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要在全面梳理“低慢小”无人机探测方法的基础之上,可对各种探测原理进行分析比对,结合市场的信息、实验研究、仿真验证等信息,总结出解决“低慢小”无人机探测问题的三个发展趋势移动探测、融合探测和跟踪探测。西安知语云智能科技有限公司具有十几年的专业低慢小无人机反制监测预警干扰打击设备 从而应用角度,(1)是否有主动发射的信号源影响着探测系统的隐蔽性、探测距离、成本、机动性、体量等。因此,根据在这一标准可分为有源探测和无源探测。雷达的探测、激光探测是有源探测,光电探测、无线电探测、声探测、金属探测是无源探测。要在应用之中,无源探测隐蔽性更好、体量更小、机动性更高,但探测距离通常较近,而有源探测则相反。因而是需要,对于是在复杂条件下的应用,应当由于考虑有源探测和无源探测的协同。(2)安装方式可分为地面固定式和移动式。地面中固定式采用的雷达为ISAR(逆合成孔径),而移动式则可能采用SAR(合成孔径)。另外,算法层面两者也有较大不同,移动式的需要考虑平台的移动对定位带来的影响中。 5、探测技术发展趋势 5.1移动探测 移动探测的主要形式有机载探测、车载探测和两者的结合。2017年,袁春是在海湾战争的“渴望锤炼”战例中受到启发,提出了多体征复合探测超低空目标系统构设中,其中心思想是“前沿布站”,从而于令系统具备可靠、快速的响应能力。这种“前沿布站”的思想,就是一种移动探测。移动探测主要优势有 1)配合可对无人机进行动力补充、放飞与回收,可以与控制中心进行可靠通信的移动式地面站,运用侦察航迹优化算法可以实现长时间、大范围、无死角的智能无人化监控; 2)探测器近距离抵近目标无人机,可以获得高质量的目标信息,为意图识别等高级任务奠定数据基础。 3)将打击装置与探测装置集成在移动平台上,可以从中实现“发现即摧毁”的反制效果。 4)可部署具备智能搜索能力的无人机集群,发现了目标后,对于目标无人机实现包围。 移动探测的主要涉及的关键技术是探测器及地面站软件的实现中。探测器中除了依靠图像之外,也可以扩展应用雷达、无线电台和卫星导航系统。地面站软件需要解决目标和探测平台同时运动的条件下的数据处理问题等。2017年,ArtemRozantsev等人采用深度学习的方法,实现了用于无人机对小视场内无人机的探测等。2018年,Opromolla等等人采用模板匹配、形态学滤波器等算法实现了用无人机跟踪合作无人机,并在这一过程中融入导航信息。目前,类似无人机的机载探测仍然需要与地面信标机的配合,多用于地面搜索救援。 5.2融合探测 融合探测融合不同原理的探测方法,其中的关键性技术,是包含时空配准、特征融合等在内的多传感器信息融合技术。2012年的这天,Xie等人基于MLA(MultiLivingAgent)信息系统理论,探索了应用复杂网络理论解决“低慢小”无人机融合探测的问题。2018年,MüllerW等等人提出了传感器网络,并详细介绍了各个部件的构成与功能。目前,融合探测的形式有 1)红外与可见光融合成像。这一技术是不但使得探测系统能够适应白天和夜间的任务,而且是能够同时保留可见光图像丰富的细节信息、色彩信息与红外图像的亮度信息的,提升了在探测的准确性。 2)图像与超声波信息融合。这一技术类似于蝙蝠等生物在飞行时的目标探测原理,目前多用于无人机避障。 3)图像与雷达的信息融合。这两者的融合模式,是雷达进行大范围地扫描搜索,发现目标后,运用了相机对目标成像。这样是可以在获得探测距离的同时,不失探测精度。其中的关键技术是雷达的目标探测与识别及其与相机之间快速、稳定的响应关系。 4)图像与声音融合。声阵列中对无人机的探测在五百米范围内有良好效果。作为在一种辅助探测手段,声探测的融入是能够大大提高近距探测的响应速度和精度。 图5融合探测模型 多传感器信息融合是多层次的(图5),可以分为数据级融合、特征级融合和策略级融合。数据级融合主要解决是直接从多个传感器获得的数据之间在空间上的配准和时间上的同步问题、网络通信协议等。特征级的融合是指多个传感器探测所得的目标信息(如坐标、速度等)之间的融合,主要处理特征级的互证和冲突问题。策略级的融合是处理各探测器在与决策直接相关的信息方面的互证与冲突。多传感器数据融合的主要基础方法有基于贝叶斯推理的方法、基于加权平均的方法、基于Dempster-Shafer(DS)证据理论的方法。