CN112633326A - 一种基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法，包括以下步骤：S1：对检测区域的光学图像进行目标检测，并得到第一向量化结果；S2：对检测区域的通信信号进行目标检测，并得到第二向量化结果；S3：分别将第一向量化结果和第二向量化结果作为贝叶斯函数的输入，进行多源融合，完成无人机目标检测。针对单一信号源检测虚警概率及漏检概率高的问题，本发明提出了无人机检测的并行分布式多源融合策略，将光学图像和无人机通信信号作为两个信源，且两个信源独立决策，互不干扰，检测结果根据权重值对最终的检测结果产生影响，提高了检测结果的可靠性，解决了复杂城市环境下无人机等“低小慢”飞行目标探测难题。

Description

一种基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法
技术领域
本发明属于无人机检测技术领域，具体涉及一种基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法。
背景技术
随着第五代移动通信设备加速部署，物联网时代已经来临。无人机是物联网的典型应用，因为其可以携带传感器来完成多项任务；在民用领域，无人机在物流配送领域得到了广泛的应用。同样，无人机在与自动驾驶汽车相匹配的普通载人市场中也扮演着有前途的角色。在农业领域，无人飞行器正在代替人类进行害虫防治和施肥，大大提高了农业生产效率。然而，无人机也给安全领域带来了非传统挑战。在过去的几年中，恶意和无限制的无人机飞行造成了巨大的安全风险。例如，无限制的无人机飞行会导致民用飞机的强迫降落和延误。因此，管控非合作型无人机是一项紧迫的任务。但是，由于无人机的高度低、体积小和速度慢，对无人机的检测非常困难。此外，在城市环境中多径效应和障碍物遮挡加剧了无人机检测难的情况。
目前已有的技术方案，主要是利用雷达进行探测。雷达的主要原理是利用回波多普勒频移来实现目标探测，这一方式对高空、高速和大体积的飞行目标有效，但对于无人机这样的高度低、体积小和速度慢的飞行目标探测效果很差。无人机的雷达照射面积很小，导致雷达回波很微弱，如果无人机处于高楼前面，雷达照射无人机的回波会被完全湮没，导致无法探测。另外，超声波探测在背景噪声大、遮挡物多的环境下将失去作用，虚警概率显著升高。因而单一的探测方法难以实现对无人机的可靠探测，多源融合的检测方法是值得尝试的有益途径。
发明内容
本发明的目的是为了解决无人机准确检测的问题，提出了一种基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法。
本发明的技术方案是：一种基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法包括以下步骤：
S1：对检测区域的光学图像进行目标检测，并得到第一向量化结果P1<u|H>；
S2：对检测区域的通信信号进行目标检测，并得到第二向量化结果P2<u|H>；
S3：分别将第一向量化结果P1<u|H>和第二向量化结果P2<u|H>作为贝叶斯函数的输入，进行多源融合，完成无人机目标检测。
本发明的有益效果是：
(1)针对单一信号源检测虚警概率及漏检概率高的问题，本发明提出了无人机检测的并行分布式多源融合策略，将光学图像和无人机通信信号作为两个信源，且两个信源独立决策，互不干扰，检测结果根据权重值对最终的检测结果产生影响，提高了检测结果的可靠性，解决了复杂城市环境下无人机等“低小慢”飞行目标探测难题。
(2)针对无人机雷达回波微弱及难以检测的问题，本发明提出了利用光学图像进行目标检测的方法，该方法采用高斯高通滤波器保留图像高频成分，增强图像细节信息，并利用YOLOv3目标检测算法实现无人机检测，解决了复杂电磁环境下无人机难以检测的问题。
(3)针对难以判别是否是无人机通信信号的问题，本发明提出了利用无人机通信信号的跳频图案作为无人机信号的判决依据的方法，实现了无人机的有效检测。
进一步地，步骤S1包括以下子步骤：
S11：利用图像传感器采集光学图像；
