CN106154262B - 反无人机探测系统及其控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种反无人机探测系统及其控制方法，包括具有光学镜头的摄像机、显示器、控制摄像机运动的自动跟踪伺服机构、雷达装置、主控制器、干扰器和存储有无人机图片信息的图像识别解码器。采用雷达装置和光学跟踪系统相结合的光电监视雷达装置，实现了雷达探测、光学图像识别和电磁干扰的一体化，对于提高无人机监控、光学系统与雷达装置的有机融合起到重要作用。
Description
技术领域
本发明属于反无人机技术领域，具体涉及一种反无人机探测系统及其控制方法。
背景技术
随着新式无人机井喷式的涌现，与无人机相关的意外事故也不断进人人们的视野，使用无人机进行犯罪活动事情也不再少见。失控的无人机摔落在了行人或物体上；业余无人机操作员操作无人机飞人禁飞区，无人机干扰民航飞行、干扰救火行动；墨西哥和拉丁美洲的毒贩正利用自制无人机贩毒，英国犯罪集团使用无人机偷运毒品、手机及金钱等给囚犯。于是，反无人机系统也在无人机产业蓬勃发展的过程中应运而生。
反无人机技术体系由探测跟踪和预警技术、毁伤技术、干扰技术和伪装欺骗技术。首先要对无人机进行探测跟踪和预警，然后再根据实际情况，选择对无人机实施火力打击的硬毁伤或者是对其进行干扰失效的软毁伤；另外，还要采取积极主动的伪装防护方法和手段，降低对方无人机的侦察效率和效果。如何将反无人机技术的进行有效结合，使得反无人机探测效果整体最大、最优化是目前亟待解决的问题。
发明内容
为了解决反无人机探测效果整体最大、最优化的技术问题，本发明提供了一种反无人机探测系统及其控制方法。采用雷达装置和光学跟踪系统相结合的光电监视雷达装置，实现了雷达探测、光学图像识别和电磁干扰的一体化，对于提高无人机监控、光学系统与雷达装置的有机融合起到重要作用。
本发明为了实现上述发明目的，采用如下技术方案：
反无人机探测系统，包括具有光学镜头的摄像机、显示器、控制摄像机运动的自动跟踪伺服机构、雷达装置、主控制器、干扰器和存储有无人机图片信息的图像识别解码器；所述摄像机的信号输出端连接所述图像识别解码器的信号输入端，所述图像识别解码器的信号输出端连接所述主控制器的第一信号输入端，所述雷达装置的信号输出端连接所述主控制器的第二信号输入端，所述主控制器的第一信号输出端连接所述摄像机的信号输入端，所述主控制器的第二信号输出端连接所述显示器的信号输入端，所述主控制器的第三信号输出端连接所述自动跟踪伺服机构的信号输入端，所述主控制器的第四信号输出端连接所述干扰器的信号输入端。
所述的图像识别解码器包括存储有全球各种无人机图片资料的参考库，数字视频流直接进入图像识别解码器，完成视频采集，缓冲预处理，特征提取和特征匹配；将获得的图像特征与参考库中的无人机图片进行匹配，从而判断出有威胁的飞行器。
本发明还提供了一种反无人机探测系统的控制方法：
a、雷达装置对目标进行坐标定位，并通过摄像机获取目标图像；
b、图像识别解码器将目标图像与无人机图片进行特征匹配，如果匹配失败，则转为人工判断；如果匹配成功，则判定为有威胁的飞行器，并在显示器上对应的坐标点上出现提示,如果判定为无威胁的飞行器，则回到a步骤；
c、判定为有威胁的飞行器后，自动跟踪伺服机构驱动镜头自动跟踪锁定目标飞行器，并锁定目标；
d、锁定目标后，干扰器产生和无人机工作频率相同的干扰信号，使无人机失去控制。
优选地，所述的雷达使用的是15Ghz频率，可以侦查到厘米级的空中物体。
本发明所述的图像识别解码器包括图像识别处理模块和图像分析模块，所述图像识别处理模块的信号输出端连接图像分析模块的信号输入端；所述的图像分析模块包括高速帧缓存器、图像对比器和Kalman滤波器，所述图像对比器的第一信号输入端连接所述图像识别处理模块的信号输出端，所述高速帧缓存器的信号输出端连接所述图像对比器的第二信号输入端，所述高速帧缓存器的信号输入端连接所述图像对比器的第一信号输出端，所述图像对比器的第二信号输出端连接所述Kalman滤波器的信号输入端，所述Kalman滤波器的信号输出端连接所述自动跟踪伺服机构的信号输入端。
