本发明专利技术提供了一种无人机侦测定位方法，包括：对城市网络化各点位的监测需求进行评估，得到需求评估结果；根据所述需求评估结果配置所述城市网络化各点位对应的监测设备；控制所述监测设备对对应的所述城市网络化各点位进行监测，并获取监测信号；并根据所述监测信号和地理信息系统得到无人机的第一判定位置；获取权重信息，根据所述权重信息对无人机位置进行判定，以得到最终判定位置；所述权重信息包括赋予所述第一判定位置的权重信息。本发明专利技术提供的技术方案，解决了城市低空无人机的无线电侦测定位精确度较小的问题，实现了在满足城市无人机侦测定位需要的同时，提升经济可行性。提升经济可行性。提升经济可行性。
【技术实现步骤摘要】
无人机侦测定位方法、系统、设备以及存储介质
[0001]本专利技术涉及无人机侦测领域，尤其涉及一种无人机侦测定位方法、系统、设备以及存储介质。
技术介绍
[0002]城市低空无人机的无线电侦测定位已经成为当前反黑飞无人机、无人机监管、重点目标安全防卫的热门技术。基于无线电信号的TDOA、DOA、AOA、RSS等探测技术分别在各种场合具有一定的适用性。
[0003]但是，目前研究的城市低空，大多还是只楼宇线以上几百米的空间范围。对楼宇线以下的无人机侦测问题，现有技术存在极大困难，研究也较少。究其原因，在于，楼宇线以下的无人机的无线电信号传播模型太复杂、动态切换太快，无论是TDOA、DOA、AOA还是RSS，除了相关无线电参数的获取准确性急速下降之外，甚至信号探测本身的能力和置信度也难以保证。
[0004]传统技术路线一般是进一步提升无线电探测传感器的性能，比如增大信号接收带宽、增强信号处理能力等。也有采用人工智能方法来进行信号去噪等处理来增强无人机信号探测识别能力。但是，相关方法和结果大多在实验室完成，远远无法达到在室外实际环境中、低信噪比条件、在城市无线电信号密集干扰条件下的实用程度。
[0005]同时，提升无线电探测传感器的性能意味着探测器成本的急速攀升，对城市级规模网格化的无人机探测定位系统来说不切实际。
[0006]因而，针对楼宇线下无人机的侦测定位问题，突破传统提升探测器性能的技术路线，提出新的城市级网格化楼宇线下无人机侦测定位流程和系统方案，解决楼宇线下无人机侦测定位的技术和工程难题，在满足城市无人机侦测定位需要的同时，提升经济可行性，成为本领域技术人员亟待要解决的技术重点。
技术实现思路
[0007]本专利技术提供一种无人机侦测定位方法、系统、设备以及存储介质，以解决城市低空无人机的无线电侦测定位精确度较小的问题。
[0008]根据本专利技术的第一方面，提供了一种无人机侦测定位方法，包括：
[0009]对城市网络化各点位的监测需求进行评估，得到需求评估结果；
[0010]根据所述需求评估结果配置所述城市网络化各点位对应的监测设备；
[0011]控制所述监测设备对对应的所述城市网络化各点位进行监测，并获取监测信号；并根据所述监测信号和地理信息系统得到无人机的第一判定位置；
[0012]获取权重信息，根据所述权重信息对无人机位置进行判定，以得到最终判定位置；所述权重信息包括赋予所述第一判定位置的权重信息。
[0013]可选的，对城市网络化各点位的监测需求进行评估时采用的评估方法是：多属性融合分析法。
[0014]可选的，根据所述权重信息对无人机位置进行判定时采用的判定方法是：加权数据综合判定法。
[0015]可选的，根据所述需求评估结果配置所述城市网络化各点位对应的监测设备；具体包括：
[0016]确定每个所述监测设备的性能指标曲线；所述性能指标曲线表征了反应所述监测设备监测性能的曲线；
[0017]根据所述性能指标曲线和所述需求评估结果配置所述城市化网络化各点位对应的所述监测设备。
[0018]可选的，根据所述监测信号和地理信息系统得到无人机的第一判定位置，具体包括：
[0019]根据所述地理信息系统，对第一监测信号进行聚类算法处理，得到聚类结果；所述第一监测信号表征了所述监测设备对对应的所述城市网络化各点位的无人机位置的判定结果的信号；其中，所述监测信号包括所述第一监测信号；
[0020]根据所述聚类结果得到所述第一判定位置。
[0021]可选的，根据所述聚类结果得到所述第一判定位置，具体包括：
[0022]若第一聚类结果呈现第一聚类状态，且符合城市地理情况的飞行常态，则判定所述第一聚类结果的聚类中心为所述第一判定位置；所述飞行常态表征了所述聚类结果呈现的飞行轨迹处于允许无人机飞行的区域；所述第一聚类状态表征了所述第一聚类结果呈现的高度集中状态；
[0023]若所述第一聚类结果呈现第二聚类状态，且每个聚类点所处区域均适配于城市网络化各点位的需求评估结果；则判定所述第一聚类结果中聚类点数最多的类的聚类中心为所述第一判定位置；所述第二聚类状态表征了所述第一聚类结果呈现的分散状态。
[0024]可选的，根据所述监测信号和地理信息系统得到第一判定位置，还包括：
[0025]若所述第一聚类结果呈现第三聚类状态，则根据所述第一聚类结果得到第一位置范围；所述第三聚类状态表征了所述第一聚类结果呈现的所述第一聚类状态和所述第二聚类状态以外的其他状态；所述第一位置范围表征了所述第一聚类结果中所述第一监测信号的分布范围；
[0026]获取第二监测信号；所述第二监测信号表征了所述第一位置范围内的所述监测设备接收到对应的城市网络化各点位的无人机信号的时间；所述监测信号还包括所述第二监测信号；
