一种基于多元传感器信息融合的自主低空无人机防御系统技术方案

本发明专利技术涉及无人机技术领域，公开了一种基于多元传感器信息融合的自主低空无人机防御系统。包括：探测监视系统，用于对监视探测区域内的目标进行监视，并将获取到的目标位置与状态信息上传至控制计算中心；决策系统，用于处理探测监视系统中传感器搜集到的相关信息，并依据处理的结果，获得目标的态势信息，并计算得到目标的威胁等级，生成决策命令；处置系统，用于相应决策命令，对目标实施干扰压制；运行维护系统，用于对各个设备的状态进行实时监控，完成设备状态数据分析、记录与回访，并对设备运行环境与通信链路进行实时监控；监控中心平台，用于对整个系统进行监视控制，并对监视目标进行处置。上述方案能有效实现无人机的干扰防御。

An Autonomous Low Altitude UAV Defense System Based on Multi-sensor Information Fusion

【技术实现步骤摘要】
一种基于多元传感器信息融合的自主低空无人机防御系统
本专利技术涉及无人机
，尤其是一种基于多元传感器信息融合的自主低空无人机防御系统。
技术介绍
近年来，随着消费级无人机的快速发展和国民物质生活水平的不断提高，无人机等低空飞行器应用作为一个新兴行业，使用规模日益扩大、应用领域也不断拓展。但随着无人机等低空飞行器的广泛应用，也随之对基础设施带来了较大的安全威胁，比如对大坝、桥梁、电站、高压线、通信塔、机场、高铁线路设施、秘密敏感基础设施将产生不可估量的损失，主要面临的潜在低空安全危险包括：1)基础设施基地被视为风景区，出现游客使用小型飞行器进行拍摄，存在安全风险；2)不法分子利用无人机携带爆炸物，攻击重要设施，威胁枢纽设施安全；3)不法分子利用无人机搭载金属泊条、放射性物质对高压线进行破坏活动，导致输电设施与通信基础设施受损等。破坏人员可以使用较低成本的无人机，造成巨大的经济损失。国家对相关的基础设施保护也有明确的要求，《长江三峡水利枢纽安全保卫条例》中第二十三条提出：“禁止在空域安全保卫区进行风筝、孔明灯、热气球、飞艇、动力伞、滑翔伞、三角翼、无人机、轻型直升机、航模等升放或者飞行活动”。《民用无人驾驶航空器系统空中交通管理办法》中第四条：“民用无人驾驶航空器仅允许在隔离空域内飞行”。因此基础设施有必要采取综合管控措施对低空飞行器进行监测、跟踪、干扰、压制。低空飞行器综合防御系统主要针对低空无人机管控，是集探测、跟踪、反制、管理功能于一体的低空空域监管系统，通过多维空间、多种手段的探测预警，对低空无人机进行严密监视、全程跟踪并自动引导电磁压制，实现无人机驱离、迫降。通过技术设施建设，可在重要设施建成覆盖区域内的重要部位，技术先进，布局合理，功能齐全，可靠高效的无人机综合管控网，提供动态、准确、全面的频谱监测功能，具备全方位无人机综合管控能力，实现区域无人机预警、区域保护、区域无人机航迹估计、区域电磁态势综合处理。现有技术对无人机监控系统、决策系统、压制处置系统之间相互独立，不能联动，不能形成一个有机整体，且各系统均需要人工参操作，增加了人力成本；系统本身也不能全天候、全时段监视，对各个观测数据融合处理需要较高的技能手段；对非法目标的判定也需要人员参与，不排除人员因为个体差异而存在的固有误差，导致判断决策的失误，增加了漏警率与虚警率；处理过程中也需要人员参与，不能保证处置的正确性，也不能对处理效果进行有效评估。该系统一方面减少了人员在对低空无人飞行器监视、决策、处置的工作压力，另一方面为用户提供全新的自动化智能监视控制管理平台。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：针对上述问题，提供了一种基于多元传感器信息融合的自主低空无人机防御系统。