CN117316000A - 一种无人机反制方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种无人机反制方法、系统、设备及存储介质，本方法通过侦测终端采集无人机入侵源当前的状态信息并将飞行轨迹传输至分析终端；分析终端在接收飞行轨迹后，对其进行拟合处理，计算得到入侵任务模型；根据入侵任务模型结合当前采集的实时飞行数据，生成并传输反制指令；反制终端根据反制指令对无人机执行反制过程，实现对目标的及时且精准的打击；本方法根据采集到的飞行信息计算生成飞行轨迹，利用拟合处理对无人机的入侵行为提前预判，在无人机还未到达指定地点前，反制终端根据反制指令提前移动至指定地点，一旦无人机出现到指定区域，反制终端立即执行反制过程，能够对目标进行及时且精准的打击。
Description
技术领域
本发明属于无人机管控领域，具体涉及一种无人机反制方法及相关设备。
背景技术
目前无人机的应用已成为国内各行业的朝阳技术，得到了蓬勃发展，在农业、石油石化、能源电力等领域都发挥巨大作用。但是，如果无人机使用不当也会对社会带来威胁；因此，针对“黑飞”无人机带来的威胁，亟需对无人机应用进行管控，并且采取针对空域的相关管理措施。
当前，入侵威胁的飞行器大多数为“低、慢、小”，具有飞行高度低、运动速度慢、雷达散射面积小、成本低、体型小等特点，常被用于偷窥、设备破坏等操作。因此，目前对于黑飞无人机的防御手段研究迫在眉睫，尤其针对能源、电力等重要基础设施，更需要加大无人机入侵的防范。
常规的无人机防御措施，一般依赖于人工操作，并且只能等到无人机进入防护区域后，才能采取后续的防御反制措施，无法对无人机入侵源进行提前预判，时效性较差。
发明内容
为克服上述技术的缺点，本发明提供一种无人机反制方法、系统、设备及存储介质，能够解决当前无人机防御措施无法提前对无人机入侵源的飞行轨迹进行提前预判的技术问题。
为了达到上述目的，本发明采用技术方案如下：
一种无人机反制方法，应用于分析终端，包括：
接收侦测终端发送的飞行轨迹；
对飞行轨迹进行拟合处理，得到入侵任务模型；
结合入侵任务模型与实时飞行数据，生成反制指令；
向反制终端发送反制指令，以供反制终端根据反制指令对无人机执行反制过程。
进一步地，飞行轨迹的获取步骤如下：
采集无人机的飞行动态数据；
利用TDOA算法对飞行数据进行计算处理，得到入侵源状态信息；
根据入侵源状态信息，计算得到飞行轨迹。
进一步地，其中，所述飞行动态数据包括无人机的位置、方向和速度。
进一步地，根据采集多个时刻对应的无人机的位置，计算得到无人机的速度、方向和俯仰角。
进一步地，所述入侵任务模型包括飞行预测轨迹以及预测入侵区域的方向信息、区域信息和角度信息。
进一步地，反制过程的具体步骤如下：
反制终端根据反制指令向指定地点移动，实时采集待打击区域的动态图像，当入侵源位于动态图像中，生成打击指令，向打击终端发送打击指令，由打击终端根据打击指令对无人机进行打击。
进一步地，打击结束后，打击终端发送返航请求，根据请求反馈指令执行返航。
一种无人机反制系统，用于实现上述无人机反制方法的步骤，包括：
数据接收模块，用于接收侦测终端发送的飞行轨迹；
第一数据处理模块，用于对飞行轨迹进行拟合处理，得到入侵任务模型；
第二数据处理模块，用于结合入侵任务模型与实时飞行数据，生成反制指令；
指令输出模块，用于向反制终端发送反制指令，以供反制终端根据反制指令对无人机执行反制过程。
一种设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述无人机反制方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现上述无人机反制方法的步骤。
相比于现有技术，本发明具有有益效果如下：
本发明提供一种无人机反制方法，本方法通过侦测终端采集无人机入侵源当前的状态信息并将飞行轨迹传输至分析终端；分析终端在接收飞行轨迹后，对其进行拟合处理，计算得到入侵任务模型；根据入侵任务模型结合当前采集的实时飞行数据，生成并传输反制指令；反制终端根据反制指令对无人机执行反制过程，实现对目标的及时且精准的打击；本方法根据采集到的飞行信息计算生成飞行轨迹，利用拟合处理对无人机的入侵行为提前预判，在无人机还未到达指定地点前，反制终端根据反制指令提前移动至指定地点，一旦无人机出现到指定区域，反制终端立即执行反制过程，对目标进行及时且精准的打击。本方法原理简单，便于实施，具有良好的推广应用价值。
