【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机群通信，具体涉及一种基于多传感器融合的无人机群关键节点检测方法。
技术介绍
1、近年来，随着无人机技术的不断发展，无人机群在诸多领域中展现出巨大的潜力和应用前景。由于无人机群的高速移动，网络拓扑会呈现高动态变化，这对组网路由技术提出了更高的要求。关键节点的有效检测可以帮助无人机群更好地了解网络状态和拓扑结构，防止未来可能出现的网络故障，提高网络的连通性和稳定性，以保障无人机群的协同能力。然而，单一传感器受到各种环境因素的影响以及自身的性能限制，难以获得准确和稳定的检测信息。多传感器融合能够综合利用不同传感器的优点，增强信息获取的能力和精度，同时减少因单一传感器的失效而引起的检测失败问题。因此，开发一种基于多传感器融合的无人机群关键节点检测方法不仅能够提高无人机群协同作战和任务执行的效果和效率，还能够推动无人机群在领域中更广泛的应用，具有重要的意义和应用价值。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供一种基于多传感器融合的无人机群关键节点检测方法，旨在通过多源传感器数据融合技术，实现对目标无人机群关键节点的高精度跟踪和定位。在此基础之上，利用社团检测方法对无人机群的融合航迹进行解算，为无人机群的关键节点检测提供了合理的技术途径。
2、本申请实施例提供以下技术方案：一种基于多传感器融合的无人机群关键节点检测方法，该方法包括如下步骤：
3、s1、通过多源传感器获取无人机群的原始数据，将所述原始数据进行融合，获得无人机群的目标数据；
<...【技术保护点】
1.一种基于多传感器融合的无人机群关键节点检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的无人机群关键节点检测方法，其特征在于，所述原始数据包括：无人机群航迹数据、无人机速度、加速度、方向角属性信息。
3.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的无人机群关键节点检测方法，其特征在于，通过多源传感器获取无人机群的原始数据，将所述原始数据进行融合，获得无人机群的目标数据，包括：
4.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的无人机群关键节点检测方法，其特征在于，将所述目标数据进行网络化建模，通过社团检测模型，对无人机群关键节点进行检测，包括：
5.根据权利要求3所述的基于多传感器融合的无人机群关键节点检测方法，其特征在于，所述S11中，对所述原始数据进行预处理，将多源传感器原始数据的时空关系进行同步，包括：
6.根据权利要求3所述的基于多传感器融合的无人机群关键节点检测方法，其特征在于，所述S12中，将多源传感器获取的所述原始数据进行关联和表征，以形成可融合的统一结构，将各传感器属于同一个目标
7.根据权利要求4所述的将基于多传感器融合的无人机群关键节点检测方法，其特征在于，所述S21中，对目标数据中的目标无人机群航迹数据按照设定的时间间隔进行切片，产生多个时刻的目标无人机群航迹点，包括：
8.根据权利要求4所述的将基于多传感器融合的无人机群关键节点检测方法，其特征在于，所述S22中，将每个时间片上的无人机群航迹点作为一个处理单位，分别转化为时间片上的无人机群航迹特征向量，包括：
9.根据权利要求4所述的将基于多传感器融合的无人机群关键节点检测方法，其特征在于，所述S23中，通过社团检测模型对每个所述时间片上的无人机群航迹特征向量进行解算时，比较航迹网络密度和随机连接密度的差异，确定密集连接的区域，将航迹网络划分成多个子图，以使子图内部的节点连接紧密，子图间的节点连接稀疏，若无人机存在于多个子图中，则识别为目标无人机群的关键节点。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器融合的无人机群关键节点检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的无人机群关键节点检测方法，其特征在于，所述原始数据包括：无人机群航迹数据、无人机速度、加速度、方向角属性信息。
3.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的无人机群关键节点检测方法，其特征在于，通过多源传感器获取无人机群的原始数据，将所述原始数据进行融合，获得无人机群的目标数据，包括：
4.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的无人机群关键节点检测方法，其特征在于，将所述目标数据进行网络化建模，通过社团检测模型，对无人机群关键节点进行检测，包括：
5.根据权利要求3所述的基于多传感器融合的无人机群关键节点检测方法，其特征在于，所述s11中，对所述原始数据进行预处理，将多源传感器原始数据的时空关系进行同步，包括：
6.根据权利要求3所述的基于多传感器融合的无人机群关键节点检测方法，其特征在于，所述s12中，将多源传感器获取的所...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨芷柔，赵岩，车凯，刘鑫，白林亭，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：
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