S12：通过高通滤波器，滤除光学图像的低频成分，保留光学图像的高频成分；
S13：训练YOLOv3神经网络；
S14：将经过高通滤波器处理后的光学图像输入至YOLOv3神经网络中，进行无人机目标检测，并输出范围为0-1的置信度；
S15：将无人机的置信度进行向量化，得到第一向量化结果P1<u|H>。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，对特定空域拍摄的光学图像进行目标检测，判定该空域是否存在无人机目标，无人机就是目标源。对于光学图像，低频对应着图像的慢变化分量，如图像的平滑部分，较高的频率对应图像中变化越来越快的灰度级，如边缘或噪声等尖锐部分。同时，通过高斯高通滤波器来滤除低频成分，保留高频成分，使无人机细节信息更清楚，更利于检测。
进一步地，步骤S13包括以下子步骤：
S131：根据光学图像建立无人机图像数据集；
S132：将无人机图像数据集中的无人机打标签；
S133：将打好标签的无人机数据输入至YOLOv3神经网络中进行训练，直至网络损失函数收敛，完成YOLOv3神经网络的训练。
进一步地，步骤S2包括以下子步骤：
S21：利用快速傅里叶变换，计算检测区域的通信信号的频谱；
S22：根据检测区域的通信信号的频谱，将快速傅里叶变换的窗长和通信信号跳频周期的数据采样点数保持一致，得到每个跳频周期内对应的跳频信号频率值；
S23：将跳频信号频率值映射为序列值，得到跳频图案；
S24：根据跳频图案检测是否有无人机，并将检测结果向量化，得到第二向量化结果P2<u|H>。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，对特定空域接收到的通信信号进行检测，判定该空域是否存在无人机目标，无人机就是目标源。本发明将无人机上行信号和下行信号的跳频图案作为检测无人机的依据。跳频图案的估计实际上是跳频频率的估计，通过估计跳频信号所使用的频率，并将其映射为序列值，即为跳频图案。
进一步地，步骤S21中，检测区域的通信信号包括上行信号和下行信号；其中，上行信号是遥控器发送给无人机的控制信号，其固定频点为5.7G-5.8G，下行信号是无人机发送给遥控器的图传信号，其固定频点为2.4G。
进一步地，步骤S21中，计算通信信号的频谱的计算公式为：
Figure BDA0002806024490000041
Figure BDA0002806024490000042
Figure BDA0002806024490000043
其中，DFT[·]表示离散傅里叶变换，IDFT[·]表示离散傅里叶反变换，x(n)表示信号离散采样频点，X(k)表示x(n)的离散傅里叶变换变换，N表示总采样点数，k表示采样点n的计数值。
进一步地，步骤S24中，根据跳频图案检测是否有无人机的方法为：将跳频图案与已知跳频图案进行对比，根据误差范围内相同的频点数目，得到范围为0-1的置信度，并将其向量化，得到第二向量化结果P2<u|H>。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，向量化的过程为将置信度转变为一百维的向量，作为贝叶斯损失函数的输入。
进一步地，步骤S3中，将第一向量化结果P1<u|H>作为贝叶斯函数的输入，其第一平均总代价C1的计算公式为：
C1＝P0[C00P1<u0|H0>+C10P1<u1|H0>]+P1[C01P1<u0|H1>+C11P1<u1|H1>]
将第二向量化结果P2<u|H>作为贝叶斯函数的输入，其第二平均总代价C2的计算公式为：
C2＝P0[C00P2<u0|H0>+C10P2<u1|H0>]+P1[C01P2<u0|H1>+C11P2<u1|H1>]