优选地，本方法中，利用TDOA算法对飞行数据进行计算处理，采用TDOA算法，能够精准得到无人机的位置、方向和速度。
附图说明
图1为本发明实施例提供的无人机反制系统的应用环境图；
图2为本发明实施例提供的一种无人机反制系统的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的一种无人机反制系统的轮式机器人的功能模块图；
图4为本发明实施例提供的一种无人机反制方法的流程图；
图5为本发明提供的一种无人机反制方法的流程图；
图6为本发明提供的一种无人机反制系统的结构示意图。
具体实施方式
本发明提供一种无人机反制方法，如图5所示，包括如下步骤：
一种无人机反制方法，应用于分析终端，包括：
S1：接收侦测终端发送的飞行轨迹。
飞行轨迹的获取步骤如下：
采集无人机的飞行动态数据；飞行动态数据包括无人机的位置、方向和速度。
根据采集多个时刻对应的无人机的位置，计算得到无人机的速度、方向和俯仰角。
利用TDOA算法对飞行数据进行计算处理，得到入侵源状态信息；
根据入侵源状态信息，计算得到飞行轨迹。
S2：对飞行轨迹进行拟合处理，得到入侵任务模型。
此处，入侵任务模型包括飞行预测轨迹以及预测入侵区域的方向信息、区域信息和角度信息。
S3：结合入侵任务模型与实时飞行数据，生成反制指令；
S4：向反制终端发送反制指令，以供反制终端根据反制指令对无人机执行反制过程。
具体的，反制过程的步骤包括：
反制终端根据反制指令向指定地点移动，实时采集待打击区域的动态图像，当入侵源位于动态图像中，生成打击指令，向打击终端发送打击指令，由打击终端根据打击指令对无人机进行打击。
在打击结束后，打击终端发送返航请求，根据请求反馈指令执行返航。
如图6所示，本发明还提供了一种无人机反制系统，包括：自数据接收模块，用于接收侦测终端发送的飞行轨迹；第一数据处理模块，用于对飞行轨迹进行拟合处理，得到入侵任务模型；第二数据处理模块，用于结合入侵任务模型与实时飞行数据，生成反制指令；指令输出模块，用于向反制终端发送反制指令，以供反制终端根据反制指令对无人机执行反制过程。
本发明还提供了一种设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述的无人机反制方法的步骤。
所述处理器执行所述计算机程序时实现上述无人机反制的步骤，例如接收侦测终端发送的飞行轨迹；对飞行轨迹进行拟合处理，得到入侵任务模型；结合入侵任务模型与实时飞行数据，生成反制指令；向反制终端发送反制指令，以供反制终端根据反制指令对无人机执行反制过程。
或者，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述系统中各模块的功能，例如：数据接收模块，用于接收侦测终端发送的飞行轨迹；第一数据处理模块，用于对飞行轨迹进行拟合处理，得到入侵任务模型；第二数据处理模块，用于结合入侵任务模型与实时飞行数据，生成反制指令；指令输出模块，用于向反制终端发送反制指令，以供反制终端根据反制指令对无人机执行反制过程。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成预设功能的一系列计算机程序指令段，所述指令段用于描述所述计算机程序在所述无人机反制设备中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成数据接收模块、第一数据处理模块、第二数据处理模块和指令输出模块；各模块具体功能如下：数据接收模块，用于接收侦测终端发送的飞行轨迹；第一数据处理模块，用于对飞行轨迹进行拟合处理，得到入侵任务模型；第二数据处理模块，用于结合入侵任务模型与实时飞行数据，生成反制指令；指令输出模块，用于向反制终端发送反制指令，以供反制终端根据反制指令对无人机执行反制过程。
