一种低空动目标处置落点智能预判系统和算法技术方案

本发明专利技术公开了一种低空动目标处置落点智能预判系统和算法，涉及无人机反制和安全监测技术领域，包括环境感知模块、计算模块、数据提取模块、分析评估模块、结果修正模块、显示输出模块。环境感知模块获取低空动目标的状态信息、坠落区域环境信息和实时气象数据；数据提取模块用于提取坠落区域环境数据和实时气象数据；计算模块、分析评估模块、结果修正模块构成了系统的算法部分，包括风速影响下的平抛运动模型、基于贝叶斯算法和Sigmoid函数落点区域计算方法；显示输出模块依据最终的结果显示目标坠落的精确范围，本发明专利技术形成一套完整的低空动目标反制方法，能够确保反制后的目标坠落到安全区域中，从而防止对人和建筑等产生次生灾害。灾害。灾害。

【技术实现步骤摘要】
一种低空动目标处置落点智能预判系统和算法


本专利技术涉及无人机反制和安全监测
，具体而言，尤其涉及一种低空动目标处置落点智能预判系统和算法。

技术介绍
“低慢小”目标是指在低空或者超低空领域飞行速度较慢的小型飞行目标，主要包括无人机等小飞行器，随着无人机技术的快速发展，无人飞行器已广泛应用于军事侦察、森林防火、航拍摄影、农业植保、电力巡检等各个领域，其数量出现了爆发式的增长。无人机在极大便利了人们生活的同时，也带来了不容小觑的安全隐患。由于无人机行业准入门槛低，同时缺乏统一规范，无人机滥用和“黑飞”的现象时有发生。小型无人机等低空、慢速、小雷达截面飞行目标造成的安全隐患风险持续增加，已经成为军事和民用方面的严重空中威胁。如2021年9月成都双流国际机场附近一飞手放飞其自行购买的微型民用无人机用于自拍，之后无人机失去控制并随风向飘往成都双流国际机场，对航班起降造成了严重安全威胁，当事人被处以行政拘留10日的处罚。由于对无人机的管控很难做到面面俱到，除了从源头抓起，还需要做到未雨绸缪，处置和防范措施也迫在眉睫。当前低空动目标的反制技术刚刚兴起，较为常见的有信号干扰、动能武器、定向能武器反制技术等，反制方式主要以设备和上位机为主，涉及系统预案和辅助决策方面的方法很少。此外现有反制系统只关心目标类型、频率，对目标的反制过程只考虑处置前、处置中，不关心处置之后，对目标落点难以计算出来，在进行反制后的残骸难以进行回收，加上我国目前对于低空安全防卫的手段较为单一，反制后的低空动目标都是随意坠落到地面，极易发生次生灾害。因此准确预判和评估目标落点区域在低空动目标反制技术中是非常关键的一环，目前环境感知技术日渐成熟，在各种高精度传感器的支持下，反制后的目标周边状态信息可以精确获取到，包括风速、风向、湿度、温度、气压等，由此使得准确预判目标落点成为可能。

