【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机跟踪，具体涉及一种地空传感器多目标协同跟踪无人机侦测方法。
技术介绍
1、随着全球卫星定位等新技术的涌现以及成本的降低，民用无人机数量和类型也开始激增。无人机当前已被广泛应用于民用航拍、环境侦测以及农业气象等各个领域，然而，无人机未经许可闯入公共及敏感区域、意外坠落、干扰信号、影响客机正常起降、碰撞高层建筑等事件不断发生。无人机的安全飞行离不开有效的监管。对于各类重要场所周边的无人机侦测已成为关注热点。
2、目前对无人机的定位主要通过毫米波雷达、激光雷达等地面设备实现。然而这些传感器在进行探测和定位时各有优劣，同时地面传感器数量有限，有时无法完全满足区域内的无人机探测跟踪需求，对地面传感器无法侦测的目标进行探测，实现地面探测器和空中无人机的协同探测，因此为避免无人机未经许可闯入公共及敏感区域、意外坠落、干扰信号、影响客机正常起降、碰撞高层建筑等不安全事件的发生；需要在对无人机定位的过程中考虑无人机位置、我方地面探测器以及需要重点保卫的区域的情况下，调用我方探测无人机对需要探测的无人机进行探测跟踪；导致在进行无人机定位时计算过程复杂，不能有效的解决：
3、(1)地面传感器被近处障碍物限制，导致无法有效完成复杂地面环境(如保卫地点处于城市高楼区域、或平原多丘陵地带)的敌方无人机跟踪探测；
4、(2)现有方法并未同时考虑无人机协同追踪时间和被跟踪无人机数量、传感器的探测范围和探测容量等参数，导致其在解决实际问题时不能有效的将理论知识与实际问题相结合，解决地空传感器协同探测的问题；
5、针对以上问题，亟需设计一种地空传感器多目标协同跟踪无人机侦测方法，能够在使用时输入想定各个类型地面雷达传感器位置、朝向，待探测无人机数量、历史轨迹、下一时刻预测位置、我方无人机初始位置、搭载传感器类型，输出我方无人机下一时刻所在位置以及朝向，地面雷达朝向、我方无人机朝向，完成对地空传感器多目标协同跟踪无人机的侦测，以解决上述现有技术存在的问题。
技术实现思路
1、针对上述存在的问题，本专利技术旨在提供一种地空传感器多目标协同跟踪无人机侦测方法，本方法通过构建数学优化模型、使用模拟退火算法优化决策变量、对模拟退火算法的初始化阶段进行改进，在初始化阶段引入差分进化进行大范围的全局搜索等过程将实际问题抽象为数学问题，能够有效的解决地空传感器协同探测的问题，具有适用环境广泛、先进性和侦测效果好的特点。
2、为了实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：
3、一种地空传感器多目标协同跟踪无人机侦测方法，包括步骤
4、s1：在多目标协同跟踪无人机侦测过程中，构造以最大化敌方无人机跟踪时间和跟踪数量的数学优化目标，以地面传感器朝向、我方无人机传感器朝向和我方无人机坐标为决策变量，以传感器探测范围和探测容量为约束条件的数学优化模型；
5、s2：在数学优化模型的基础上，使用差分进化算法进行全局粗搜索，快速找到若干优化解；
6、s3：在使用差分进化算法进行全局粗搜索的基础上，使用模拟退火算法进行局部精细搜索，找到最优解，完成地空传感器多目标协同跟踪无人机侦测。
7、优选的，步骤s1所述的数学优化模型的建立过程包括
8、s11：构建优化目标
9、(1)最大化每个待探测无人机的被跟踪时间，设该目标优化函数为f1，这个决策问题有t个时间片t1，t2，...，tt，第n架需被侦测无人机在第t个时间片被成功追踪的时长为ttn，t，n＝1，...，nhd，t＝1，...，t，nhd为需被侦测无人机的总数；
10、构建该优化目标建模为：
11、
12、(2)最大化被跟踪无人机数量，设该目标优化函数为f2，这个决策问题有t个时间片t1，t2，...，tt，第t个时间片有dt驾无人机被成功追踪，构建该优化目标建模为：
13、
14、(3)综合上述两个优化目标，构建总的优化目标为
15、f＝f1+f2 (3)；
16、s12：确定决策变量；
17、s13：确定约束条件
18、(1)设某传感器a位置及朝向固定，h为传感器a的最远探测距离，该方向也为传感器当前法线方向，a1＝a2＝传感器最大扇面角/2，在覆盖范围内的面积表示为
19、
20、该面积范围内如果出现目标就能够探测到；