Kalman滤波器是一套基本公式，用于预测修正的评估，在最小化协方差估计误差方面表现出众。它不要求保存过去的测量数据，新的数据和前一刻保存的数据估值，根据递推公式，可计算出新的参考值，这样就大大减少了滤波器的存储和计算量。
优选地，所述Kalman滤波器内置实现Kalman算法的FPGA芯片。
优选地，所述的图像识别处理模块内置DSP图像识别系统。DSP图像识别系统具有精度高、可靠性强、集成度高、接口方便、灵活性好、保密性好和时分复用等优点。
FPGA(Field－Programmable Gate Array)，即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
本发明所述的摄像机为热成像摄像机，内置高清CMOS成像系统。具备夜视功能，晚上也能清楚的扫描空中的飞行器；在液晶屏上可以通过人工确认有效目标，防止误判。
优选地，所述的摄像机为图像传感器尺寸为1/2in,图像分辨率1080p，照片分辨率为2000W像素的高清摄像机。较高的图像分辨率和有效像素可以使得无人机这种小型机的拍摄图像清晰，使后续图像处理提高效率。
本发明所述的光学镜头由750—1500mm的长焦变焦镜头和瞄准镜组成，可以清楚的看到数公里以外的目标，瞄准镜方便快速对准目标。
本发明所述的反无人机探测系统还包括GPS定位装置，可以快速显示出飞行器的坐标位置。
本发明所述的干扰器为集束电磁干扰器。对飞行器进行连续脉冲式电磁干扰，让无人机无法正常工作。
本发明所述干扰器包括依次连接的低通滤波器、A/D采样模块和FIT变换模块，所述的FIT变换模块连接所述主控制器的第三信号输入端，主控制器的第五信号输出端连接噪声发生器，所述的主控制器内置DDS模块。
A/D采样量化后，通过数字滤波器处理，进行FTT变换，就能再现出无人机的工作频段，把该频段存储在主控制器中，主控制器再用DDS技术再现出和无人机同样的工作频率，这样就可以准确的产生干扰了。干扰器通过主动扫描无人机的工作频段，来进行准确的电磁波干扰，使干扰更加有效，并且避免对其它正常设备和通讯造成干扰。
优选地，所述的DDS模块包括依次连接的频率控制字模块、相位累加器、数据存储器、D/A转换器和低通滤波器。通过频率控制字来产生任何需要的波形，产生出的波形稳定可靠，简单。
本发明系统采用GaN功率管和DC-DC电源模块。GaN功率管的效率高，可大幅度减少发热；DC-DC电源模块可以把电源转换效率提高到96％，进一步减少发热。
本发明系统在芯片位置设置有铜导热的散热片。在发热的部位采用无风扇设计的大面积铜导热散热片可以快速的给发热的芯片降温。
本发明的有益效果在于：
1、本发明采用雷达装置和光学跟踪系统相结合的光电监视雷达装置，在雷达扫描到目标后通过数字化技术于图像识别连接起来，构成一个完整的跟踪回路，实现了雷达探测、光学图像识别和电磁干扰的一体化，对于提高无人机监控、光学系统与雷达装置的有机融合起到重要作用。
2、系统采用Kalman滤波器，Kalman滤波器是一套基本公式，用于预测修正的评估，在最小化协方差估计误差方面表现出众。它不要求保存过去的测量数据，新的数据和前一刻保存的数据估值，根据递推公式，可计算出新的参考值，这样就大大减少了滤波器的存储和计算量。
3、通过Kalman滤波器计算出水平偏移量和垂直偏移量，由电机驱动板发出信号控制自动跟踪伺服机构的水平驱动电机和垂直驱动电机工作，从而完成可预判位置的高精度高速跟踪；
