CN115854790A - 一种多站台无人机反制系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种多站台无人机反制系统，其包括：多个站台和中心服务器。每个站台具有站台服务器以及探测设备和/或反制设备，探测和/或反制设备连接到站台服务器，站台服务器连接到中心服务器，探测设备通过站台服务器将无人机数据发送给中心服务器。中心服务器包括数据处理、无人机航线预测和反制决定模块。数据处理模块，用于获得无人机的类型和位置信息，并将位置信息发送给无人机航线预测模块。无人机航线预测模块，用于获得无人机的预测航线，并且确定可反制的站台，并将其信息发送给反制决定模块。反制决定模块，用于判断无人机是否在预测航线上，若在，再从可反制的站台中根据站台约束信息确定最合适的一个或多个站台进行反制。

Description

一种多站台无人机反制系统

技术领域

本发明涉及无人机领域，具体涉及一种多站台无人机反制系统。

背景技术

随着无人机技术的不断发展，民用无人机变得越来越普及，由于无人机技术的进步，由其带来的各种黑飞、灰飞问题也越来越严重，比如近年来发生的无人机“逼停民航飞机”、“掉入火车站”、“测绘营区”等事件。

因此各种无人机反制技术也在不断发展；但是目前的反制技术多集中在单站台的无人机探测与反制，也就是一个孤立的站台负责一小片区域的反制；缺乏城市级的、网络化的综合反制平台和手段。这种单站台反制的主要问题是站台之间缺乏信息共享，导致无法协同反制，比如A站台探测的无人机无法调用B站台的反制设备；也无法连续跟踪无人机目标。另外由于单站台往往将各类设备部署在一起，而不同设备的覆盖半径不同，导致各类设备的探测结果很难融合，反映迟钝。

发明内容

以鉴于此，本发明提供了一种多站台无人机反制系统，以解决如何利用多站台反制无人机的技术问题。

根据本发明，提出了一种多站台无人机反制系统，其包括：多个站台和中心计算服务器。

多个站台中的每一个具有站台计算服务器(站台计算服务器可以是边缘计算服务器MEC)以及至少一个探测设备和/或至少一个反制设备，至少一个探测设备和/或至少一个反制设备连接到站台计算服务器，站台计算服务器连接到中心计算服务器，至少一个探测设备通过站台计算服务器将各自探测到的目标无人机数据发送给中心计算服务器。

中心计算服务器包括数据处理模块、目标无人机航线预测模块和反制决定模块。数据处理模块，其先用于对每个站台的目标无人机数据进行数据融合以获得目标无人机的站台测量类型信息和位置信息，后用于对各站台的目标无人机的站台测量类型信息和位置信息进行处理以获得目标无人机的系统测量类型信息和位置信息，数据处理模块将目标无人机的系统测量位置信息发送给目标无人机航线预测模块。目标无人机航线预测模块，其用于根据目标无人机的系统测量位置信息的变化而获得目标无人机的预测航线，并且根据预测航线确定下一个时间点可反制目标无人机的站台，并将可反制的站台的信息发送给反制决定模块。反制决定模块，其用于在下一个时间点，判断目标无人机是否在预测航线上，如果目标无人机在预测航线上，再从目标无人机航线预测模块发送的可反制的站台中根据站台约束信息确定最合适的一个或多个站台进行反制。

可选的，至少一个探测设备通过站台计算服务器将各自探测到的目标无人机数据发送给中心计算服务器还包括，站台计算服务器在向中心计算服务器发送数据前，识别目标无人机数据中的无效数据并删除，并对剩下的每一个目标无人机数据进行修正。

可选的，无效数据包括非无人机数据、非目标无人机数据；修正包括过滤噪音。

可选的，中心计算服务器的数据处理模块对各站台的目标无人机的站台测量类型信息和位置信息进行处理以获得目标无人机的系统测量类型信息和位置信息包括，数据处理模块将各个站台的目标无人机的站台测量类型信息和位置信息进行分类，将相同和相近的目标无人机的站台测量类型信息和位置信息集合在一起再次进行数据融合以获得目标无人机的系统测量类型信息和位置信息。

可选的，数据融合至少包括检测时间维度、空间维度、设备探测精度。时间维度的检测为判断两条以上目标无人机的轨迹在时间轴上是否重叠。空间维度的检测为测量目标无人机的三维空间位置，包括经纬度坐标、以及高度；或者极坐标，包括中心点、半径、角度、高度。探测精度的检测为检测探测设备对目标无人机的定位精度。