[0027]根据所述第二监测信号和TDOA定位法确定所述TDOA定位结果，以确定第一判定结果；所述聚类结果包括所述第一聚类结果和所述第二聚类结果。
[0028]可选的，若得到多个所述TDOA定位结果，则：根据所述第二监测信号和TDOA定位法确定所述TDOA定位结果之后，还包括：
[0029]根据多个所述TDOA定位结果和所述地理信息系统中的建筑物所处的位置情况、以及聚类算法，得到所述第一判定结果。
[0030]可选的，根据多个所述TDOA定位结果和所述地理信息系统中的建筑物所处的位置情况、以及聚类算法，得到所述第一判定结果，具体包括：
[0031]根据所述地理信息系统中的建筑物所处的位置情况和多个所述TDOA定位结果，剔
除明显错误的所述TDOA定位结果；
[0032]根据所述聚类分析法对剩余的多个所述TDOA定位结果进行聚类分析，得到第二聚类结果；判定所述第二聚类结果的聚类中心为所述第一判定位置。
[0033]可选的，获取所述权重信息，具体包括：
[0034]获取第一判定位置、第二判定位置以及第三判定位置；所述第二判定位置表征了安保人员上报的无人机的位置；所述第三判定位置表征了构成连续飞行轨迹的无人机的位置；
[0035]根据所述第一判定位置、所述第二判定位置以及所述第三判定位置分别得到第一权重信息、第二权重信息以及第三权重信息；其中，所述第一权重信息表征了赋予所述第一判定位置的权重信息；所述第二权重信息表征了赋予所述第二判定位置的与结果置信度成正比例的权重信息；所述第三权重信息表征了赋予所述第三判定位置的与历史飞行轨迹的趋势方向的匹配程度成正比例的权重信息；其中，所述权重信息包括：第一权重信息、第二权重信息以及第三权重信息。
[0036]根据本专利技术的第二方面，提供了一种无人机侦测定位系统，用于利用本专利技术第一方面任一项所述的无人机侦测定位方法对无人机进行定位，包括：
[0037]需求评估模块；用于对城市网络化各点位的监测需求进行评估，得到需求评估结果；
[0038]监测设备配置模块；用本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种无人机侦测定位方法，其特征在于，包括：对城市网络化各点位的监测需求进行评估，得到需求评估结果；根据所述需求评估结果配置所述城市网络化各点位对应的监测设备；控制所述监测设备对对应的所述城市网络化各点位进行监测，并获取监测信号；并根据所述监测信号和地理信息系统得到无人机的第一判定位置；获取权重信息，根据所述权重信息对无人机位置进行判定，以得到最终判定位置；所述权重信息包括赋予所述第一判定位置的权重信息。2.根据权利要求1所述的无人机侦测定位方法，其特征在于，对城市网络化各点位的监测需求进行评估时采用的评估方法是：多属性融合分析法。3.根据权利要求2所述的无人机侦测定位方法，其特征在于，根据所述权重信息对无人机位置进行判定时采用的判定方法是：加权数据综合判定法。4.根据权利要求3所述的无人机侦测定位方法，其特征在于，根据所述需求评估结果配置所述城市网络化各点位对应的监测设备；具体包括：确定每个所述监测设备的性能指标曲线；所述性能指标曲线表征了反应所述监测设备监测性能的曲线；根据所述性能指标曲线和所述需求评估结果配置所述城市化网络化各点位对应的所述监测设备。5.根据权利要求4所述的无人机侦测定位方法，其特征在于，根据所述监测信号和地理信息系统得到无人机的第一判定位置，具体包括：根据所述地理信息系统，对第一监测信号进行聚类算法处理，得到聚类结果；所述第一监测信号表征了所述监测设备对对应的所述城市网络化各点位的无人机位置的判定结果的信号；其中，所述监测信号包括所述第一监测信号；根据所述聚类结果得到所述第一判定位置。6.根据权利要求5所述的无人机侦测定位方法，其特征在于，根据所述聚类结果得到所述第一判定位置，具体包括：若第一聚类结果呈现第一聚类状态，且符合城市地理情况的飞行常态，则判定所述第一聚类结果的聚类中心为所述第一判定位置；所述飞行常态表征了所述聚类结果呈现的飞行轨迹处于允许无人机飞行的区域；所述第一聚类状态表征了所述第一聚类结果呈现的高度集中状态；若所述第一聚类结果呈现第二聚类状态，且每个聚类点所处区域均适配于城市网络化各点位的需求评估结果；则判定所述第一聚类结果中聚类点数最多的类的聚类中心为所述第一判定位置；所述第二聚类状态表征了所述第一聚类结果呈现的分散状态。7.根据权利要求6所述的无人机侦测定位方法，其特征在于，根据所述监测信号和地理信息系统得到第一判定位置，还包括：若所述第一聚类结果呈现第三聚类状态，则根据所述第一聚类结果得到第一位置范围；所述第三聚类状态表征了所述第一聚类结果呈现的所述第一聚类状态和所述第二聚类状态以外的其他状态；所述第一位置范围表征了所述第一聚类结果中所述第一监测信号的分布范围；获取第二监测信号；所述第二监测信号表征了所述第一位置范围内的所述监测设备接
收到对应的城市网络化各点位的...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜化京，
申请(专利权)人：上海特金信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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