL时：
②若E(i,j,k)≤EL时:
其中，λ为E(i,j,k)的归一化处理值。
步骤2.3、确定三维显示模型单元的建模方式
将离散点以四方体块的形式进行循环连接，按照：
p(i,j,k)→p(i+1,j,k)→p(i,j+1,k)→p(i+1,j+1,k)→p(i,j+1,k+1)→p(i+1,j+1,k+1)→p(i,j,k+1)→p(i+1,j,k+1)，
p(i,j,k)→p(i,j+1,k)→p(i,j+1,k)→p(i+1,j,k+1)，p(i+1,j,k)→p(i+1,j+1,k)→p(i+1,j+1,k+1)→p(i,j,k+1)的顺序进行四面体构造，遍布整个模型单元的所有的点，其中p(i,j,k)为采集点(i,j,k)的位置坐标，i＝0,1,2.....nx-1，j＝0,1,2.....ny-1，k＝0,1,2.....nz-1；
步骤2.4：将步骤一、步骤二的操作载入列表N。(利用OpenGL为其定义一系列的结构体来存放数据，而这个结构体就是列表的形式，存入模型的色温和四面体单元坐标等信息)其中，N为列表编号，即第N组电磁数据，其中N的取值是以无人机在拟定航线上的位置进行区分的。
步骤三：对无人机地面接收站周围区域的电磁信号强度进行三维显示，根据模型颜色判定是否存在盲区，以及此航线是否为合理航线，将电磁信号强度小于正常通信时信号强度值的显示为蓝色，则在无人机沿拟定航线飞行后，对列表N所有模型单元显示后，都没有盲区出现蓝色时，判断此航线中没有盲区，为合理航线规划，模拟显示的图像如图3所示。
综上所述，本发明可以处理大数据量的下行链路电磁信号强度数据，对离散接收数据进行三维可视化显示，并能根据显示模型的颜色判断是否存在通信盲区，从而有利于链路信息监控以及合理的规划无人机飞行航线。
Claims (2)
1.一种无人机地面接收电磁信号的三维显示与盲区确定方法，包括以下几个步骤：
步骤一、电磁信号强度数据获取及预处理；
具体包括：
步骤1.1、设定网格范围，即地面站接收电磁信号强度区域范围，并以此作为数据三维可视化显示的一个模型单元，设网格范围是以预计地面站位置(x0,y0,z0)为长方体中心点，长方体地面为边长为a米的正方形，高为b米；
步骤1.2、预设有效电磁信号强度数据的最小值、最大值，分别为E0min、E0max；
步骤1.3、由网格范围获得大小为nx*ny*nz的电磁信号强度数组E[nx,ny,nz]，其中(nx,ny,nz)分别为在经度、纬度、高度方向上的采集点个数；对下行链路数据进行离散取值存入数组E[nx,ny,nz]中，设采集点中某点数据值为E(i,j,k)；
其中，设(x,y,z)为采集离散点的位置坐标，(Δx,Δy,Δz)为在长方体长、宽、高方向上的离散点距离间隔，设(i,j,k)为所述的长方体边上、面上或内部任意一点；则(x,y,z)与(i,j,k)是一一对应的关系：
步骤1.4、判断数据E(i,j,k)是否为有效值，对非有效值进行取代处理：
若E0min＜E(i,j,k)＜E0max，则E(i,j,k)为有效值，其值不变；
若E(i,j,k)＜E0min或E(i,j,k)＞E0max，则对其进行舍弃，利用周围数据进行代替，针对原点，按以下公式进行处理，其它顶点处理方法相同，其中原点的坐标为(0,0,0)，具体的：
①(i,j,k)点为长方体的顶点时：
E(i,j,k)＝(E(i+1,j,k)+E(i,j+1,k)+E(i,j,k+1))/3,i＝0,j＝0,k＝0 (2)
②(i,j,k)点为长方体边上的点时：
E(i,j,k)＝(E(i+1,j,k)+E(i-1,j,k)+E(i,j+1,k)+E(i,j,k+1))/4,i＝1,2,3.....nx-1,j＝0,k＝0 (3)
③(i,j,k)点为长方体面上的点时：
④(i,j,k)点为长方体内部的点时：
步骤1.5、若某点电磁信号强度数据E(i,j,k)比地面站接收电磁信号强度区域范围数据都要大或都要小，则对其进行高斯滤波处理，具体的对E(i,j,k)进行高斯滤波为：
若Ei,j,k＜Ei-1,j-1,k，且Ei,j,k＜Ei-1,j,k，且Ei,j,k＜Ei-1,j+1,k，且Ei,j,k＜Ei,j-1,k，
且Ei,j,k＜Ei,j+1,k，且Ei,j,k＜Ei+1,j-1,k，且Ei,j,k＜Ei+1,j,k，且Ei,j,k＜Ei+1,j+1,k，则
若Ei,j,k＞Ei-1,j-1,k，且Ei,j,k＞Ei-1,j,k，且Ei,j,k＞Ei-1,j+1,k，且Ei,j,k＞Ei,j-1,k，
且Ei,j,k＞Ei,j+1,k，且Ei,j,k＞Ei+1,j-1,k，且Ei,j,k＞Ei+1,j,k，且Ei,j,k＞Ei+1,j+1,k，则
步骤二：建立电磁信号强度三维可视化显示模型单元；
具体包括：
步骤2.1、预设保证链路通信正常的有效电磁信号强度下限值EL，即当某点接收到的电磁信号强度小于EL时，则判定此点为地面接收电磁信号的盲区点；