其中，H0表示有无人机目标，H1表示没有无人机目标，P0表示H0出现的先验概率，P1表示H1出现的先验概率，C00表示假设H0成立时做出决策u0的代价，C01表示假设H1成立时做出决策u0的代价，C10表示假设H0成立时做出决策u1的代价，C11表示假设H1成立时做出决策u1的代价，P1<u0|H0>表示第一向量化结果下假设H0下判决为u0的概率，P1<u1|H0>表示第一向量化结果下假设H1下判决为u0的概率，P1<u1|H0>表示第一向量化结果下假设H0下判决为u1的概率，P1<u1|H1>表示第一向量化结果下假设H1下判决为u1的概率，P2<u0|H0>表示第二向量化结果下假设H0下判决为u0的概率，P2<u0|H1>表示第二向量化结果下假设H1下判决为u0的概率，P2<u1|H0>表示第二向量化结果下假设H0下判决为u1的概率，P2<u1|H1>表示第二向量化结果下假设H1下判决为u1的概率。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，定义贝叶斯代价函数，将光学图像检测和通信信号检测的向量化结果输入贝叶斯代价函数，使代价函数总均值最小，判别得到检测结果。
进一步地，步骤S3中，进行多源融合的检测方法为：选择区域R1使第一平均总代价C1的值和第二平均总代价C2的值最小，其计算公式为：
Figure BDA0002806024490000061
Figure BDA0002806024490000062
其中，P0表示H0出现的先验概率，P1表示H1出现的先验概率，C00表示假设H0成立时做出决策u0的代价，C01表示假设H1成立时做出决策u0的代价，C10表示假设H0成立时做出决策u1的代价，C11表示第一向量化结果下假设H1成立时做出决策u1的代价，p0(z)表示z关于H0的条件概率密度，p1(z)表示z关于H1的条件概率密度。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，本发明利用贝叶斯融合检测准则对无人机检测的光学图像源和通信信号源决策结果分配相应的权重值，分配的规则为置信度越大，其权重值越大，接下来基于假设概率得到平均总代价，检测策略是使平均总代价最小。
附图说明
图1为无人机目标检测方法的流程图；
图2为二元信号检测的概率模型图；
图3为YOLOv3神经网络检测无人机目标的效果图；
图4为YOLOv3神经网络检测无人机目标的效果图；
图5为主流无人机通信信号的跳频图案。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。
如图1所示，本发明提供了一种基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法，包括以下步骤：
S1：对检测区域的光学图像进行目标检测，并得到第一向量化结果P1<u|H>；
S2：对检测区域的通信信号进行目标检测，并得到第二向量化结果P2<u|H>；
S3：分别将第一向量化结果P1<u|H>和第二向量化结果P2<u|H>作为贝叶斯函数的输入，进行多源融合，完成无人机目标检测。
在本发明实施例中，如图1所示，步骤S1包括以下子步骤：
S11：利用图像传感器采集光学图像；
S12：通过高通滤波器，滤除光学图像的低频成分，保留光学图像的高频成分；
S13：训练YOLOv3神经网络；
S14：将经过高通滤波器处理后的光学图像输入至YOLOv3神经网络中，
进行无人机目标检测，并输出范围为0-1的置信度；
S15：将无人机的置信度进行向量化，得到第一向量化结果P1<u|H>。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，对特定空域拍摄的光学图像进行目标检测，判定该空域是否存在无人机目标，无人机就是目标源。对于光学图像，低频对应着图像的慢变化分量，如图像的平滑部分，较高的频率对应图像中变化越来越快的灰度级，如边缘或噪声等尖锐部分。同时，通过高斯高通滤波器来滤除低频成分，保留高频成分，使无人机细节信息更清楚，更利于检测。
在本发明实施例中，如图1所示，步骤S13包括以下子步骤：
S131：根据光学图像建立无人机图像数据集；
S132：将无人机图像数据集中的无人机打标签；
S133：将打好标签的无人机数据输入至YOLOv3神经网络中进行训练，直至网络损失函数收敛，完成YOLOv3神经网络的训练。
在本发明实施例中，如图1所示，步骤S2包括以下子步骤：
S21：利用快速傅里叶变换，计算检测区域的通信信号的频谱；