可选的，数据融合的计算包括基于隐马尔可夫模型的轨迹拟合算法。

可选的，在下一个时间点，判断目标无人机是否在预测航线上包括，在下一个时间点，从中心计算服务器的数据处理模块获取目标无人机的系统测量位置信息并将其与目标无人机航线预测模块的预测航线进行比较，若两者重合，则目标无人机在预测航线上。

可选的，在下一个时间点，判断目标无人机是否在预测航线上包括，在下一个时间点，从中心计算服务器的数据处理模块获取可反制的站台的目标无人机的站台测量位置信息并将其与目标无人机航线预测模块的预测航线进行比较，若两者重合，则目标无人机在预测航线上。

可选的，约束信息包括，可反制的站台是否正常，可反制的站台中的反制设备的种类、方向、距离、强度和持续时间，以及反制对周边居民及设施的影响。

可选的，中心计算服务器还包括无人机评估模块，无人机评估模块用于根据数据处理模块的目标无人机的系统测量类型信息和位置信息，生成跨站台的无人机分布情况、无人机经常航线，以及无人机类型信息。

附图说明

通过下面对附图的描述来更详细地解释本发明的实施例，其中：

图1示意性地示出了本发明的一种多站台无人机反制系统；

图2为中心计算服务的示意图；

图3示出了数据处理模块的数据处理步骤；

图4示出了一种城市级防控区域的布置方法。

具体实施方式

下面，参考附图描述了优选的说明性实施例，应当注意，以下描述仅为说明性的而非限制性的，非旨在将本申请的发明内容限定在以下特定的技术方案中，本领域技术人员都能够理解凡是落在本申请发明精神内的技术方案都属于本发明保护的范围。

图1示意性地示出了本发明的一种多站台无人机反制系统，其包括站台100和站台200，以及中心计算服务器300，虽然图1中仅示出了两个站台，但是站台的数量并不限于两个，其可以为两个以上，也可以为一个。

站台100和站台200都具有以下设备：

至少一个探测设备，具体来说，站台100具有探测设备101和102，站台200具有探测设备201和202，虽然图1中每个站台仅示出了两个探测设备，但是探测设备的数量并不限于两个，其可以为两个以上，也可以为一个，探测设备包括但不限于雷达、无线电测向探测设备、光电探测设备、以及便携式(手持式)无人机侦测设备等，一个站台的探测设备可以是同种类的设备也可以是不同种类的设备；

站台计算服务器，具体来说，站台100具有站台计算服务器120，站台200具有站台计算服务器220，站台计算服务器可以是边缘计算服务器MEC；

至少一个反制设备，具体来说，站台100具有反制设备110，站台200具有反制设备210，虽然图1中每个站台仅示出了一个反制设备，但是反制设备的数量可以多于一个，反制设备包括但不限于导航诱引设备、无线电反制设备等；

在一个另外或可选的实施例中，站台仅具有一个或多个探测设备和站台计算服务器或者仅具有一个或多个反制设备和站台计算服务器；

综上所述，站台可以包括以下配置：站台计算服务器与一个或多个探测设备；站台计算服务器与一个或多个反制设备；站台计算服务器与一个或多个探测设备和一个或多个反制设备。

在一个另外或可选的实施例中，站台也可以不具有站台计算服务器，而仅具有探测设备、反制设备或者探测设备和反制设备。

每个站台的至少一个探测设备和至少一个反制设备连接到该站台的站台计算服务器，而站台计算服务器则分别连接到中心计算服务器。具体来说，站台100的探测设备101和102以及反制设备110连接到站台计算服务器120，而站台计算服务器120则连接到中心计算服务器300。站台200也进行类似连接。

由于站台100和站台200的结构一致，因此以下仅以站台100为例对站台计算服务器120进行说明，应当理解站台200以及未示出的站台的站台计算服务器具有类似操作：

在站台100中，探测到无人机的探测设备101和102将各自探测到的目标无人机数据发送给站台计算服务器120，而站台计算服务器120将这些数据发送给中心计算服务器300；

可选地，站台计算服务器120在向中心计算服务器300发送这些数据前，对这些数据进行预处理，识别其中的无效数据(包括但不限于非无人机数据、非目标无人机数据)并删除，并对剩下的每一个目标无人机数据进行修正，该修正包括但不限于过滤噪音；