步骤2.2、根据最大值E0max、最小值E0min和EL，获取(i,j,k)点的色温(R,G,B)(i,j,k)：
①若E(i,j,k)≤EL时：
②若E(i,j,k)＞EL时:
其中，λ为E(i,j,k)的归一化处理值；
步骤2.3、确定三维显示模型单元的建模方式
将离散点以四方体块的形式进行循环连接，按照：
p(i,j,k)→p(i+1,j,k)→p(i,j+1,k)→p(i+1,j+1,k)→p(i,j+1,k+1)→p(i+1,j+1,k+1)→p(i,j,k+1)→p(i+1,j,k+1)，
p(i,j,k)→p(i,j+1,k)→p(i,j+1,k)→p(i+1,j,k+1)，p(i+1,j,k)→p(i+1,j+1,k)→p(i+1,j+1,k+1)→p(i,j,k+1)的顺序进行四面体构造，遍布整个模型单元的所有的点，其中p(i,j,k)为采集点(i,j,k)的位置坐标，i＝0,1,2.....nx-1，j＝0,1,2.....ny-1，k＝0,1,2.....nz-1；
步骤2.4：将步骤一、步骤二获取的信息，存入列表N，N为列表编号，即第N组电磁数据，其中N的取值是以无人机在拟定航线上的位置进行区分的；
步骤三：对无人机地面接收站周围区域的电磁信号强度进行三维显示，根据模型颜色判定是否存在盲区，以及此航线是否为合理航线。
2.根据权利要求1所述的一种无人机地面接收电磁信号的三维显示与盲区确定方法，步骤三中，将电磁信号强度小于正常通信时信号强度值的显示为蓝色，则在无人机沿拟定航线飞行后，对列表N所有模型单元显示后，都没有出现蓝色时，判断此航线中没有盲区，为合理航线规划。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510487189.6A CN105046747B (zh) | 2015-08-10 | 2015-08-10 | 一种无人机地面接收电磁信号的三维显示与盲区确定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510487189.6A CN105046747B (zh) | 2015-08-10 | 2015-08-10 | 一种无人机地面接收电磁信号的三维显示与盲区确定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN105046747A CN105046747A (zh) | 2015-11-11 |
| CN105046747B true CN105046747B (zh) | 2018-06-12 |
Family
ID=54453263
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201510487189.6A Active CN105046747B (zh) | 2015-08-10 | 2015-08-10 | 一种无人机地面接收电磁信号的三维显示与盲区确定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN105046747B (zh) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107305394B (zh) * | 2016-04-21 | 2021-03-26 | 北京臻迪机器人有限公司 | 无人飞行器的控制方法、飞行控制器、终端及控制系统 |
| CN107145156A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-09-08 | 国网青海省电力公司海南供电公司 | 一种基于无人机的电网巡检方法及系统 |
| CN108198402B (zh) * | 2018-02-23 | 2021-05-04 | 深圳康奥兴业科技有限公司 | 区域智能无人机侦测系统 |
| CN109218962A (zh) * | 2018-08-13 | 2019-01-15 | 浙江大学 | 一种基于微型无人机的室内电磁分布3d测量系统和方法 |
| CN112040551B (zh) * | 2020-09-11 | 2024-02-20 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 多链路设备的信号传输方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112509381B (zh) * | 2020-10-16 | 2022-03-11 | 广州飞图信息科技有限公司 | 一种无人机航线信号盲区的可视化显示方法及装置 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103093057B (zh) * | 2013-02-03 | 2015-06-10 | 大连理工大学 | 一种船舶导航雷达信号仿真方法 |