技术实现思路

针对上述提到的低空安全问题，基于无人机反制技术和环境感知技术下，本专利技术提出了一种低空动目标处置落点智能预判系统和算法，对反制后的目标进行周边环境感知、目标数据提取、落点位置计算、落点区域评估，形成一套完整的低空动目标反制系统和方法，最终确保反制后的目标坠落到安全区域中，从而防止对人和建筑等产生次生灾害。本专利技术采用的技术手段如下：一种低空动目标处置落点智能预判系统和算法，包括：环境感知模块，融合了多种传感器，用于获取低空动目标的状态信息、坠落区域环境信息和实时气象数据，并将低空动目标的位置信息传递至计算模块，坠落区域环境信息和实时气象数据传递至数据提取模块。计算模块，与所述环境感知模块相连，根据预设的算法初步计算目标的落点位置
和坠落动能，并将计算结果发送至分析评估模块。数据提取模块，与所述环境感知模块连接，用于提取坠落区域环境数据和实时气象数据，并将信息发送至计算模块和结果修正模块；分析评估模块，融合了高精地图软件，根据计算模块的计算结果用于初步判断“低慢目标”的坠落后果和地面区域是否允许坠落，并将评估标准发送至结果修正模块。结果修正模块，与所述分析评估模块、所述数据提取模块连接，在确定地面区域允许坠落的前提下，结合实时气象数据对初步计算结果进行修正，得出最终的坠落范围和坠落动能，并将其发送至显示输出模块；显示输出模块，与所述分析评估模块和结果修正模块连接，用于接收所述结果修正模块发送的最终的结果，结合地图显示目标坠落的精确范围和坠落的动能大小，并给出可能对坠落区域造成的破坏提示。进一步地，上述的低空动目标处置落点智能预判系统，所述的多传感器包括但不限于激光雷达、温度传感器、湿度传感器、速度传感器、压力传感器。进一步地，上述的低空动目标处置落点智能预判系统，所述的低空动目标的状态信息包括但不限于目标的质量m、速度v0、位置(x0,y0)、高度z0；所述的坠落区域环境信息包括但不限于坠落区域人口密度、建筑物数量、坠落禁区；所述的实时气象数据包括但不限于大气压强P、空气湿度H和温度T、风向风速v
w
。进一步地，上述的低空动目标处置落点智能预判系统，所述分析评估模块中判断的情况包括但不限于：计算模块初步计算得到的落点是否允许目标坠落，目标坠落的动能是否在承受范围之内，目标坠落后回收的难易程度。本专利技术还提供了一种低空动目标处置落点智能预判算法，包括：初步计算目标落点，在获取低空动目标的状态信息后，在不考虑外界环境的理想条件下估算目标坠落的落点，忽略空气阻力影响，由于动目标具有水平初速度，在打击后坠落过程可抽象为平抛运动，水平方向为匀速运动，竖直方向为自由落体运动，设定目标水平初速度为v0，位置为(x0,y0,z0)，x0,y0,z0分别为目标初始的经度、纬度和高度，水平初速度与纬线的夹角为θ，可将水平初速度分解为沿纬线方向v
x
和沿经线方向的速度v
y
。v
x
＝v0·
cosθv
y
＝v0·
sinθ平抛运动时间为g为重力加速度取值9.8m/s2，联立上式则目标落点位置为，联立上式则目标落点位置为
[0016]初步计算目标坠落的动能，动能计算公式为E＝mv2/2，m为目标的质量，v是目标落地时的速度v
z
为竖直方向的速度：
则动能为进一步地，上述的低空动目标处置落点智能预判算法还包括：考虑实时风向和风速为主要因素进行结果修正，假定风速恒定以矢量v
w
表示，与上文所述的目标初速度v0夹角为α，将v
w
与v0以矢量合成法进行合成，二者夹角为α得到修正后水平初速度修正后的水平初速度与纬线的夹角为θ'，将修正后的水平初速度分解为沿纬线方向v'
x
和沿经线方向的速度v'
y
v
′
x
＝v
′0·
cosθ
′
v
′
y＝v
′0·
sinθ
′
假定空气阻力F为常数，则坠落过程仍可视为平抛运动，其竖直方向加速度为a＝(mg
‑
F)/m平抛运动时间为则目标落点位置为目标坠落的动能修正计算，由动能定理变形，目标落地时的动能为目标坠落的动能修正计算，由动能定理变形，目标落地时的动能为进一步地，上述的低空动目标处置落点智能预判算法还包括：考虑大气压强P、空气湿度H和温度T为次要因素进行结果修正，采用贝叶斯算法和Sigmoid函数相结合的方法进行推理。贝叶斯算法是统计学的一种分类方法，包含以下几个概念，先验概率：某个事件A、B发生的概率似然概率：事件A发生前提下事件B发生的概率后验概率：事件A在另一个事件B已经发生的条件下发生的概率后验概率＝(先验概率
×
似然概率)/常数(贝叶斯决策根据后验概率作出决策)Sigmoid函数，即y＝1/(1+e
‑
x
)。是神经元的非线性作用函数。广泛应用在神经网络中。神经网络的学习是基于一组样本进行的，它包括输入和输出，输入和输出有多少个分量就有多少个输入和输出神经元与之对应。在得出不同气象条件下偏移概率后本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种低空动目标处置落点智能预判系统，其特征在于，包括：环境感知模块，用于获取低空动目标的状态信息、坠落区域环境信息和实时气象数据，并将低空动目标的位置信息传递至计算模块，坠落区域环境信息和实时气象数据传递至数据提取模块；计算模块，与所述环境感知模块相连，根据预设的算法初步计算目标的落点区域范围，并将计算结果发送至分析评估模块；数据提取模块，与所述环境感知模块连接，用于提取坠落区域环境数据和实时气象数据，并将信息发送至计算模块和结果修正模块；分析评估模块，根据计算模块的计算结果用于初步判断“低慢目标”的坠落后果和地面区域是否允许坠落，并将评估结果发送至结果修正模块；结果修正模块，与所述分析评估模块、所述数据提取模块连接，在地面区域允许坠落的前提下，结合实时气象数据对初步计算结果进行修正，得出最终的结果，并将其发送至显示输出模块；显示输出模块，与所述分析评估模块和结果修正模块连接，用于接收所述结果修正模块发送的最终的结果，结合地图显示目标坠落的精确范围和坠落的动能大小，并给出可能对坠落区域造成的破坏性提示。2.根据权利要求1所述的低空动目标处置落点智能预判系统，其特征在于，所述的环境感知模块包括多传感器，多传感器包括但不限于激光雷达、温度传感器、湿度传感器、速度传感器、压力传感器。3.根据权利要求1所述的低空动目标处置落点智能预判系统，其特征在于，所述的低空动目标的状态信息包括但不限于目标的质量m、速度v0、位置(x0,y0)、高度z0；所述的坠落区域环境信息包括但不限于坠落区域人口密度、建筑物数量、坠落禁区；所述的实时气象数据包括但不限于大气压强P、空气湿度H和温度T、风向风速v
w
。4.根据权利要求1所述的低空动目标处置落点智能预判系统，其特征在于，所述分析评估模块中判断的情况包括但不限于：计算模块初步计算得到的落点是否允许目标坠落，目标坠落的动能是否在承受范围之内，目标坠落后回收的难易程度。5.一种低空动目标处置落点智能预判算法，其特征在于，包括：初步计算目标落点，在获取低空动目标的状态信息后，在不考虑外界环境的理想条件下估算目标坠落...

【专利技术属性】
技术研发人员：柳儒达，张凌玮，闫松申，曾祥峰，秦宏伟，于滨，单文轩，张力，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：