一种区域内无人机管控系统、方法及可读介质技术方案

本发明专利技术提供了一种区域内无人机管控系统、方法及可读介质。该系统包括：多个无人机追踪系统、多个管控终端和监控指挥中心平台。无人机追踪系统和管控终端分别用于捕获即将靠近区域和/或闯入区域的目标的目标信息和无线电信号；监控指挥中心平台根据目标信息和无线电信号确定目标是否是需要管控的无人机。如果是，监控指挥中心平台向管控终端发出管控指令进行管控。本发明专利技术通过监控指挥中心平台和无人机追踪系统及管控终端进行实时数据交互。监控指挥中心平台中采用逻辑思维和人工智能算法，提高了无人机的识别率，并准确判断对无人机进行报警、管控的时机，并对管控结果进行分析，确保管控效果，提高了空域安全，且本发明专利技术的系统扩展性强。

A regional UAV control system, method and readable medium

The invention provides a regional unmanned aerial vehicle control system, a method and a readable medium. The system includes multiple UAV tracking systems, multiple control terminals and monitoring command center platforms. The UAV tracking system and control terminal are used to capture target information and radio signals of the targets near and/or entering the area respectively. The monitoring and command center platform determines whether the targets are UAVs that need to be controlled according to the target information and radio signals. If so, the monitoring command center platform sends control instructions to the control terminal. The invention realizes real-time data interaction by monitoring and command center platform, UAV tracking system and control terminal. Logical thinking and artificial intelligence algorithm are used in the platform of monitoring and command center to improve the recognition rate of UAV, and to accurately judge the time of alarm and control of UAV, and to analyze the control results to ensure the control effect, improve the airspace security, and the system of the present invention has strong expansibility.