4、Kalman滤波器内置实现Kalman算法的FPGA芯片，利用FPGA芯片可达到成本低、定制性高、触发器和I/O引脚丰富、设计周期短、功耗低、兼容性强的优点。
5、本发明采用尺寸较小的镜头组件，质量较轻，使机械装置能快速灵活的运动；采用大功率的线性马达，能够直接快速的驱动镜头，实现高速跟踪。
6、本发明系统基于图像识别后锁定目标，根据目标在屏幕中的移动状况采用伺服系统进行镜头的调整，从而跟踪锁定目标，雷达使用15Ghz频率，在雷达频段用的不是很多，干扰比较小，对信号的检测更有利，同时可以侦查到厘米级的空中物体，特别适用于针对小型的无人机，通过屏幕和人工交互更准确快速的锁定目标。
7、本发明系统通过主动扫描无人机的工作频段，来进行准确的电磁波干扰，使干扰更加有效，并且避免了对其它正常设备和通讯造成的干扰。干扰器采用了灵活的DDS技术，通过频率控制字来产生任何需要的波形，产生出的波形稳定、更准确，失真更小。
8、系统散热效果好，由于雷达和干扰器的功耗比较大，减少设备自身的发热就特别重要。本发明使用效率更高的GaN管，可以大幅度减少发热；其次电源的效率也会对发热造成影响，系统利用DC-DC电源模块把电源转换效率提高到96％；在芯片位置大量采用无风扇设计的大面积铜导热散热片可以快速的给发热的芯片降温。
附图说明
图1为本发明反无人机探测系统的系统结构图。
图2为本发明反无人机探测系统的控制方法的流程图。
图3为本发明图像识别解码器的系统结构图。
图4为本发明光学跟踪系统的系统原理框图。
图5为本发明雷达装置的系统原理框图。
图6为本发明干扰器的系统原理框图。
图中标记为：1、摄像机，2、图像识别解码器，3、显示器，4、自动跟踪伺服机构，5、主控制器，6、雷达装置，7、干扰器，200、图像识别处理模块，300、图像分析模块，301、高速帧缓存器，302、图像对比器，303、Kalman滤波器，401、D/A转换信号放大器，402、LPF低通滤波器，403、电机驱动板。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明的实质性内容作进一步详细的描述。
实施例1
如图1所示，反无人机探测系统，包括具有光学镜头的摄像机1、显示器3、控制摄像机运动的自动跟踪伺服机构4、雷达装置6、主控制器5、干扰器7和存储有无人机图片信息的图像识别解码器2；所述摄像机1的信号输出端连接所述图像识别解码器2的信号输入端，所述图像识别解码器2的信号输出端连接所述主控制器5的第一信号输入端，所述雷达装置6的信号输出端连接所述主控制器5的第二信号输入端，所述主控制器5的第一信号输出端连接所述摄像机1的信号输入端，所述主控制器5的第二信号输出端连接所述显示器3的信号输入端，所述主控制器5的第三信号输出端连接所述自动跟踪伺服机构4的信号输入端，所述主控制器5的第四信号输出端连接所述干扰器7的信号输入端。
实施例2
本实施例在实施例1的基础上：
如图3所示，所述的图像识别解码器2包括图像识别处理模块200和图像分析模块300，所述图像识别处理模块200的信号输出端连接图像分析模块300的信号输入端；所述的图像分析模块300包括高速帧缓存器301、图像对比器302和Kalman滤波器303，所述图像对比器302的第一信号输入端连接所述图像识别处理模块200的信号输出端，所述高速帧缓存器301的信号输出端连接所述图像对比器302的第二信号输入端，所述高速帧缓存器301的信号输入端连接所述图像对比器302的第一信号输出端，所述图像对比器302的第二信号输出端连接所述Kalman滤波器303的信号输入端，所述Kalman滤波器303的信号输出端连接所述自动跟踪伺服机构4的信号输入端。
实施例3
本实施例在实施例2的基础上：
所述Kalman滤波器303内置实现Kalman算法的FPGA芯片。