所述无人机反制设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述无人机反制设备可包括，但不仅限于处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，上述是无人机反制设备的示例，并不构成对无人机反制设备的限定，可以包括比上述更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述无人机反制设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者所述处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述无人机反制的控制中心，利用各种接口和线路连接整个无人机反制设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述无人机反制设备的各种功能。
所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(SmartMediaCard,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(FlashCard)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的一种无人机反制方法的步骤。
所述无人机反制系统集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
基于这样的理解，本发明实现上述无人机反制方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，所述计算机程序在被处理器执行时，可实现上述无人机反制方法的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或预设中间形式等。
所述计算机可读存储介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccessMemory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
需要说明的是，所述计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读存储介质不包括电载波信号和电信信号。
下面结合实施例与附图对本发明作进一步说明：
实施例
为了解决背景技术中提及的：常规的无人机防御措施，一般依赖于人工操作，并且只能等到无人机进入防护区域后，才能采取后续的防御反制措施，无法对无人机入侵源进行提前预判，时效性较差。针对上述问题，本实施例提供了一种无人机反制系统，能够侦测入侵无人机的位置，利用全自动轮式防御机器人对黑飞入侵者进行防御。能够提升所防护区域的安全等级，全过程自动化完成，无需人工操作。
如图1所示，为无人机反制系统的应用环境图；入侵无人机以图1中的低慢小型的多旋翼无人机为例，图中的入侵侦测分系统(侦测终端)能够进行360°全向搜索，并对目标进行定位，同时对其航向、速度、俯仰角等信息进行提取。
舆情分系统(分析终端)根据入侵无人机的飞行信息对其飞行轨迹与入侵方向进行估算，激光防御机器人根据打击指令前往具体位置对入侵无人机进行跟踪防御。
上述系统之间支持多种同通信协议，包括：蜂窝网、wifi、无线电等。以保证各系统之间在不同环境中保持数据畅通。
入侵侦测分系统，能够对入侵无人机进行感知，通过部署4个以上的无线电探测装置，对入侵无人机所发出的电磁波进行感知，通过对所探测到的信号所达到的时间的差异、信号传播速度、各个探测装置之间的相对位置进行计算，实现对信号源定位。
舆情指挥分系统，通过入侵侦测分系统提供的信号位置信息，根据入侵源动态信息的不断更新，计算出入侵轨迹、飞行速度、水平方位角、高程信息等。
进一步的计算出入侵无人机的未来飞行轨迹、未来入侵区域的方向、区域、角度。
进一步的计算出轮式机器人(通常也称为防御机器人)，能够对入侵无人机进行防御的位置、方向、俯仰角等信息，同时将这些数据传输至自动打击分系统。
自动打击分系统由机器人仓库和激光防御机器人组成，机器人仓库内装有机器人自动充电桩，机器人能够在每次执行完任务后，自动进行回仓操作，并进行自动充电，无需人工干预。防御机器人包含自动转向云台，高清图像识别相机、GPS导航模块、激光发射器组成。
进一步的，自动打击分系统收到舆情指挥系统的入侵无人机信息，向防御机器人发出防御指令，防御机器人执行出仓操作，同时利用GPS模块进行位置结算，向指定区域移动。
进一步的，防御机器人到达指定区域后，利用云台进行方向角度调整，将高清相机和激光发射器对准入侵无人机最大可能入侵方向。