可选地，站台计算服务器120还可向中心计算服务器300发送探测设备101和102的实时运行状态，中心计算服务器300基于该实时运行状态可以了解探测设备101和102的角度和俯仰等数据并可以对它们进行相应地控制，并且可以识别探测设备的异常状态；

可选地，站台计算服务器120可以作为反制系统的存储装置使用。

图2为中心计算服务器300的示意图，由图可知，中心计算服务器300包括数据处理模块301、目标无人机航线预测模块302，反制决定模块303和无人机评估模块304。

图3示出了数据处理模块301的数据处理步骤：

步骤3011为获得站台目标无人机类型信息和位置信息，具体为，数据处理模块301将每个站台各探测设备探测到的目标无人机数据进行数据融合以获得该站台的站台目标无人机类型信息和位置信息(即目标无人机的站台测量类型信息和位置信息)；

步骤3012为获得系统目标无人机类型信息和位置信息，具体为，数据处理模块301将各站台的站台目标无人机类型信息和位置信息集合起来再进行处理以获得系统目标无人机类型信息和位置信息(即目标无人机的系统测量类型信息和位置信息)，可选地，该过程可进一步具体为，数据处理模块301将各站台的站台目标无人机类型信息和位置信息(即目标无人机的站台测量类型信息和位置信息)进行分类，将相同和相近的站台目标无人机类型信息和位置信息集合在一起再次进行数据融合以获得系统目标无人机类型信息和位置信息(即目标无人机的系统测量类型信息和位置信息)；

步骤3013，数据处理模块301将系统目标无人机位置信息(即目标无人机的系统测量位置信息)发送给所述目标无人机航线预测模块302。

无人机的类型信息可以通过例如频谱辨别。

数据融合至少检测时间维度、空间维度、设备探测精度。时间维度的检测为判断两条以上目标无人机的轨迹在时间轴上是否重叠；空间维度的检测为测量目标无人机的三维空间位置，包括经纬度坐标、以及高度；或者极坐标，包括中心点、半径、角度、高度。探测精度的检测为检测所述探测设备对目标无人机的定位精度。

数据融合的计算包括基于隐马尔可夫模型的轨迹拟合算法，以一个站台为例，来自雷达探测设备、频谱探测设备、光电探测设备的多条目标无人机轨迹经过隐马尔可夫模型的轨迹拟合算法可以得出这些轨迹上的目标无人机是否是同一架目标无人机。

还可以根据前述时间维度、空间维度、设备探测精度，基于隐马尔可夫模型，计算出多条目标无人机轨迹是否重合，如果重合，则为同一架目标无人机。

目标无人机航线预测模块302，在收到数据处理模块301发送的系统目标无人机位置信息(即目标无人机的系统测量位置信息)后，根据该信息的变化而获得目标无人机的预测航线，并且根据该预测航线确定下一个时间点可反制目标无人机的站台，并将可反制的站台的信息发送给反制决定模块303。

反制决定模块303，在下一个时间点，判断目标无人机是否在预测航线上，如果目标无人机在预测航线上，再从目标无人机航线预测模块302发送的可反制的所述站台中根据站台约束信息确定最合适的一个或多个站台进行反制，该反制可以自动进行的，也可以由操作者最终人工决定。

可选地，判断下一个时间点目标无人机是否在预测航线上包括，在下一个时间点，从中心计算服务器300的数据处理模块301获取系统目标无人机位置信息(即目标无人机的系统测量位置信息)，并将其与目标无人机航线预测模块302的预测航线进行比较，若两者重合，则目标无人机在预测航线上。

可选地，判断下一个时间点目标无人机是否在预测航线上包括，在下一个时间点，从中心计算服务器300的数据处理模块301获取可反制的站台(如前文所述，由目标无人机航线预测模块302确定)的站台目标无人机位置信息(即目标无人机的站台测量位置信息)，并将其与目标无人机航线预测模块302的预测航线进行比较，若两者重合，则目标无人机在预测航线上。

反制决定模块303考虑的约束信息包括但不限于，可反制的站台是否正常，可反制的站台中反制设备的种类、方向、距离、强度和持续时间等(例如，若反制设备采用电磁波压制，则尤其需要考虑电磁波的方向、强度和持续时间)，以及反制对周边居民及设施的影响。