如图3和图4所示，本发明的自动跟踪伺服机构4包括驱动摄像机在水平方向上运动的水平驱动电机、驱动摄像机在垂直方向上运动的垂直驱动电机、电机驱动板403、LPF低通滤波器402和D/A转换信号放大器401，所述D/A转换信号放大器401的信号输入端连接所述Kalman滤波器303的信号输出端，所述D/A转换信号放大器401的信号输出端连接所述LPF低通滤波器402的信号输入端，所述LPF低通滤波器402的信号输出端连接所述电机驱动板403的信号输入端，所述电机驱动板403的第一信号输出端连接所述水平驱动电机的信号输入端，所述电机驱动板403的第二信号输出端连接所述垂直驱动电机的信号输入端。
通过Kalman滤波器计算出水平偏移量和垂直偏移量，并通过D/A转换信号放大器对信号转换后，由电机驱动板发出信号控制水平驱动电机和垂直驱动电机的工作，从而完成高速跟踪。
实施例4
本实施例在实施例1的基础上：
所述的摄像机1为热成像摄像机，内置高清CMOS成像系统。
实施例5
本实施例在实施例1的基础上：
所述的摄像机1为热成像摄像机，内置高清CMOS成像系统。
所述的自动跟踪伺服机构4由线性马达驱动，所述的摄像机1为图像传感器尺寸为1/2in,图像分辨率1080p，照片分辨率为2000W像素的高清摄像机。
实施例6
本实施例在实施例1的基础上：
所述的摄像机1为热成像摄像机，内置高清CMOS成像系统。
所述的自动跟踪伺服机构4由线性马达驱动，所述的摄像机1为图像传感器尺寸为1/2in,图像分辨率1080p，照片分辨率为2000W像素的高清摄像机。
所述的光学镜头由800mm的长焦变焦镜头和瞄准镜组成。
实施例7
本实施例在实施例1的基础上：
所述的摄像机为热成像摄像机，内置高清CMOS成像系统。
所述的自动跟踪伺服机构由线性马达驱动，所述的摄像机为图像传感器尺寸为1/2in,图像分辨率1080p，照片分辨率为2000W像素的高清摄像机。
所述的光学镜头由1500mm的长焦变焦镜头和瞄准镜组成。
所述的反无人机探测系统还包括GPS定位装置。
实施例8
本实施例在实施例2的基础上：
所述的摄像机1为热成像摄像机，内置高清CMOS成像系统。
所述的自动跟踪伺服机构4由线性马达驱动，所述的摄像机1为图像传感器尺寸为1/2in,图像分辨率1080p，照片分辨率为2000W像素的高清摄像机。
所述的光学镜头由1000mm的长焦变焦镜头和瞄准镜组成。
所述的反无人机探测系统还包括GPS定位装置。
所述的图像识别处理模块200内置DSP图像识别系统。
本系统采用GaN功率管和DC-DC电源模块。
本系统在芯片位置设置有铜导热的散热片。
实施例9
本实施例在实施例3的基础上：
所述的摄像机1为热成像摄像机，内置高清CMOS成像系统。
所述的自动跟踪伺服机构4由线性马达驱动，所述的摄像机1为图像传感器尺寸为1/2in,图像分辨率1080p，照片分辨率为2000W像素的高清摄像机。
所述的光学镜头由1200mm的长焦变焦镜头和瞄准镜组成。
所述的反无人机探测系统还包括GPS定位装置。
所述的图像识别解码器200内置DSP图像识别系统。
所述的干扰器7为集束电磁干扰器。
本系统采用GaN功率管和DC-DC电源模块。
本系统在芯片位置设置有铜导热的散热片。
实施例10
本实施例在实施例1的基础上：
如图6所示，所述干扰器包括依次连接的低通滤波器、A/D采样模块和FIT变换模块，所述的FIT变换模块连接所述主控制器的第三信号输入端，主控制器的第五信号输出端连接噪声发生器，所述的主控制器内置DDS模块。
实施例11
本实施例在实施例2的基础上：
如图6所示，所述干扰器包括依次连接的低通滤波器、A/D采样模块和FIT变换模块，所述的FIT变换模块连接所述主控制器的第三信号输入端，主控制器的第五信号输出端连接噪声发生器，所述的主控制器内置DDS模块。
所述的DDS模块包括依次连接的频率控制字模块、相位累加器、数据存储器、D/A转换器和低通滤波器。