进一步的，利用高清相机进行监控，一旦入侵飞行器出现在视野内，图像识别模块对图传数据进行目标识别，确认入侵机后，继续保持跟踪。
进一步的，当入侵无人机到达打击范围内，激光发射器根据高清相机的跟踪情况，发射激光，对目标物进行打击。
入侵无人机，一般为黑飞的低慢小入侵无人机，通常重量较轻的碳钎维复合材料、航空铝材等材料组成，并且外壳均比较轻薄，抗摧毁能力较弱。一般认为激光的能量密度在10J每平方厘米以上，就可以对机芯与外壳造成破坏；市场上多数消费级无人机和工业级无人机的速度较慢，相对于激光武器的3×106km/s，速度可以忽略不计，便于激光武器进行攻击；同时考虑到消费级入侵机，由于本身载荷较小，考虑到对飞行速度、续航能力、挂载能力等影响，几乎没有类似机型具备自卫系统，所以，利用高清相机进行追踪，利用激光武器造成杀伤的模式，可以对常见的消费级、工业级无人机形成有效防御。
进一步的，对入侵进行防御之后，激光防御机器人进行自动返航，返回仓库并进行自动充电。
本实施例根据上述系统的功能还提供了一种针对入侵黑飞的打击方法，该方法包括：入侵侦测系统用来探测和定位入侵无人机，并将侦测信息发送给舆情指挥分系统；舆情指挥分系统通过分析算法，根据入侵机的速度、方向、俯仰角等信息，计算出可能飞行轨迹和可能入侵区域，同时向打击机器人下发移动指令；反制打击系统控制机器人出仓，并向指定区域移动，并利用云台和高清相机对目标区域进行跟踪观测，待进到打击区域后，进行打击。
具体的，结合上述无人机反制系统，本实施例提供了一种无人机反制方法，如图4所示，包括：
步骤一，全向侦测入侵无人机通信信息，无人机的信息通道通常为数据传输通道和图片传输通道。图片传输数据通常数据量较大，且连续。相比于数据传输信息，图片传输信号更加容易被侦测到。无人机的信道频段通常为1.4Ghz、2.4Ghz、5.8Ghz，还有一些其他频段被无人机用作通信，如433Mhz、840Mhz等。
步骤二，对入侵源进行的定位，利用4个以上的侦测基站，对入侵信号进行侦测，每个侦测基站包括接收机、天线、时间同步模块。通过入侵信号到达基站的时间，计算与基站之间的距离。利用信号源到多个基站的距离，反向计算入侵无人机的位置。
步骤三，根据入侵源的位置变化，进一步推算出入侵源的速度、航向和俯仰角等信息。
步骤四，如图2所示，入侵侦测分系统将入侵无人机轨迹、速度等信息输送至舆情分析分系统，舆情分析分系统作为整套防御系统的大脑，利用数学分析对入侵无人机飞行轨迹进行拟合处理，预测其未来飞行轨迹(飞行预测轨迹)、方向，对飞行曲线进行推算，形成入侵任务模型。
步骤五，形成入侵任务模型后，舆情分析分系统解析出本次防御的最佳地点(指定地点)，同时将防御指令(反制指令)下发至防御控制分系统(反制终端)，防御控制分系统包含机器人仓库，用于平时机器人储存、充电等动作，随动云台，作为载具，为激光发射器提供全向攻击的能力；轮式机器人(打击终端)，主要负责作为整个分系统的底座的位移，具备自主移动的能力，能够根据经纬度信息实现自动导航，同时配备毫米波雷达，具备自动避障的能力；边缘识别相机，与激光发射器共同搭载在云台上，支持全向移动。
步骤六，轮式机器人接收到防御指令后，根据舆情分析分系统给出的防御位置，执行出库操作，并自动向指定地点移动。如图3所示，轮式机器人包括数据传输单元，主要用于高清相机的图片传输；激光打击单元，主要链接激光发射器；电池模块，用于为激光发射防御提供电能；指令传输单元，用于收集及发送控制指令；GPS处理单元，主要用于定位和向打击地点移动时进行导航；控制CPU，用于传输控制指令。
步骤七，轮式机器人到达指定位置，同时云台与高清相机转向入侵方向，待入侵无人机进入视野内，相机对图像进行识别，并对入侵无人机进行持续跟踪。
步骤八，待入侵无人机到达防御系统的攻击范围内，激光发射器搭配高清相机对目标物进行攻击，通过发射10KW的激光，对入侵无人机进行摧毁。
进一步的，舆情分析分系统会根据入侵侦测分系统的实时信息，不断对入侵任务模型进行优化，并同步给防御控制分系统；
轮式机器人也会根据最新的入侵任务模型，对打击位置进行实时更新。以保证打击的准确性。
步骤九，目标被击落，轮式机器人发送返航请求，请求通过后，执行返航，自行返回仓库进行充电。
进一步的，整个任务执行的过程实现全自动、无人化。如果工作人员向对任务过程进行干预，也可以关闭自动模式，通过现场遥控器的方式对轮式机器人进行操控，执行打击。
进一步的，工作人员也可以在控制中心，通过指令模式对轮式机器人进行操控，矫正其打击位置，控制激光发射器进行打击。