反制决定模块303进行反制包括，通过站台计算服务器120调整反制设备110的角度和俯仰、开启反制指令等。

可选地，如图2所示，中心计算服务器300还可以包括无人机评估模块304，无人机评估模块304用于根据数据处理模块301的目标无人机的系统测量类型信息和位置信信息，生成跨站台的无人机分布情况、无人机经常航线，以及无人机类型信息，尤其可以生成整个系统所有站台探测范围内的无人机分布情况、无人机经常航线，以及无人机类型信息。

可选地，无人机评估模块304可以根据所生成的信息确定无人机的黑飞、灰飞易发区域，并根据这些易发区域评估相关站台及其探测和反制设备的数量和布置情况并生成优化方案，该优化方案包括但不限于，调整相关站台的管控范围，某个区域增加或减少站台，某个站台管控的某个区域内增加和减少探测和反制设备。该无人机评估模块304生成的黑飞、灰飞易发区域也可以提供给相关无人机管理部门，方便其采取直接的治安防控行动。

可选地，中心计算服务器300还可以连接外部系统，该外部系统包括但不限于数据库系统，以及相关无人机管理部门的工作系统；中心计算服务器300可以建立数据库并且可以将外部系统的数据同步进来，例如，禁飞区数据库、飞手数据库、历史航线数据库、机型数据库、申报飞行库等，这些数据库的建立方便中心计算服务器300在进行数据处理、航线预测、反制决定、无人机评估时进行数据比对以提高数据处理效率；中心计算服务器300与相关无人机管理部门工作系统的连接方便中心计算服务器300在发现紧急或危险情况时，及时向相关无人机管理部门发送报警信息。例如，中心计算服务器300可以建立黑、白名单数据库，当探测到黑名单里的无人机信息时，立刻通过相关无人机管理部门的工作系统向其发送报警信息。

本申请的多站台无人机反制系统相较于单站台无人机反制系统具有以下优势：

由于复杂的计算不再在站台内进行，而是统一由中心计算服务器进行，因此站台的结构就变得相当的简单且小巧，这就为快速布置站台提供了可能，甚至站台可以是便携式的，如果需要紧急布置站台，只需将站台带到需要的区域，将其与中心计算服务器连接即可，这就为快速且方便地拓展无人机探测和反制的范围提供了可能。

由于是多个站台同时测量，本领域技术人员都知道基于多站台的数据分析相较于基于单站台的数据分析更加准确，因此能够更加准确地确定无人机的类型信息和位置信息，并且由于多个站台同时测量，因此若其中部分站台出现故障，也不会丢失无人机的信息，因此系统的可靠性得到增强；另外，由于是多个站台的系统，超越一个站台的探测范围后，另一个站台可以接力测量，因此扩大了无人机的探测范围。

由于是多站台系统，因此反制无人机时不必局限于探测站台的反制设备，而是可以从其他站台的反制设备中选择反制效果最好且环境影响最小的反制设备进行反制，尤其可以实现一个站台负责探测，另一个站台负责反制的情形，例如，虽然超越了负责反制的站台的探测范围使其探测设备无法跟踪，但是其仍然可以使用其它站台的跟踪信息引导自己的反制设备。

另外如图4所示，提供一种城市级防控区域的布置方法：

步骤401，确定城市级防控区域；

步骤402，将城市级防控区域划分成一个个站台防控区域；

步骤403，现场勘查，确认站台防控区域是否成立；成立的，将城市级防控区域中对应该站台防控区域的部分定义为确认区域；不成立的，将城市级防控区域中对应该站台防控区域的部分定义为未确认区域；

步骤404，观察城市级防控区域是否存在未确认区域；不存在的，城市级防控区域布置完成；存在的，将未确认区域集合起来，从步骤402开始重复，即将未确认区域重新划分成一个个新的站台防控区域开始重复操作，直至城市级防控区域不再存在未确认区域，即城市级防控区域布置完成。

其中，步骤403的现场勘查包括对探测设备和反制设备的数量以及部署地址的确定，该部署地址可以根据倾斜摄影等地形信息，考虑安装地点的高度和周边建筑物的分布特点，做透视分析，以便确定安装之后能覆盖到的区域及盲区的大小和位置来确定。

最后再次说明：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种多站台无人机反制系统，其特征在于，包括：多个站台和中心计算服务器；

