链路失效时无人机定位信息防欺骗自主判断方法技术

本发明专利技术公开了一种链路失效时无人机定位信息防欺骗自主判断方法，包括以下几个步骤：第一步，飞行前航段信息规划；第二步，航点坐标信息数据采集并进行表T1信息匹配。第三步，提取飞行中地物角点特征及位置高程信息，进行任务载荷规划信息及地貌信息匹配；第四步，根据工况信息表T4数据计算加权系数和匹配阈值；第五步，加权计算，判断是否存在欺骗。本发明专利技术综合机载多传感器信息，提高机载资源利用率；本发明专利技术建立复合信息模型，提高无人机安全性。

【技术实现步骤摘要】
链路失效时无人机定位信息防欺骗自主判断方法
本专利技术属于无人机自主控制和图像处理
，具体涉及一种链路失效时无人机虚假定位信息的自主判断方法，可用于无人机防位置信息欺骗以弥补“无人”方面的不足。
技术介绍
目前，无人机系统与信息化等相关技术处于不断发展之中，无人机在军事和民用方面都具有广泛的使用价值，同时应用场景也愈加复杂多变。为实现无人机自主飞行，需要导航设备提高真实可靠的空间位置信息。其中，如果数据链路通信正常，虽然机上“无人”，但整个无人机系统环路“有人”，无人机操作人员可在地面通过下行遥测数据判断飞行轨迹是否和预期吻合，如果偏离较大可采取人工遥控纠正措施。如上段所述，一方面从技术角度而言，由于GPS信号可以被截获破解，链路失效时系统环路“无人”会存在无人机被虚假导航信息干扰的可能性。另一方面，据有关事件和相关信息也进一步说明了“无人”极有可能被欺骗，如伊朗宣称破解了美军GPS导航信号，干扰通信设备使得链路失效，通过虚假位置信息成功诱骗、捕获了美军的一架在伊朗境内执行任务的RQ-170“哨兵”无人侦察机；另外，美国奥斯汀德州大学的工程研究生在美国安全部委托进行的一项实验中，利用自制的“电子欺骗”设备成功劫持一架民用无人机，原理与伊朗捕获美军无人机类似，均是通过让无人机链路失效使其失去地面站操作人员的联系，破解导航信息格式后给予其虚假位置信息来控制无人机。因此，提高无人机防欺骗能力是不容忽视的新问题。其中可从两个层面入手，一是提高针对无人机导航和数据链设备的抗干扰、抗截获能力，从信号、信息等层面防止无人机被外部介入控制。第二，提高无人机对虚假信息的识别能力更为重要。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决上述系统“无人”问题，从人类感知事物与作出决策的方式入手，基于无人机飞行中可实时获取的数据和先验信息，提出了链路失效时无人机定位信息防欺骗自主判断方法，包括飞行前对航线、航点对应信息的提取与存储，飞行到某航点时实时获取数据并实时提取相关信息后，对多个航点之间的多源信息进行组合处理后，考虑到地理、气象和人文等复杂工况信息的影响进行加权处理自主判断无人机是否被虚假位置信息欺骗，提高无人机安全自主性。本专利技术的链路失效时无人机定位信息防欺骗自主判断方法，包括以下几个步骤：第一步，飞行前航段信息规划；设航段的起始点为从点，到达点为到点，根据航路规划要求，在空中航段上设置N个航点，N大于等于2；构建航段规划表T1：包括每个航点的航点号、经度、纬度、高度；构建任务载荷规划表T2：包括在无人机拍摄图片时，无人机的平台方位角、平台俯仰角、相机焦距值；构建地面成像区域地貌表T3：包括航点与航点之间航段地面成像区域的地物经度、地物纬度、地物高程、SUSAN角点特征；构建工况信息表T4：包括地理G、气象V、人文H、成像分辨率R；将航段规划表T1、任务载荷规划表T2、地面成像区域地貌表T3、工况信息表T4输入至机载飞控计算机中；第二步，航点坐标信息数据采集并进行表T1信息匹配。当需要进行无人机防欺骗操作时，对飞行的航点进行检测与识别，具体包括以下几个步骤：(1)航点检测采用SUSAN角点检测方法，对该航点对应的地面成像区域进行检测，得到α个角点特征；获取航点的坐标信息和高程信息，坐标信息包括航点的经度、纬度，表示为PWay-point(longitude,latitude)，高程信息包括航点的高度，表示为AAltitude；(2)航点匹配访问地面成像区域地貌表T3，获取对应航点的β个角点特征，将步骤(1)获取的α个角点特征，与β个角点特征进行匹配，匹配成功的角点为γ，若则匹配成功，M0＝1，否则，匹配失败，M0＝0；同时，访问航段规划表T1，获取对应航点的坐标信息和高程信息，坐标信息包括航点的经度、纬度，表示为P'Way-point(longitude,latitude)，高程信息包括航点的高度，表示为A'Altitude；将步骤(1)得到的PWay-point(longitude,latitude)、AAltitude与P'Way-point(longitude,latitude)、A'Altitude进行匹配，计算二者的差值，得到结果M1、M2：MP＝|PWay-point(longitude,latitude)-P'Way-point(longitude,latitude)MA＝|AAltitude-A'Altitude|MP表示航点坐标值之差，MA表示航点高度值之差，若经纬度的差值均在0.1范围内，则M1＝1，否则M1＝0，同时若高度差值在10米范围内，则M2＝1，否则M2＝0；第三步，提取飞行中地物角点特征及位置高程信息，进行任务载荷规划信息及地貌信息匹配；已到达指定航点，结合先验图像信息或地理信息系统，根据任务载荷规划表T2中航点对应无人机的参数，调整无人机摄像机角度，采集多源数据；多源数据包括：A：图像信息：根据任务载荷规划表T2，调整CCD摄像机姿态，获得航点对应地貌的高清航拍图像；B：导航信息：利用组合导航数据，获取实时的地貌位置数据；C：高程信息：采用激光测距，获得多点高度信息；然后进行多源数据匹配，包括：(1)地貌信息匹配首先对航拍图像进行预处理；其次，计算航拍图像N个角点特征；最后，访问机载地貌数据库，提取当前位置的多个角点特征，与N个角特征点匹配，计算得到地貌图像数据和航拍图像数据的匹配特征点数M，若则认为匹配成功，M3＝1，否则为M3＝0。(2)位置与高程数据匹配首先，对采集获得的地貌图像坐标信息及多点高度信息，地貌坐标信息包括地貌的经度、纬度，表示为P'Object(longitude,latitude)，获取机载当前地貌坐标信息，表示为PObject(longitude,latitude)，差值若MO在预定范围内，返回M5＝1，否则为0；MO＝|PObject(longitude,latitude)-P'Object(longitude,latitude)|对于高度信息匹配，计算其均值和方差，分别为α1、β1，然后访问机载高程数据库，提取当前位置对应点的高程数据，并计算其均值方差，记为α2、β2；M4＝|α1-α2|+|β1-β2|第四步，根据工况信息表T4数据计算加权系数和匹配阈值；根据工况信息表T4，给予不同特征匹配加权系数λ和匹配阈值V：λ＝2*(G+V+H+R)第五步，加权计算，判断是否存在欺骗。当P大于阈值V，则无人机未被欺骗，反之，无人机被欺骗：P＝λ*M0*M1*M2*M3*M5/M4本专利技术的优点在于：(1)综合机载多传感器信息，提高机载资源利用率；(2)建立复合信息模型，提高无人机安全性；附图说明图1是本专利技术的方法流程图；图2是本专利技术的图像信息匹配流程图；具体实施方式下面将结合附图对本专利技术的具体实施方式进行详细说明。本专利技术的链路失效时无人机定位信息防欺骗自主判断方法，流程如图1所示，包括以下几个步骤：第一步，飞行前航段信息规划；设航段的起始点为从点，到达点为到点，根据航路规划要求，在空中航段上设置N个航点，N大于等于2；构建航段规划表T1：航段规划表T1包括每个航点的航点号、经度、纬度、高度，例如，包括从点航点和到点本文档来自技高网...