实施例12
本实施例在实施例9的基础上：
如图6所示，所述干扰器包括依次连接的低通滤波器、A/D采样模块和FIT变换模块，所述的FIT变换模块连接所述主控制器的第三信号输入端，主控制器的第五信号输出端连接噪声发生器，所述的主控制器内置DDS模块。
所述的DDS模块包括依次连接的频率控制字模块、相位累加器、数据存储器、D/A转换器和低通滤波器。
本系统采用GaN功率管和DC-DC电源模块。
实施例13
本实施例在实施例9的基础上：
如图6所示，所述干扰器包括依次连接的低通滤波器、A/D采样模块和FIT变换模块，所述的FIT变换模块连接所述主控制器的第三信号输入端，主控制器的第五信号输出端连接噪声发生器，所述的主控制器内置DDS模块。
所述的DDS模块包括依次连接的频率控制字模块、相位累加器、数据存储器、D/A转换器和低通滤波器。
本系统采用GaN功率管和DC-DC电源模块。
本系统在芯片位置设置有铜导热的散热片。
本发明的雷达装置主要由发射和接收2部分组成，如图5所示，包括雷达收发射天线、双工器、发射电路和接收电路，所述雷达收发射天线的信号输入输出端分别与双工器的信号输出输入端连接，双工器的第二信号输出端与接收电路的信号输出端连接，双工器的第二信号输入端与发射电路的信号输出端连接。
本振内部由PLL电路产生稳定的震荡信号，经过混频器产生各种高次谐波，经过一级二级带通滤波器后输出需要的15Ghz频率信号，这个信号很微弱，需要经过预放大电路后才能推动大功率的功率管，在功率放大，预放大和混频器中都和脉冲调制器连接。脉冲调制器又受定时器控制，因为雷达发射的信号是脉冲信号，所以定时器又受主控单元的控制，这样就可以根据需要设定雷达的扫描速度和脉冲宽度，以便针对不同的使用环境和对象。
雷达接收部分，信号首先进入带通滤波器，然后低噪声放大，由于输入的信号频率太高所以需要进行变频处理，也是在本振和混频器的作用下把反射回来的雷达信号变换为频率较低的中频信号，同时因为反射回来的信号幅度波动非常大所以还需要自动增益控制(AGC)电路才能保证信号正常。
本发明系统采用的是数字雷达，检波出来的信号经过A/D变换和数字滤波后，在屏幕中显示出来。要把检测对象准确的坐标显示出来，就需要精确的发射和接收的时间计算，以及多普勒频率检测，才能计算出距离和速度，物体大小等数据。
实施例14
如图2所示，本发明反无人机探测系统的探测方法：
a、雷达装置对目标进行坐标定位，并通过摄像机获取目标图像；
b、图像识别解码器将目标图像与无人机图片进行特征匹配，如果匹配失败，则转为人工判断；如果匹配成功，则判定为有威胁的飞行器，并在显示器上对应的坐标点上出现提示,如果判定为无威胁的飞行器，则回到a步骤；
c、判定为有威胁的飞行器后，自动跟踪伺服机构驱动镜头自动跟踪锁定目标飞行器，并锁定目标；
d、锁定目标后，干扰器产生和无人机工作频率相同的干扰信号，使无人机失去控制。
如图4所示，摄像机的数字视频流直接进入图像识别解码器，所述的图像识别解码器由视频采集，缓冲预处理，特征提取，特征匹配等模块构成。在参考库中存储有全世界各种无人机图片资料，能快速判断有威胁的机器，同时能通过训练识别新的无人机型自动更新资料库。图像识别通过人工和机器自动识别组成，在复杂环境机器无法工作的时候，可以通过人工干预，锁定目标。机器识别由高速处理器和硬件独立完成图像的匹配工作。
特征匹配成功后，在显示器上对应的坐标点上会出现提示，并且报警。可以放大图像进行仔细查看，也可以选择通过自动跟踪伺服系统把目标锁定，这样当飞行器在移动中，偏离坐标点的时候，偏差判断电路会产生电压，去调制PWM电路。通过功率放大后去驱动机架上的2个电机，进行水平和垂直方向的转动。
实施例15
如图2所示，本发明反无人机探测系统的探测方法：
a、雷达装置对目标进行坐标定位，并通过摄像机获取目标图像；