S22：根据检测区域的通信信号的频谱，将快速傅里叶变换的窗长和通信信号跳频周期的数据采样点数保持一致，得到每个跳频周期内对应的跳频信号频率值；
S23：将跳频信号频率值映射为序列值，得到跳频图案；
S24：根据跳频图案检测是否有无人机，并将检测结果向量化，得到第二向量化结果P2<u|H>。
在本发明中，对特定空域接收到的通信信号进行检测，判定该空域是否存在无人机目标，无人机就是目标源。本发明将无人机上行信号和下行信号的跳频图案作为检测无人机的依据。跳频图案的估计实际上是跳频频率的估计，通过估计跳频信号所使用的频率，并将其映射为序列值，即为跳频图案。
在本发明实施例中，如图1所示，步骤S21中，检测区域的通信信号包括上行信号和下行信号；其中，上行信号是遥控器发送给无人机的控制信号，其固定频点为5.7G-5.8G，下行信号是无人机发送给遥控器的图传信号，其固定频点为2.4G。
在本发明实施例中，如图1所示，步骤S21中，计算通信信号的频谱的计算公式为：
Figure BDA0002806024490000081
Figure BDA0002806024490000082
Figure BDA0002806024490000083
其中，DFT[·]表示离散傅里叶变换，IDFT[·]表示离散傅里叶反变换，x(n)表示信号离散采样频点，X(k)表示x(n)的离散傅里叶变换变换，N表示总采样点数，k表示采样点n的计数值。
在本发明实施例中，如图1所示，步骤S24中，根据跳频图案检测是否有无人机的方法为：将跳频图案与已知跳频图案进行对比，根据误差范围内相同的频点数目，得到范围为0-1的置信度，并将其向量化，得到第二向量化结果P2<u|H>。
在本发明中，向量化的过程为将置信度转变为一百维的向量，作为贝叶斯损失函数的输入。在计算置信度时，如总频点数为50，误差范围内相同频点数为40，那么置信度为80％。
在本发明实施例中，如图1所示，步骤S3中，将第一向量化结果P1<u|H>作为贝叶斯函数的输入，其第一平均总代价C1的计算公式为：
C1＝P0[C00P1<u0|H0>+C10P1<u1|H0>]+P1[C01P1<u0|H1>+C11P1<u1|H1>]
将第二向量化结果P2<u|H>作为贝叶斯函数的输入，其第二平均总代价C2的计算公式为：
C2＝P0[C00P2<u0|H0>+C10P2<u1|H0>]+P1[C01P2<u0|H1>+C11P2<u1|H1>]
其中，H0表示有无人机目标，H1表示没有无人机目标，P0表示H0出现的先验概率，P1表示H1出现的先验概率，C00表示假设H0成立时做出决策u0的代价，C01表示假设H1成立时做出决策u0的代价，C10表示假设H0成立时做出决策u1的代价，C11表示假设H1成立时做出决策u1的代价，P1<u0|H0>表示第一向量化结果下假设H0下判决为u0的概率，P1<u1|H0>表示第一向量化结果下假设H1下判决为u0的概率，P1<u1|H0>表示第一向量化结果下假设H0下判决为u1的概率，P1<u1|H1>表示第一向量化结果下假设H1下判决为u1的概率，P2<u0|H0>表示第二向量化结果下假设H0下判决为u0的概率，P2<u0|H1>表示第二向量化结果下假设H1下判决为u0的概率，P2<u1|H0>表示第二向量化结果下假设H0下判决为u1的概率，P2<u1|H1>表示第二向量化结果下假设H1下判决为u1的概率。
在本发明中，定义贝叶斯代价函数，将光学图像检测和通信信号检测的向量化结果输入贝叶斯代价函数，使代价函数总均值最小，判别得到检测结果。
在本发明实施例中，如图1所示，步骤S3中，进行多源融合的检测方法为：选择区域R1使第一平均总代价C1的值和第二平均总代价C2的值最小，其计算公式为：
Figure BDA0002806024490000101
Figure BDA0002806024490000102
其中，P0表示H0出现的先验概率，P1表示H1出现的先验概率，C00表示假设H0成立时做出决策u0的代价，C01表示假设H1成立时做出决策u0的代价，C10表示假设H0成立时做出决策u1的代价，C11表示第一向量化结果下假设H1成立时做出决策u1的代价，p0(z)表示z关于H0的条件概率密度，p1(z)表示z关于H1的条件概率密度。