【技术实现步骤摘要】
一种区域内无人机管控系统、方法及可读介质
本专利技术涉及无人机空中管理
，特别是一种区域内无人机管控系统、方法及可读介质。
技术介绍
近年来，无人机技术获得较大突破，大量无人机上市。由此，给公共安全带来隐患，也给无人机的管理带来严峻挑战。无人机的识别和管控技术，相对无人机技术来说，却严重滞后，且技术难度特别大。比如，现有技术中的一些无人机识别通过无线电测试厂商的无线电测试、识别方案，其识别的技术核心，仅是分析wifi情况(ISM频段的频谱和跳频特点)，然后直接与市面的某款型号(事先做过各种测试、记录，并储存数据库)做对比，从而识别无人机的。这对于那些已经规划好路径，关闭了WIFI通信的无人机来说，无疑是识别不了的。就当前相关技术来说，其不足之处在于识别率不够、报警和管控时机不好把控。目前，无人机的最大问题，就是各种“黑飞”行为，区域内的无人机识别、报警及管制需求问题，就显得特别突出。
技术实现思路
本专利技术针对上述现有技术中的缺陷，提出了如下技术方案。一种区域内无人机管控系统，该系统包括：多个无人机追踪系统，所述多个无人机追踪系统部署在所述区域的边缘外数百米至数百千米范围内，被配置为捕获即将靠近所述区域和/或闯入所述区域的目标的目标信息；多个管控终端，所述多个管控终端部署在所述区域的边缘外数百米至数百千米范围内，所述多个管控终端被配置为采集所述目标的无线电信号；以及监控指挥中心平台，其中所述监控指挥中心平台、多个无人机追踪系统和多个管控终端通过无线网络连接，监控指挥中心平台被配置为根据所述目标信息和无线电信号确定所述目标是否是需要管控的无人机，如果是，所述监控指挥中心平台向管控终端发出管控指令，并且所述管控终端被配置为根据所述管控指令向所述无人机发送管控的无线电信号。更进一步地，所述多个无人机追踪系统和多个管控终端根据区域特点、布置数量，并同时根据雷达、图像捕获能力逐级、逐次布置。更进一步地，所述无线网络为4G或5G通信网络。更进一步地，所述目标信息包括目标是否移动、目标最大直径、飞行速度、飞行高度、目标图片和/或目标视频等。更进一步地，所述无人机追踪系统包括：第一处理模块、雷达模块、图像采集模块、第一旋转云台、第一手动控制模块、第一4G/5G通信模块和第一显示屏幕，所述多个无人机追踪系统被配置为实时跟踪多个闯入所述区域的目标，并将获取的目标信息发送至所述监控指挥中心平台；所述管控终端包括：第二处理模块、无线电信号采集模块、无线电信号发射模块、第二旋转云台、第二4G/5G通信模块和第二显示屏幕，其中，所述无线电信号采集模块是宽频的扫频模块，被配置为不断监听有用、且为非生物特有的无线电信号，并将所述无线电信号发送至监控指挥中心平台，所述无线电信号发射模块被配置为根据所述管控指令生成特定信号、扩频信号或宽频信号，其中，所述特定信号、扩频信号用于模拟无人机遥控的控制信号，所述宽频信号是用于干扰无人机的宽频扫频干扰信号。更进一步地，所述监控指挥中心平台被配置为根据所述目标信息和无线电信号确定用于追踪所述目标的最佳的无人机追踪系统和管控终端，所述最佳的无人机追踪系统拍摄所述目标的图片或视频发送至所述监控指挥中心平台，所述监控指挥中心平台根据所述图片或视频确定所述目标是否是需要管控的无人机，如果是，所述监控指挥中心平台向管控终端发出管控指令。本专利技术还提出了一种基于所述的区域内无人机管控系统的无人机管控方法，其特征在于，该方法包括：无人机识别步骤，监控指挥中心平台根据无人机追踪系统获取的目标信息和管控终端采集的无线电信号识别出需要管控的无人机；管控指令生成步骤，所述监控指挥中心平台根据无人机的类型生成相应的管控指令发送至所述管控终端；管控步骤，所述管控终端的无线电信号发射模块根据所述管控指令生成特定信号、扩频信号或宽频信号并向所述无人机发射。更进一步地，所述无人机识别步骤包括：移动目标发现步骤，旋转所述无人机追踪系统的第一旋转云台和所述管控终端的第二云台，如果发现移动目标，所述无人机追踪系统将目标信息、所述管控终端将无线电信号发送至所述监控指挥中心平台；目标大小判断步骤，所述监控指挥中心平台根据所述目标信息和无线电信号确定最佳无人机追踪系统和管控终端，所述监控指挥中心平台并指令所述最佳无人机追踪系统和管控终端再次获取所述目标信息和无线电信号，所述监控指挥中心平台根据再次获取所述目标信息和无线电信号判断所述目标的长度是否超过一第一阈值；如果是，继续跟踪所述目标并继续向所述监控指挥中心平台发送所述目标信息和无线电信号；生物体判断步骤，所述监控指挥中心平台根据最新接收的目标信息和无线电信号再次确定最佳无人机追踪系统和管控终端，所述监控指挥中心平台并指令所述最佳无人机追踪系统和管控终端重新获取所述目标信息和无线电信号，所述监控指挥中心平台根据重新获取的所述目标信息和无线电信号判断所述目标的生物特征是否大于一第二阈值，如果否，发出报警信号，并继续跟踪所述目标并继续向所述监控指挥中心平台发送所述目标信息和无线电信号；无人机确定步骤，所述监控指挥中心平台再次根据最新接收的目标信息和无线电信号重新确定最佳无人机追踪系统和管控终端，所述监控指挥中心平台并指令所述最佳无人机追踪系统和管控终端重新获取所述目标信息和无线电信号，所述监控指挥中心平台根据重新获取的所述目标信息和无线电信号判断所述目标为无人机的概率是否超过一第三阈值，如果是，发出报警信号，并确定该目标为无人机。更进一步地，所述第一阈值为30-100cm，所述第二阈值为50％，所述第三阈值为85％。更进一步地，所述管控指令生成步骤包括：决策建议步骤，其中所述监控指挥中心平台根据无人机的类型通过决策分析向工作人员发送管控建议；实施步骤，其中工作人员根据所述管控建议确定是否生成管控指令，如果是，则控制所述监控指挥中心平台生成管控指令并发送至管控终端。更进一步地，所述方法还包括：管控效果分析步骤，其中所述监控指挥中心平台根据最新接收的目标信息和无线电信号重新确定最佳无人机追踪系统和管控终端，所述最佳无人机追踪系统和管控终端获取无人机信息和无线电信号，所述监控指挥中心平台根据无人机信息和无线电信号确定是否达到了管控效果，如果是，则解除警报。更进一步地，在所述移动目标发现步骤之前还有：学习步骤，其中使用逻辑思维和人工智能算法对采集的目标信息样本和无线电信号样本进行学习。本专利技术还提出了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序代码，当所述计算机程序代码被计算机执行时可执行权利要求7-12之任一项所述的方法。本专利技术的技术效果为：通过监控指挥中心平台和无人机追踪系统及管控终端进行实时数据交互，提高了无人机的识别率，且本专利技术的系统可以根据需要采用多个无人机追踪系统及管控终端组成扩展网络，监控指挥中心平台中采用逻辑思维和人工智能算法算法，用于识别无人机并准确判断对无人机进行报警、管控的时机，采用管控终端对无人机进行管控，并对管控结果进行分析，确保管控效果，从而防止无人机的‘黑飞’，提高了空域安全。即无人机是监控指挥中心能够得到最清晰和最可靠的数据，向被授权指挥人员报告可靠的预期和及时有效的管控结果。其应用在可预期的情况下，将大幅度地提高区域内无人机识别、报警和管控效果，使这些本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种区域内无人机管控系统，其特征在于，该系统包括：多个无人机追踪系统，所述多个无人机追踪系统部署在所述区域的边缘外数百米至数百千米范围内，被配置为捕获即将靠近所述区域和/或闯入所述区域的目标的目标信息；多个管控终端，所述多个管控终端部署在所述区域的边缘外数百米至数百千米范围内，所述多个管控终端被配置为采集所述目标的无线电信号；以及监控指挥中心平台，其中所述监控指挥中心平台、多个无人机追踪系统和多个管控终端通过无线网络连接，监控指挥中心平台被配置为根据所述目标信息和无线电信号确定所述目标是否是需要管控的无人机，如果是，所述监控指挥中心平台向管控终端发出管控指令，并且所述管控终端被配置为根据所述管控指令向所述无人机发送管控的无线电信号。