b、图像识别解码器将目标图像与无人机图片进行特征匹配，如果匹配失败，则转为人工判断；如果匹配成功，则判定为有威胁的飞行器，并在显示器上对应的坐标点上出现提示,如果判定为无威胁的飞行器，则回到a步骤；
c、判定为有威胁的飞行器后，自动跟踪伺服机构驱动镜头自动跟踪锁定目标飞行器，并锁定目标；
d、锁定目标后，干扰器产生和无人机工作频率相同的干扰信号，使无人机失去控制。
所述的雷达使用的是15Ghz频率。
Claims (10)
1.反无人机探测系统，其特征在于：包括具有光学镜头的摄像机、显示器、控制摄像机运动的自动跟踪伺服机构、雷达装置、主控制器、干扰器和存储有无人机图片信息的图像识别解码器；所述摄像机的信号输出端连接所述图像识别解码器的信号输入端，所述图像识别解码器的信号输出端连接所述主控制器的第一信号输入端，所述雷达装置的信号输出端连接所述主控制器的第二信号输入端，所述主控制器的第一信号输出端连接所述摄像机的信号输入端，所述主控制器的第二信号输出端连接所述显示器的信号输入端，所述主控制器的第三信号输出端连接所述自动跟踪伺服机构的信号输入端，所述主控制器的第四信号输出端连接所述干扰器的信号输入端。
2.根据权利要求1所述的反无人机探测系统，其特征在于：所述的图像识别解码器包括图像识别处理模块和图像分析模块，所述图像识别处理模块的信号输出端连接图像分析模块的信号输入端；所述的图像分析模块包括高速帧缓存器、图像对比器和Kalman滤波器，所述图像对比器的第一信号输入端连接所述图像识别处理模块的信号输出端，所述高速帧缓存器的信号输出端连接所述图像对比器的第二信号输入端，所述高速帧缓存器的信号输入端连接所述图像对比器的第一信号输出端，所述图像对比器的第二信号输出端连接所述Kalman滤波器的信号输入端，所述Kalman滤波器的信号输出端连接所述自动跟踪伺服机构的信号输入端。
3.根据权利要求2所述的反无人机探测系统，其特征在于：所述Kalman滤波器内置实现Kalman算法的FPGA芯片。
4.根据权利要求1所述的反无人机探测系统，其特征在于：所述的摄像机为热成像摄像机，内置高清CMOS成像系统。
5.根据权利要求1所述的反无人机探测系统，其特征在于：所述的光学镜头由750—1500mm的长焦变焦镜头和瞄准镜组成。
6.根据权利要求1所述的反无人机探测系统，其特征在于：所述干扰器包括依次连接的低通滤波器、A/D采样模块和FIT变换模块，所述的FIT变换模块连接所述主控制器的第三信号输入端，主控制器的第五信号输出端连接噪声发生器，所述的主控制器内置DDS模块。
7.根据权利要求6所述的反无人机探测系统，其特征在于：所述的DDS模块包括依次连接的频率控制字模块、相位累加器、数据存储器、D/A转换器和低通滤波器。
8.根据权利要求1所述的反无人机探测系统，其特征在于：探测系统采用GaN功率管和DC-DC电源模块，并在芯片位置设置有铜导热的散热片。
9.权利要求1-8任意一项所述反无人机探测系统的控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
a、雷达装置对目标进行坐标定位，并通过摄像机获取目标图像；
b、图像识别解码器将目标图像与无人机图片进行特征匹配，如果匹配失败，则转为人工判断；如果匹配成功，判定为有威胁的飞行器，并在显示器对应的坐标点上出现提示,如果判定为无威胁的飞行器，则回到a步骤；
c、判定为有威胁的飞行器后，自动跟踪伺服机构驱动镜头自动跟踪锁定目标飞行器，并锁定目标；
d、锁定目标后，干扰器产生和无人机工作频率相同的干扰信号，使无人机失去控制。
10.根据权利要求9所述反无人机探测系统的控制方法，其特征在于：所述的雷达使用的是15Ghz频率。
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