| US9377520B2 (en) * | 2013-05-02 | 2016-06-28 | L-3 Communications Integrated Systems Lp | Systems and methods for direct emitter geolocation |
| CN104237956B (zh) * | 2014-03-06 | 2017-07-04 | 长安大学 | 电性源瞬变电磁地空探测方法 |
-
2015
- 2015-08-10 CN CN201510487189.6A patent/CN105046747B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN105046747A (zh) | 2015-11-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105046747B (zh) | 一种无人机地面接收电磁信号的三维显示与盲区确定方法 | |
| CN108491757B (zh) | 基于多尺度特征学习的光学遥感图像目标检测方法 | |
| CN107202982B (zh) | 一种基于无人机位姿计算的信标布置及图像处理方法 | |
| CN104656658B (zh) | 基于无人机的大气排污遥感监测方法及系统 | |
| CN108010092A (zh) | 一种基于低空摄影测量的城市高密度区太阳能利用潜力评估方法 | |
| CN108204814B (zh) | 无人机三维场景路径导航平台及其三维改进路径规划方法 | |
| CN106657882A (zh) | 基于无人机的输变电系统实时监控方法 | |
| CN106504362A (zh) | 基于无人机的输变电系统巡检方法 | |
| CN110389982A (zh) | 一种基于空气质量数据的时空模式可视分析系统及方法 | |
| CN107830846A (zh) | 一种利用无人机和卷积神经网络测量通信塔天线角度方法 | |
| CN111208842B (zh) | 一种虚拟无人机与实体无人机混合集群任务控制系统 | |
| CN107705345A (zh) | 一种态势标绘之动态军标的标绘方法 | |
| CN102901500A (zh) | 基于概率a星与智能体混合的飞行器最优路径确定方法 | |
| CN108803656A (zh) | 一种基于复杂低空的飞行控制方法及系统 | |
| CN106340005B (zh) | 基于尺度参数自动优化的高分遥感影像非监督分割方法 | |
| CN103440502A (zh) | 基于混合高斯稀疏表示的红外小目标检测方法 | |
| CN106910188A (zh) | 基于深度学习的遥感影像中机场跑道的检测方法 | |
| CN104077806A (zh) | 基于城市建筑三维模型的自动分体提取方法 | |
| CN109035665A (zh) | 一种新型森林火灾预警系统及火灾预警方法 | |
| CN104268559A (zh) | 基于面向对象和中等分辨率遥感图像的水田与旱地区分方法 | |
| CN105590316A (zh) | 面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法 | |
| CN104464385B (zh) | 基于无线传感器网络的机场停机位检测系统及检测方法 | |
| CN106407263A (zh) | 航班数据三维可视分析方法及装置 | |
| CN107392251A (zh) | 一种使用分类图片提升目标检测网络性能的方法 | |
| CN103714213A (zh) | 一种复杂地理信息的并行绘制方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract | ||
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |
Application publication date: 20151111 Assignee: Beijing northern sky long hawk UAV Technology Co.,Ltd. Assignor: BEIHANG University Contract record no.: X2021990000039 Denomination of invention: A method of 3D display and blind area determination of electromagnetic signals received by UAV on the ground Granted publication date: 20180612 License type: Exclusive License Record date: 20210119 |