【技术特征摘要】
1.一种区域内无人机管控系统，其特征在于，该系统包括：多个无人机追踪系统，所述多个无人机追踪系统部署在所述区域的边缘外数百米至数百千米范围内，被配置为捕获即将靠近所述区域和/或闯入所述区域的目标的目标信息；多个管控终端，所述多个管控终端部署在所述区域的边缘外数百米至数百千米范围内，所述多个管控终端被配置为采集所述目标的无线电信号；以及监控指挥中心平台，其中所述监控指挥中心平台、多个无人机追踪系统和多个管控终端通过无线网络连接，监控指挥中心平台被配置为根据所述目标信息和无线电信号确定所述目标是否是需要管控的无人机，如果是，所述监控指挥中心平台向管控终端发出管控指令，并且所述管控终端被配置为根据所述管控指令向所述无人机发送管控的无线电信号。2.根据权利要求1的系统，其特征在于，所述多个无人机追踪系统和多个管控终端根据区域特点、布置数量，并同时根据雷达、图像捕获能力逐级、逐次布置。3.根据权利要求2的系统，其特征在于，所述无线网络为4G或5G通信网络。4.根据权利要求3的系统，其特征在于，所述目标信息包括目标是否移动、目标最大直径、飞行速度、飞行高度、目标图片和/或目标视频。5.根据权利要求4的系统，其特征在于，所述无人机追踪系统包括：第一处理模块、雷达模块、图像采集模块、第一旋转云台、第一手动控制模块、第一4G/5G通信模块和第一显示屏幕，所述多个无人机追踪系统被配置为实时跟踪多个闯入所述区域的目标，并将获取的目标信息发送至所述监控指挥中心平台；所述管控终端包括：第二处理模块、无线电信号采集模块、无线电信号发射模块、第二旋转云台、第二4G/5G通信模块和第二显示屏幕，其中，所述无线电信号采集模块是宽频的扫频模块，被配置为不断监听有用、且为非生物特有的无线电信号，并将所述无线电信号发送至监控指挥中心平台，所述无线电信号发射模块被配置为根据所述管控指令生成特定信号、扩频信号或宽频信号，其中，所述特定信号、扩频信号用于模拟无人机遥控的控制信号，所述宽频信号是用于干扰无人机的宽频扫频干扰信号。6.根据权利要求5的系统，其特征在于，所述监控指挥中心平台被配置为根据所述目标信息和无线电信号确定用于追踪所述目标的最佳的无人机追踪系统和管控终端，所述最佳的无人机追踪系统拍摄所述目标的图片或视频发送至所述监控指挥中心平台，所述监控指挥中心平台根据所述图片或视频确定所述目标是否是需要管控的无人机，如果是，所述监控指挥中心平台向管控终端发出管控指令。7.一种基于权利要求1-6中任一项所述的区域内无人机管控系统的无人机管控方法，其特征在于，该方法包括：无人机识别步骤，监控指挥中心平台根据无人机追踪系统获取的目标信息和管控终端采集的无线电信号识别出需要管控的无人机；管控指令生成步骤，所述监控指挥中心平台根据无人机的类型生成相应的管控指令发送至所述管控终端；管控步骤，所述管控终端的无线电信号发射模块根据所述管控指令生成特...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴万春，王辉，梁煜麓，罗佳，
申请(专利权)人：厦门安胜网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建,35