【技术保护点】
链路失效时无人机定位信息防欺骗自主判断方法，包括以下几个步骤：第一步，飞行前航段信息规划；设航段的起始点为从点，到达点为到点，根据航路规划要求，在空中航段上设置N个航点，N大于等于2；构建航段规划表T1：包括每个航点的航点号、经度、纬度、高度；构建任务载荷规划表T2：包括在无人机拍摄图片时，无人机的平台方位角、平台俯仰角、相机焦距值；构建地面成像区域地貌表T3：包括航点与航点之间航段地面成像区域的地物经度、地物纬度、地物高程、SUSAN角点特征；构建工况信息表T4：包括地理G、气象V、人文H、成像分辨率R；将航段规划表T1、任务载荷规划表T2、地面成像区域地貌表T3、工况信息表T4输入至机载飞控计算机中；第二步，航点坐标信息数据采集并进行表T1信息匹配。当需要进行无人机防欺骗操作时，对飞行的航点进行检测与识别，具体包括以下几个步骤：（1）航点检测采用SUSAN角点检测方法，对该航点对应的地面成像区域进行检测，得到α个角点特征；获取航点的坐标信息和高程信息，坐标信息包括航点的经度、纬度，表示为PWay‑point(longitude,latitude)，高程信息包括航点的高度，表示为AAltitude；（2）航点匹配访问地面成像区域地貌表T3，获取对应航点的β个角点特征，将步骤（1）获取的α个角点特征，与β个角点特征进行匹配，若则匹配成功，M0＝1，否则，匹配失败，M0＝0；同时，访问航段规划表T1，获取对应航点的坐标信息和高程信息，坐标信息包括航点的经度、纬度，表示为P′Way‑point(longitude,latitude)，高程信息包括航点的高度，表示为A′Altitude；将步骤（1）得到的PWay‑point(longitude,latitude)、AAltitude与P′Way‑point(longitude,latitude)、A′Altitude进行匹配，计算二者的差值，得到结果M1、M2：MP＝|PWay‑point(longitude,latitude)‑P′Way‑point(longitude,latitude)|MA＝|AAltitude‑A′Altitude|MP表示航点坐标值之差，MA表示航点高度值之差，若经纬度的差值均在0.1范围内，则M1＝1，否则M1＝0，同时若高度差值在10米范围内，则M2＝1，否则M2＝0；第三步，提取飞行中地物角点特征及位置高程信息，进行任务载荷规划信息及地貌信息匹配；已到达指定航点，结合先验图像信息或地理信息系统，根据任务载荷规划表T2中航点对应无人机的参数，调整无人机摄像机角度，采集多源数据；多源数据包括：A：图像信息：根据任务载荷规划表T2，调整CCD摄像机姿态，获得航点对应地貌的高清航拍图像；B：导航信息：利用组合导航数据，获取实时的地貌位置数据；C：高程信息：采用激光测距，获得多点高度信息；然后进行多源数据匹配，包括：（1）地貌信息匹配首先对航拍图像进行预处理；其次，计算航拍图像N个角点特征；最后，访问机载地貌数据库，提取当前位置的多个角点特征，与N个角特征点匹配，计算得到地貌图像数据和航拍图像数据的匹配特征点数M，若则认为匹配成功，M3＝1，否则为M3＝0。（2）位置与高程数据匹配首先，对采集获得的地貌图像坐标信息及多点高度信息，地貌坐标信息包括地貌的经度、纬度，表示为P′Object(longitude,latitude)，获取机载当前地貌坐标信息，表示为PObject(longitude,latitude)，差值若MO在A范围内，返回M5=1，否则为0；MO＝|PObject(longitude,latitude)‑P′Object(longitude,latitude)|对于高度信息匹配，计算其均值和方差，分别为α1、β1，然后访问机载高程数据库，提取当前位置对应点的高程数据，并计算其均值方差，记为α2、β2；M4＝|α1‑α2|+|β1‑β2|第四步，根据工况信息表T4数据计算加权系数和匹配阈值；根据工况信息表T4，给予不同特征匹配加权系数λ和匹配阈值V：λ＝2*(G+V+H+R)V=2G+V+H+R+10]]>第五步，加权计算。当P大于阈值V，则无人机未被欺骗，反之，无人机被欺骗：P＝λ*M0*M1*M2*M3*M5/M4...