在本发明中，本发明利用贝叶斯融合检测准则对无人机检测的光学图像源和通信信号源决策结果分配相应的权重值，分配的规则为置信度越大，其权重值越大，接下来基于假设概率得到平均总代价，检测策略是使平均总代价最小。
在本发明中，根据步骤S3得到无人机二元假设检测的贝叶斯检测准则为：
Figure BDA0002806024490000103
如图2所示，为二元信号检测的概率模型图；如图3和图4所示，为YOLOv3神经网络检测无人机目标的效果图；如图5所示，为主流无人机通信信号的跳频图案。
本发明的工作原理及过程为：本发明提出了一种基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法，该方法采用了并行分布式的多源融合策略。该发明提出的贝叶斯多源融合检测算法的两个信号源为无人机光学图像源和无人机通信信号源。两个信号源并行处理，分布式检测得出各自的检测结果和相应的置信度。本发明将两个信号源处理得到的结果向量化，同时定义一个贝叶斯代价函数，将向量化的结果输入代价函数，检测策略是使该贝叶斯代价函数平均总代价最小。
本发明的有益效果为：
(1)针对单一信号源检测虚警概率及漏检概率高的问题，本发明提出了无人机检测的并行分布式多源融合策略，将光学图像和无人机通信信号作为两个信源，且两个信源独立决策，互不干扰，检测结果根据权重值对最终的检测结果产生影响，提高了检测结果的可靠性，解决了复杂城市环境下无人机等“低小慢”飞行目标探测难题。
(2)针对无人机雷达回波微弱及难以检测的问题，本发明提出了利用光学图像进行目标检测的方法，该方法采用高斯高通滤波器保留图像高频成分，增强图像细节信息，并利用YOLOv3目标检测算法实现无人机检测，解决了复杂电磁环境下无人机难以检测的问题。
(3)针对难以判别是否是无人机通信信号的问题，本发明提出了利用无人机通信信号的跳频图案作为无人机信号的判决依据的方法，实现了无人机的有效检测。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：对检测区域的光学图像进行目标检测，并得到第一向量化结果P1<u|H>；
S2：对检测区域的通信信号进行目标检测，并得到第二向量化结果P2<u|H>；
S3：分别将第一向量化结果P1<u|H>和第二向量化结果P2<u|H>作为贝叶斯函数的输入，进行多源融合，完成无人机目标检测。
2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下子步骤：
S11：利用图像传感器采集光学图像；
S12：通过高通滤波器，滤除光学图像的低频成分，保留光学图像的高频成分；
S13：训练YOLOv3神经网络；
S14：将经过高通滤波器处理后的光学图像输入至YOLOv3神经网络中，进行无人机目标检测，并输出范围为0-1的置信度；
S15：将无人机的置信度进行向量化，得到第一向量化结果P1<u|H>。
3.根据权利要求2所述的基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法，其特征在于，所述步骤S13包括以下子步骤：
S131：根据光学图像建立无人机图像数据集；
S132：将无人机图像数据集中的无人机打标签；
S133：将打好标签的无人机数据输入至YOLOv3神经网络中进行训练，直至网络损失函数收敛，完成YOLOv3神经网络的训练。
4.根据权利要求1所述的基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下子步骤：
S21：利用快速傅里叶变换，计算检测区域的通信信号的频谱；
S22：根据检测区域的通信信号的频谱，将快速傅里叶变换的窗长和通信信号跳频周期的数据采样点数保持一致，得到每个跳频周期内对应的跳频信号频率值；
S23：将跳频信号频率值映射为序列值，得到跳频图案；
S24：根据跳频图案检测是否有无人机，并将检测结果向量化，得到第二向量化结果P2<u|H>。