本专利技术采用的技术方案如下：一种基于多元传感器信息融合的自主低空无人机防御系统，包括：探测监视系统、决策处置系统、运行维护系统和监控中心平台，探测监视系统，用于对监视探测区域内的目标进行监视，并将获取到的目标位置与状态信息上传至控制计算中心；决策系统，用于处理探测监视系统中传感器搜集到的相关信息，并依据处理的结果，获得目标的态势信息，并计算得到目标的威胁等级，生成决策命令；处置系统，用于相应决策命令，对目标实施干扰压制；运行维护系统，用于对各个设备的状态进行实时监控，完成设备状态数据分析、记录与回访，并对设备运行环境与通信链路进行实时监控；监控中心平台，用于对整个系统进行监视控制，并对监视目标进行处置。进一步的，所述探测监视系统包括无源探测设备、有源探测设备、光电监视设备，无源探测设备包括通过天线馈线连接的测向天线阵和侧向处理机，无源探测设备对监视区域内的目标进行探测，得到监视区域内目标的位置信息和状态信息，并上传至控制计算中心；无源探测设备将目标的信号频段与特征数据库中的各类无人机的特征图谱进行匹配，得到识别结果；有源探测设备完成对目标的探测，通过雷达回波特征分析与深度学习技术，得到识别结果；光电监视设备完成对监视目标的图像获取，并通过图像处理技术与特征目标智能识别技术，得到识别结果。进一步的，所述有源探测设备采用全固态、全相参、脉冲多普勒体制三坐标雷达，采用机械扫描加电子扫描方式实现较大区域覆盖，形成目标航迹，输出目标的距离、方位、速度、航向信息，并记录储存目标航迹以及输出的目标信息。进一步的，所述决策系统包括目标识别子系统、多元信息融合子系统、态势感知与威胁评估子系统；所述目标识别子系统，基于无源探测的频率信息与特征数据库内的无人机频谱进行匹配，得到频谱识别身份；基于有源设备探测的目标运动状态信息以及一维雷达像，通过前期训练的深度学习识别算法，得到基于雷达探测的识别身份；基于光电探测设备采集到的视频与图像信息，通过基于图像的深度学习算法，得到基于图像的识别身份；综合以上频谱识别、雷达探测识别以及图像识别信息结果，并同时支持人工标定识别，并运用关系神经网络与D-S证据理论进行综合目标识别，得到无人机目标身份，提供给多元信息融合子系统进行处理；所述多元信息融合子系统，基于前端的采集传感器信息进行融合校正，得到目标的物理属性信息，以及基于目标识别子系统已得到的识别信息，完成对多目标的信息融合，并将处理后的结果报送态势感知子系统，并在终端人机显示界面展示；所述态势感知与威胁评估子系统，基于识别信息、多元融合信息、空域配置信息、以及人工设定的评价规则，对探测目标进行威胁度判定，完成无威胁、预警、告警、极度危险的判定，并将判定的结果展示在态势展示系统上，按照预定的规则生成相关命令供处置系统使用。进一步的，所述处置系统采用干扰压制设备，所述干扰压制设备(固定式)接收控制计算中心发出的控制方位、干扰频段以及干扰功率的命令，并及时响应，对监视活动的通信链路进行电磁干扰。进一步的，所述处置系统通过人工/系统发布命令，并采用机动式压制设备进行人工压制处置。进一步的，所述运行维护系统包括UPS电源监测单元、温湿度检测单元、视频监控单元、位移传感器、入侵探测器、烟感温感探测单元，所述UPS电源监测单元、温湿度检测单元、视频监控单元、位移传感器、入侵探测器、烟感温感探测单元通过电压系统供电，所述视频监控单元通过网线与通信单元连接，所述UPS电源监测单元、温湿度检测单元、位移传感器、入侵探测器、烟感温感探测单元通过串口线与串口服务器连接，所述串口服务器通过网线和通信单元连接。进一步的，所述基于多元传感器信息融合的自主低空无人机防御系统还包括通信单元，所述通过网线分别与测向处理单元、有源探测设备、光电探测设备、干扰压制设备连接和串口服务器连接。进一步的，所述基于多元传感器信息融合的自主低空无人机防御系统还包括评估系统，所述评估系统对处置系统的压制效果进行实时评估，以确保达到既定的压制效果，并将评估结果写入到数据库内，并将整个过程以量化方式进行存储。进一步的，所述基于多元传感器信息融合的自主低空无人机防御系统还包括电源系统，所述电压系统给整个防御系统供电。