【技术特征摘要】
1.链路失效时无人机定位信息防欺骗自主判断方法，包括以下几个步骤：第一步，飞行前航段信息规划；设航段的起始点为从点，到达点为到点，根据航路规划要求，在空中航段上设置N个航点，N大于等于2；构建航段规划表T1：包括每个航点的航点号、经度、纬度、高度；构建任务载荷规划表T2：包括在无人机拍摄图片时，无人机的平台方位角、平台俯仰角、相机焦距值；构建地面成像区域地貌表T3：包括航点与航点之间航段地面成像区域的地物经度、地物纬度、地物高程、SUSAN角点特征；构建工况信息表T4：包括地理G、气象V、人文H、成像分辨率R；将航段规划表T1、任务载荷规划表T2、地面成像区域地貌表T3、工况信息表T4输入至机载飞控计算机中；第二步，航点坐标信息数据采集并进行表T1信息匹配；当需要进行无人机防欺骗操作时，对飞行的航点进行检测与识别，具体包括以下几个步骤：(1)航点检测采用SUSAN角点检测方法，对该航点对应的地面成像区域进行检测，得到α个角点特征；获取航点的坐标信息和高程信息，坐标信息包括航点的经度、纬度，表示为PWay-point(longitude,latitude)，高程信息包括航点的高度，表示为AAltitude；(2)航点匹配访问地面成像区域地貌表T3，获取对应航点的β个角点特征，将步骤(1)获取的α个角点特征，与β个角点特征进行匹配，匹配成功的角点为γ，若则匹配成功，M0＝1，否则，匹配失败，M0＝0；同时，访问航段规划表T1，获取对应航点的坐标信息和高程信息，坐标信息包括航点的经度、纬度，表示为P'Way-point(longitude,latitude)，高程信息包括航点的高度，表示为A'Altitude；将步骤(1)得到的PWay-point(longitude,latitude)、AAltitude与P'Way-point(longitude,latitude)、A'Altitude进行匹配，计算二者的差值，得到结果M1、M2：MP＝|PWay-point(longitude,latitude)-P'Way-point(longitude,latitude)|MA＝|AAltitude-A'Altitude|MP表示航...

【专利技术属性】
技术研发人员：向锦武，丁文锐，康传波，李红光，刘硕，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11