定位探测方法及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术公开了一种定位探测方法及计算机可读存储介质，方法包括：通过测向天线阵获取目标物体在N个方向上的信号，得到对应N个方向的N个信号强度序列，所述N为所述测向天线阵的子天线的数量；按照预设的周期时间，分别对N个信号强度序列进行卡尔曼滤波，得到N个方向的预测信号强度；对所述N个方向的预测信号强度进行向量合并，得到目标物体的实际方位。本发明专利技术采用卡尔曼滤波算法，能有效避免单轮信号的偶然性，提高方位准确性；使用向量合并替代取最大值，能精确判断出目标物体所在方位。

【技术实现步骤摘要】
定位探测方法及计算机可读存储介质
本专利技术涉及探测
，尤其涉及一种定位探测方法及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着低空空域的逐步开放，无人机被广泛应用于各个行业，从最初被用于娱乐目的，到用于航拍摄影、环境监测、地形测绘、搜救，以及军事侦察、偷运违禁物品等恶意用途。因此，对重点区域进行有效的防护，对无人机目标实施有效的防御和打击成为了问题，其中包括：检测相关频谱信号、测向、识别并跟踪无人机目标等防御对策。由于无人机的特点是飞行高度低，体积小，飞行速度慢，通用雷达技术无法对该类目标实施有效探测，而且有些地方存在特殊性，不允许使用雷达进行管控，比如航线、城市内区域等。在公开号为CN106371144A的中国专利公开文件中，提出了一种无人机发现及预警的装置，通过使用测向天线阵模块(8等分的定向天线)，依时间片轮询扫描各个方向的无人机信号强度，取单轮信号强度最大方向为无人机所在方向。该方案存在的不足：1、取单轮信号最大值存在偶然性，无人机所在方向可能由于噪声、干扰，没被识别到，则该轮判定方向有误；2、相邻方向信号强度差距不大，容易误判到相邻方向；3、方向精度为45°，仅能判断8个方向。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种定位探测方法及计算机可读存储介质，可精确判断出目标物体所在方位。为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种定位探测方法，包括：通过测向天线阵获取目标物体在N个方向上的信号，得到对应N个方向的N个信号强度序列，所述N为所述测向天线阵的子天线的数量；按照预设的周期时间，分别对N个信号强度序列进行卡尔曼滤波，得到N个方向的预测信号强度；对所述N个方向的预测信号强度进行向量合并，得到目标物体的实际方位。本专利技术还涉及一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现以下步骤：通过测向天线阵获取目标物体在N个方向上的信号，得到对应N个方向的N个信号强度序列，所述N为所述测向天线阵的子天线的数量；按照预设的周期时间，分别对N个信号强度序列进行卡尔曼滤波，得到N个方向的预测信号强度；对所述N个方向的预测信号强度进行向量合并，得到目标物体的实际方位。本专利技术的有益效果在于：结合系统的经验值(系统的预测值)以及N个方向目标物体的信号强度(测量值)，通过卡尔曼滤波算法得出每个方向信号强度的最优预测值，再通过向量合并，求出目标物体所在方位角；本专利技术采用卡尔曼滤波算法，能有效避免单轮信号的偶然性，提高方位准确性；使用向量合并替代取最大值，能精确判断出目标物体所在方位。附图说明图1为本专利技术实施例一的一种定位探测方法的流程图；图2为本专利技术实施例二的合向量示意图。具体实施方式为详细说明本专利技术的
技术实现思路
、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。本专利技术最关键的构思在于：通过卡尔曼滤波算法得出每个方向信号强度的最优预测值，再通过向量合并，求出目标物体所在方位角。请参阅图1，一种定位探测方法，包括：通过测向天线阵获取目标物体在N个方向上的信号，得到对应N个方向的N个信号强度序列，所述N为所述测向天线阵的子天线的数量；按照预设的周期时间，分别对N个信号强度序列进行卡尔曼滤波，得到N个方向的预测信号强度；对所述N个方向的预测信号强度进行向量合并，得到目标物体的实际方位。从上述描述可知，本专利技术的有益效果在于：采用卡尔曼滤波算法，能有效避免单轮信号的偶然性，提高方位准确性；使用向量合并替代取最大值，能精确判断出目标物体所在方位。进一步地，所述测向天线阵中相邻的各子天线之间呈等夹角设置。由上述描述可知，可均匀获取全方向上的无线电信号。进一步地，所述“对所述N个方向的预测信号强度进行向量合并，得到目标物体的实际方位”具体为：以所述N个方向的中心为原点，建立直角坐标系；分别将所述N个方向的预测信号强度投影到所述直角坐标系的X轴和Y轴，得到所述N个方向在X轴的N个第一投影和所述N个方向在Y轴的N个第二投影；根据所述N个第一投影之和以及所述N个第二投影之和，得到目标物体的实际方位。