与现有技术相比，采用上述技术方案的有益效果为：本专利技术的技术方案具备对低空无人机全自动感知能力，并依据对应规则实现较高准备率的处置决策能力，实现对无人机目标的实时探测监视、目标判定、决策分析与干扰处置，实现对无人的干扰防御。附图说明图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多元传感器信息融合的自主低空无人机防御系统，其特征在于，包括：探测监视系统、决策处置系统、运行维护系统和监控中心平台，探测监视系统，用于对监视探测区域内的目标进行监视，并将获取到的目标位置与状态信息上传至控制计算中心；决策系统，用于处理探测监视系统中传感器搜集到的相关信息，并依据处理的结果，获得目标的态势信息，并计算得到目标的威胁等级，生成决策命令；处置系统，用于相应决策命令，对目标实施干扰压制；运行维护系统，用于对各个设备的状态进行实时监控，完成设备状态数据分析、记录与回访，并对设备运行环境与通信链路进行实时监控；监控中心平台，用于对整个系统进行监视控制，并对监视目标进行处置。

【技术特征摘要】
1.一种基于多元传感器信息融合的自主低空无人机防御系统，其特征在于，包括：探测监视系统、决策处置系统、运行维护系统和监控中心平台，探测监视系统，用于对监视探测区域内的目标进行监视，并将获取到的目标位置与状态信息上传至控制计算中心；决策系统，用于处理探测监视系统中传感器搜集到的相关信息，并依据处理的结果，获得目标的态势信息，并计算得到目标的威胁等级，生成决策命令；处置系统，用于相应决策命令，对目标实施干扰压制；运行维护系统，用于对各个设备的状态进行实时监控，完成设备状态数据分析、记录与回访，并对设备运行环境与通信链路进行实时监控；监控中心平台，用于对整个系统进行监视控制，并对监视目标进行处置。2.如权利要求1所述的基于多元传感器信息融合的自主低空无人机防御系统，其特征在于，所述探测监视系统包括无源探测设备、有源探测设备、光电监视设备，无源探测设备包括通过天线馈线连接的测向天线阵和侧向处理机，无源探测设备对监视区域内的目标进行探测，得到监视区域内目标的位置信息和状态信息，并上传至控制计算中心；无源探测设备将目标的信号频段与特征数据库中的各类无人机的特征图谱进行匹配，得到识别结果；有源探测设备完成对目标的探测，通过雷达回波特征分析与深度学习技术，得到识别结果；光电监视设备完成对监视目标的图像获取，并通过图像处理技术与特征目标智能识别技术，得到识别结果。3.如权利要求2所述的基于多元传感器信息融合的自主低空无人机防御系统，其特征在于，所述有源探测设备采用全固态、全相参、脉冲多普勒体制三坐标雷达，采用机械扫描加电子扫描方式实现较大区域覆盖，形成目标航迹，输出目标的距离、方位、速度、航向信息，并记录储存目标航迹以及输出的目标信息。4.如权利要求3所述的基于多元传感器信息融合的自主低空无人机防御系统，其特征在于，所述决策系统包括目标识别子系统、多元信息融合子系统、态势感知与威胁评估子系统；所述目标识别子系统，基于无源探测的频率信息与特征数据库内的无人机频谱进行匹配，得到频谱识别身份；基于有源设备探测的目标运动状态信息以及一维雷达像，通过前期训练的深度学习识别算法，得到基于雷达探测的识别身份；基于光电探测设备采集到的视频与图像信息，通过基于图像的深度学习算法，得到基于图像的识别身份；综合以上频谱识别、雷达探测识别以及图像识别信息结果，并同时支持人工标定识别，并运用关系神经网络与D-S证据理论进行综合目标识别，得到无人机目标身份，提供给多元信息融...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐伟，
申请(专利权)人：四川九洲电器集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：四川,51