所述多个站台中的每一个具有站台计算服务器以及至少一个探测设备和/或至少一个反制设备，所述至少一个探测设备和/或所述至少一个反制设备连接到所述站台计算服务器，所述站台计算服务器连接到所述中心计算服务器，所述至少一个探测设备通过所述站台计算服务器将各自探测到的目标无人机数据发送给所述中心计算服务器；

所述中心计算服务器包括数据处理模块、目标无人机航线预测模块和反制决定模块；

所述数据处理模块，其先用于对每个站台的所述目标无人机数据进行数据融合以获得目标无人机的站台测量类型信息和位置信息，后用于对各站台的所述目标无人机的站台测量类型信息和位置信息进行处理以获得目标无人机的系统测量类型信息和位置信息，所述数据处理模块将所述目标无人机的系统测量位置信息发送给所述目标无人机航线预测模块；

所述目标无人机航线预测模块，其用于根据所述目标无人机的系统测量位置信息的变化而获得目标无人机的预测航线，并且根据所述预测航线确定下一个时间点可反制所述目标无人机的所述站台，并将可反制的所述站台的信息发送给所述反制决定模块；

所述反制决定模块，其用于在所述下一个时间点，判断所述目标无人机是否在所述预测航线上，如果所述目标无人机在所述预测航线上，再从所述目标无人机航线预测模块发送的可反制的所述站台中根据站台约束信息确定最合适的一个或多个站台进行反制。

2.根据权利要求1所述的多站台无人机反制系统，其特征在于，所述至少一个探测设备通过所述站台计算服务器将各自探测到的目标无人机数据发送给所述中心计算服务器还包括，所述站台计算服务器在向所述中心计算服务器发送数据前，识别所述目标无人机数据中的无效数据并删除，并对剩下的每一个目标无人机数据进行修正。

3.根据权利要求2所述的多站台无人机反制系统，其特征在于，所述无效数据包括非无人机数据、非目标无人机数据；所述修正包括过滤噪音。

4.根据权利要求1所述的多站台无人机反制系统，其特征在于，所述中心计算服务器的所述数据处理模块对各站台的所述目标无人机的站台测量类型信息和位置信息进行处理以获得目标无人机的系统测量类型信息和位置信息包括，所述数据处理模块将各个站台的所述目标无人机的站台测量类型信息和位置信息进行分类，将相同和相近的所述目标无人机的站台测量类型信息和位置信息集合在一起再次进行数据融合以获得所述目标无人机的系统测量类型信息和位置信息。

5.根据权利要求1或4所述的多站台无人机反制系统，其特征在于，所述数据融合至少包括检测时间维度、空间维度、设备探测精度；

所述时间维度的检测为判断两条以上目标无人机的轨迹在时间轴上是否重叠；

所述空间维度的检测为测量目标无人机的三维空间位置，包括经纬度坐标、以及高度；或者极坐标，包括中心点、半径、角度、高度；

所述探测精度的检测为检测所述探测设备对目标无人机的定位精度。

6.根据权利要求1或4所述的多站台无人机反制系统，其特征在于，所述数据融合的计算包括基于隐马尔可夫模型的轨迹拟合算法。

7.根据权利要求1所述的多站台无人机反制系统，其特征在于，所述在所述下一个时间点，判断所述目标无人机是否在所述预测航线上包括，在所述下一个时间点，从所述中心计算服务器的所述数据处理模块获取所述目标无人机的系统测量位置信息并将其与所述目标无人机航线预测模块的所述预测航线进行比较，若两者重合，则所述目标无人机在所述预测航线上。

8.根据权利要求1所述的多站台无人机反制系统，其特征在于，所述在所述下一个时间点，判断所述目标无人机是否在所述预测航线上包括，在所述下一个时间点，从所述中心计算服务器的所述数据处理模块获取可反制的所述站台的所述目标无人机的站台测量位置信息并将其与所述目标无人机航线预测模块的所述预测航线进行比较，若两者重合，则所述目标无人机在所述预测航线上。

9.根据权利要求1所述的多站台无人机反制系统，其特征在于，所述约束信息包括，可反制的所述站台是否正常，可反制的所述站台中的所述反制设备的种类、方向、距离、强度和持续时间，以及反制对周边居民及设施的影响。

10.根据权利要求1所述的多站台无人机反制系统，其特征在于，所述中心计算服务器还包括无人机评估模块，所述无人机评估模块用于根据所述数据处理模块的所述目标无人机的系统测量类型信息和位置信息，生成跨站台的无人机分布情况、无人机经常航线，以及无人机类型信息。

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