由上述描述可知，通过向量合并算法求出目标物体所在实际方位角，提高目标测向精度。本专利技术还涉及一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现以下步骤：通过测向天线阵获取目标物体在N个方向上的信号，得到对应N个方向的N个信号强度序列，所述N为所述测向天线阵的子天线的数量；按照预设的周期时间，分别对N个信号强度序列进行卡尔曼滤波，得到N个方向的预测信号强度；对所述N个方向的预测信号强度进行向量合并，得到目标物体的实际方位。进一步地，所述测向天线阵中相邻的各子天线之间呈等夹角设置。进一步地，所述“对所述N个方向的预测信号强度进行向量合并，得到目标物体的实际方位”具体为：以所述N个方向的中心为原点，建立直角坐标系；分别将所述N个方向的预测信号强度投影到所述直角坐标系的X轴和Y轴，得到所述N个方向在X轴的N个第一投影和所述N个方向在Y轴的N个第二投影；根据所述N个第一投影之和以及所述N个第二投影之和，得到目标物体的实际方位。实施例一请参照图1，本专利技术的实施例一为：一种定位探测方法，所述方法基于卡尔曼(Kalman)滤波，可应用于对无人机的定位测向，包括如下步骤：S1：通过测向天线阵获取目标物体在N个方向上的信号，得到对应N个方向的N个信号强度序列，所述N为所述测向天线阵的子天线的数量；进一步地，所述测向天线阵中相邻的各子天线之间呈等夹角设置，即所述测向天线阵为N等分天线。S2：按照预设的周期时间，分别对N个信号强度序列进行卡尔曼滤波，得到N个方向的预测信号强度；具体的卡尔曼滤波算法如下：利用系统的过程模型，根据第一公式来预测下一时刻的信号强度(假设当前状态为k)；第一公式：X(k│k-1)＝AX(k-1│k-1)+BUk其中，X(k|k-1)为基于上一状态预测的当前状态的结果，A为系统参数，本实施例中，A＝1，即假设k时刻的信号强度与k-1时刻的信号强度一致；X(k-1|k-1)是上一状态的最优结果；当k＝1时，X(0|0)可取任意值，因为随着时间推移，X值会收敛，本实施例中，X(0|0)＝-70；Uk为状态的控制量，本实施例中取0；根据第二公式更新协方差；第二公式：P(k│k-1)＝AP(k-1│k-1)A'+Q其中，P(k|k-1)为X(k|k-1)对应的协方差，P(k-1|k-1)为X(k-1|k-1)对应的协方差；当k＝1时，P(0|0)可取不为零的初始值；A’表示A的转置矩阵，Q是系统过程噪声的协方差；有了当前状态的预测结果，然后再收集当前状态的测量值，结合预测值与测量值，根据第三公式可以得到当前状态(k时刻)的最优化估算值X(k|k)；第三公式：X(k│k)＝X(k│k-1)+Kg(k)(Z(k)-HX(k│k-1))其中，Z(k)为观测值；Kg(k)为卡尔曼增益，根据第四公式计算得到；第四公式：Kg(k)＝P(k│k-1)H'/(HP(k│k-1)H'+R)其中，H是测量系统的参数，本实施例中，H＝1；R是测量噪声的协方差；此时已经得到了k状态下最优的估算值X(k|k)，为了要令卡尔曼滤波器不断地运行下去直到系统过程结束，还要根据第五公式更新k状态下X(k|k)的协方差；第五公本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种定位探测方法，其特征在于，包括：通过测向天线阵获取目标物体在N个方向上的信号，得到对应N个方向的N个信号强度序列，所述N为所述测向天线阵的子天线的数量；按照预设的周期时间，分别对N个信号强度序列进行卡尔曼滤波，得到N个方向的预测信号强度；对所述N个方向的预测信号强度进行向量合并，得到目标物体的实际方位。

【技术特征摘要】
1.一种定位探测方法，其特征在于，包括：通过测向天线阵获取目标物体在N个方向上的信号，得到对应N个方向的N个信号强度序列，所述N为所述测向天线阵的子天线的数量；按照预设的周期时间，分别对N个信号强度序列进行卡尔曼滤波，得到N个方向的预测信号强度；对所述N个方向的预测信号强度进行向量合并，得到目标物体的实际方位。2.根据权利要求1所述的定位探测方法，其特征在于，所述测向天线阵中相邻的各子天线之间呈等夹角设置。3.根据权利要求1所述的定位探测方法，其特征在于，所述“对所述N个方向的预测信号强度进行向量合并，得到目标物体的实际方位”具体为：以所述N个方向的中心为原点，建立直角坐标系；分别将所述N个方向的预测信号强度投影到所述直角坐标系的X轴和Y轴，得到所述N个方向在X轴的N个第一投影和所述N个方向在Y轴的N个第二投影；根据所述N个第一投影之和以及所述N个第二投影之和，得到目标物体的实际方位。4.一种计算机可读存储介质，其上存...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨辉，周成祖，张永光，林海，沈俊雄，
申请(专利权)人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：福建,35