实现了在特殊情况下，工作人员对反制系统的主动控制。
综上，本发明提供了一种无人机反制方法，本方法通过侦测终端采集无人机入侵源当前的状态信息并将飞行轨迹传输至分析终端；分析终端在接收飞行轨迹后，对其进行拟合处理，计算得到入侵任务模型；根据入侵任务模型结合当前采集的实时飞行数据，生成并传输反制指令；反制终端根据反制指令对无人机执行反制过程，实现对目标的及时且精准的打击；本方法根据采集到的飞行信息计算生成飞行轨迹，利用拟合处理对无人机的入侵行为提前预判，在无人机还未到达指定地点前，反制终端根据反制指令提前移动至指定地点，一旦无人机出现到指定区域，反制终端立即执行反制过程，对目标进行及时且精准的打击。本方法原理简单，便于实施，具有良好的推广应用价值。
上述实施例仅仅是能够实现本发明技术方案的实施方式之一，本发明所要求保护的范围并不仅仅受本实施例的限制，还包括在本发明所公开的技术范围内，任何熟悉本技术领域的技术人员所容易想到的变化、替换及其他实施方式。
Claims (10)
1.一种无人机反制方法，其特征在于，应用于分析终端，包括：
接收侦测终端发送的飞行轨迹；
对飞行轨迹进行拟合处理，得到入侵任务模型；
结合入侵任务模型与实时飞行数据，生成反制指令；
向反制终端发送反制指令，以供反制终端根据反制指令对无人机执行反制过程。
2.根据权利要求1所述的一种无人机反制方法，其特征在于，飞行轨迹的获取步骤如下：
采集无人机的飞行动态数据；
利用TDOA算法对飞行数据进行计算处理，得到入侵源状态信息；
根据入侵源状态信息，计算得到飞行轨迹。
3.根据权利要求2所述的一种无人机反制方法，其特征在于，其中，所述飞行动态数据包括无人机的位置、方向和速度。
4.根据权利要求3所述的一种无人机反制方法，其特征在于，根据采集多个时刻对应的无人机的位置，计算得到无人机的速度、方向和俯仰角。
5.根据权利要求1所述的一种无人机反制方法，其特征在于，所述入侵任务模型包括飞行预测轨迹以及预测入侵区域的方向信息、区域信息和角度信息。
6.根据权利要求1所述的一种无人机反制方法，其特征在于，反制过程的具体步骤如下：
反制终端根据反制指令向指定地点移动，实时采集待打击区域的动态图像，当入侵源位于动态图像中，生成打击指令，向打击终端发送打击指令，由打击终端根据打击指令对无人机进行打击。
7.根据权利要求6所述的一种无人机反制方法，其特征在于，打击结束后，打击终端发送返航请求，根据请求反馈指令执行返航。
8.一种无人机反制系统，用于实现权利要求1-7任一项所述无人机反制方法的步骤，其特征在于，包括：
数据接收模块，用于接收侦测终端发送的飞行轨迹；
第一数据处理模块，用于对飞行轨迹进行拟合处理，得到入侵任务模型；
第二数据处理模块，用于结合入侵任务模型与实时飞行数据，生成反制指令；
指令输出模块，用于向反制终端发送反制指令，以供反制终端根据反制指令对无人机执行反制过程。
9.一种设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现权利要求1-7任一项所述无人机反制方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时用于实现权利要求1-7任一项所述无人机反制方法的步骤。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117889700A (zh) * | 2024-03-18 | 2024-04-16 | 御穹(成都)防务科技有限责任公司 | 基于无人机反制的联动式主动防御系统 |
-
2023
- 2023-09-27 CN CN202311268210.4A patent/CN117316000A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117889700A (zh) * | 2024-03-18 | 2024-04-16 | 御穹(成都)防务科技有限责任公司 | 基于无人机反制的联动式主动防御系统 |
| CN117889700B (zh) * | 2024-03-18 | 2024-05-07 | 御穹(成都)防务科技有限责任公司 | 基于无人机反制的联动式主动防御系统 |
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