5.根据权利要求4所述的基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法，其特征在于，所述步骤S21中，检测区域的通信信号包括上行信号和下行信号；其中，上行信号是遥控器发送给无人机的控制信号，其固定频点为5.7G-5.8G，下行信号是无人机发送给遥控器的图传信号，其固定频点为2.4G。
6.根据权利要求4所述的基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法，其特征在于，所述步骤S21中，计算通信信号的频谱的计算公式为：
Figure FDA0002806024480000021
Figure FDA0002806024480000022
Figure FDA0002806024480000023
其中，DFT[·]表示离散傅里叶变换，IDFT[·]表示离散傅里叶反变换，x(n)表示信号离散采样频点，X(k)表示x(n)的离散傅里叶变换变换，N表示总采样点数，k表示采样点n的计数值。
7.根据权利要求4所述的基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法，其特征在于，所述步骤S24中，根据跳频图案检测是否有无人机的方法为：将跳频图案与已知跳频图案进行对比，根据误差范围内相同的频点数目，得到范围为0-1的置信度，并将其向量化，得到第二向量化结果P2<u|H>。
8.根据权利要求1所述的基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法，其特征在于，所述步骤S3中，将第一向量化结果P1<u|H>作为贝叶斯函数的输入，其第一平均总代价C1的计算公式为：
C1＝P0[C00P1<u0|H0>+C10P1<u1|H0>]+P1[C01P1<u0|H1>+C11P1<u1|H1>]
将第二向量化结果P2<u|H>作为贝叶斯函数的输入，其第二平均总代价C2的计算公式为：
C2＝P0[C00P2<u0|H0>+C10P2<u1|H0>]+P1[C01P2<u0|H1>+C11P2<u1|H1>]
其中，H0表示有无人机目标，H1表示没有无人机目标，P0表示H0出现的先验概率，P1表示H1出现的先验概率，C00表示假设H0成立时做出决策u0的代价，C01表示假设H1成立时做出决策u0的代价，C10表示假设H0成立时做出决策u1的代价，C11表示假设H1成立时做出决策u1的代价，P1<u0|H0>表示第一向量化结果下假设H0下判决为u0的概率，P1<u1|H0>表示第一向量化结果下假设H1下判决为u0的概率，P1<u1|H0>表示第一向量化结果下假设H0下判决为u1的概率，P1<u1|H1>表示第一向量化结果下假设H1下判决为u1的概率，P2<u0|H0>表示第二向量化结果下假设H0下判决为u0的概率，P2<u0|H1>表示第二向量化结果下假设H1下判决为u0的概率，P2<u1|H0>表示第二向量化结果下假设H0下判决为u1的概率，P2<u1|H1>表示第二向量化结果下假设H1下判决为u1的概率。
9.根据权利要求8所述的基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法，其特征在于，所述步骤S3中，进行多源融合的检测方法为：选择区域R1使第一平均总代价C1的值和第二平均总代价C2的值最小，其计算公式为：
Figure FDA0002806024480000041
Figure FDA0002806024480000042
其中，P0表示H0出现的先验概率，P1表示H1出现的先验概率，C00表示假设H0成立时做出决策u0的代价，C01表示假设H1成立时做出决策u0的代价，C10表示假设H0成立时做出决策u1的代价，C11表示第一向量化结果下假设H1成立时做出决策u1的代价，p0(z)表示z关于H0的条件概率密度，p1(z)表示z关于H1的条件概率密度。
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