21、(2)设第i个传感器最多能同时探测dmaxi个目标，第i个传感器在任何时候所探测的目标数量都不能超过dmaxi。
22、优选的，步骤s12所述的决策变量的确定过程包括
23、(1)确定我方无人机每个时刻所在坐标
24、每个敌方无人机坐标表示的二维向量×我方无人机数量nod＝2nod；
25、(2)确定地面传感器朝向
26、每个地面传感器法线朝向由以正北方为0度，顺时针偏转的角度为法线朝向，一维标量×传感器数量ngs＝ngs；
27、(3)确定我方无人机雷达传感器朝向
28、每个无人机法线朝向由以正北方为0度，顺时针偏转的角度作为法线朝向，一维标量×我方无人机传感器数量nod＝nod；
29、决策变量总的维度为
30、ns＝2nod+ngs+nod＝3nod+ngs (4)。
31、优选的，步骤s2所述的使用差分进化算法进行全局粗搜索的过程包括
32、s21：参数设置
33、设种群个体数量np，迭代总次数g，交叉概率因子cr，变异因子f：
34、s22：种群初始化；
35、s23：变异操作；
36、s24：边界条件处理
37、如果得到的变异个体第j个分量小于下边界则令其等于如果得到的变异个体第j个分量大于上边界则令其等于
38、
39、s25：交叉操作
40、对每个个体和它所生成的子代变异向量进行交叉，来生成试验个体；
41、
42、其中，cr为交叉概率因子，jrand为随机的一个分量；
43、s26：适应度计算
44、设在第t个时间片采用第i个个体对应的方案时，第n架需被侦测无人机在第t个时间片被成功追踪的时长是同时第t个时间片有驾无人机被成功追踪；得到适应度函数为
45、
46、s27：选择操作
47、根据适应度函数的值，从目标个体和试验个体中选择更优的作为下一代：
48、
49、s28：循环迭代
50、对于时间片t，通过以上的变异、交叉和选择操作，种群进化到下一代并反复循环步骤s23-s27，直到算法迭代次数达到预定最大次数g，得到时间片t最后一代的种群xt(g)；
51、s29：循环迭代，完成所有时间片最优解的求解
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【技术保护点】
1.一种地空传感器多目标协同跟踪无人机侦测方法，其特征在于：包括步骤
2.根据权利要求1所述的一种地空传感器多目标协同跟踪无人机侦测方法，其特征在于：步骤S1所述的数学优化模型的建立过程包括
3.根据权利要求2所述的一种地空传感器多目标协同跟踪无人机侦测方法，其特征在于：步骤S12所述的决策变量的确定过程包括
4.根据权利要求1所述的一种地空传感器多目标协同跟踪无人机侦测方法，其特征在于：步骤S2所述的使用差分进化算法进行全局粗搜索的过程包括
5.根据权利要求4所述的一种地空传感器多目标协同跟踪无人机侦测方法，其特征在于：步骤S22所述的种群初始化过程包括
6.根据权利要求4所述的一种地空传感器多目标协同跟踪无人机侦测方法，其特征在于：步骤S23所述的变异操作过程包括
7.根据权利要求1所述的一种地空传感器多目标协同跟踪无人机侦测方法，其特征在于：步骤S3所述的使用模拟退火算法进行局部精细搜索的过程包括
8.根据权利要求7所述的一种地空传感器多目标协同跟踪无人机侦测方法，其特征在于：步骤S34所述
...【技术特征摘要】
1.一种地空传感器多目标协同跟踪无人机侦测方法，其特征在于：包括步骤
2.根据权利要求1所述的一种地空传感器多目标协同跟踪无人机侦测方法，其特征在于：步骤s1所述的数学优化模型的建立过程包括
3.根据权利要求2所述的一种地空传感器多目标协同跟踪无人机侦测方法，其特征在于：步骤s12所述的决策变量的确定过程包括
4.根据权利要求1所述的一种地空传感器多目标协同跟踪无人机侦测方法，其特征在于：步骤s2所述的使用差分进化算法进行全局粗搜索的过程包括
5.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晓丹，向前，付强，宋亚飞，李松，郭相科，王鹏，贺佳星，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军工程大学，
类型：发明
国别省市：
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