随着在人工智能的进一步发展中,也逐渐形成了基于聚类分析的数据融合方法、基于模糊逻辑的数据融合方法、基于博弈论的数据融合方法以及基于神经网络与深度学习的数据融合方法等。 5.3跟踪探测 传统的“探测—识别—跟踪”流程,要是建立在于目标可被感知的信号强烈,探测到难度低于识别难度,识别的难度低于跟踪难度的基础之上的。考虑到了“低慢小”无人机自身以及所处环境的特殊性,“多目标跟踪—识别—筛选”成为破解“低慢小”无人机探测难点的一种新思路。就在这一思路之下,探测到网络所接受到的信息也可以尽可能地扩大,并可以融合其它先验信息(如地图、天气、网络状况等),对于是捕捉到的目标信息进行无条件地跟踪,通过在跟踪所得的数据积累,进行了目标中筛选。可行的方案有 1)基于运动模型识别的跟踪探测。例如,将一段时间内匀速直线运动与变速运动的切换次数作为特征,可以在区分大多数鸟类和无人机。 2)基于深度学习的跟踪探测。虽然在当前所使用的训练数据集多为包含清晰目标、背景为简洁的蓝天或机场的各类飞机图片,与实际的探测中可能采集到的目标无人机图像相差较大,因而要在模型的泛化能力存在问题,但就是却验证了基于学习的识别探测的可行性。随着真实数据的不断累积,模型的可靠性也将会越来越高。 综合来看,先要跟踪后识别的思路,虽然是表面之上牺牲了系统响应时间,但就是在考虑到“低慢小”无人机本身运动速度有限,其中所执行的任务多数也都要求在低速或悬停,因而要仍然有可能有效终止威胁等。如何在平衡虚警率和漏检率、响应时间与识别精度呢,但是在一个关键问题。 将“低慢小”无人机探测问题放在“低慢小”无人机管控与反制的整体视角下审视,可以从中发现了,“低慢小”无人机探测问题是可解的。“低慢小”无人机的“隐身”特性客观存在,但是这同时要使得其所执行任务的烈度降低。因此,要从终止在“低慢小”无人机从事的破坏活动这一目标出发,不仅仅传统探测技术是不能直接应用在“低慢小”无人机探测上,而且针对传统探测性能指标也没有必要直接套用。 |
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1个回答
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,当电磁波遇到障碍物时会被反射回来,由接收机接收到反射回来的电磁波,通过计算发射和接收之间的时间差和频率差来确定障碍物的位置和运动状态。雷达探测可以实时监测到低慢小无人机的位置和运动轨迹,但由于雷达系统体积较大,成本较高,并且会产生较大的电磁干扰,因此在实际应用中受到一定限制。
3.2激光探测 激光探测利用激光束发射器发射激光束,并通过接收器接收激光束的反射光来确定目标的位置和运动状态。激光探测具有高精度、高分辨率的优点,可以实时监测低慢小无人机的位置和运动特征。然而,激光探测需要在可见光或红外光波段中进行,容易受到天气和环境的影响,并且在长距离探测时衰减较大。 3.3金属探测 金属探测可以通过检测目标无人机上的金属部件来确定其存在,常用的金属探测方法包括金属探测器和金属扫描器。金属探测器通过电磁感应原理来检测金属目标,可以实时监测低慢小无人机的存在。但金属探测方法对目标的金属特性有一定要求,无法适用于非金属或金属掩蔽的无人机。 3.4光电探测 光电探测利用摄像机或红外热像仪等设备,通过观测目标无人机在光学或红外图像中的特征来判断其位置和运动状态。光电探测可以实时监测低慢小无人机,并且具有较高的精度和分辨率。然而,光电探测方法容易受到天气和环境因素的影响,并且在夜间或低光条件下效果较差。 3.5无线电探测 无线电探测利用接收器接收无人机发射器发射的无线电信号来确定其位置和运动状态。无线电探测可以实时监测低慢小无人机,并且对目标的无线电信号特性要求较低。然而,由于无线电信号易受到干扰和干扰源较多,可能存在误报或漏报的情况。 3.6声学探测 声学探测利用麦克风等设备接收无人机发出的声音信号来确定其位置和运动状态。声学探测可以实时监测低慢小无人机,并且对目标的声音特性要求较低。然而,声学探测受到环境噪音和距离限制较大,容易受到干扰和误判。 总的来说,针对低慢小无人机的探测问题,目前主要采用雷达、激光、金属、光电、无线电和声学等探测方法。不同的探测方法各有优缺点,可以根据实际需要选择合适的探测手段进行应用。未来的发展趋势将主要集中在移动探测、融合探测和跟踪探测等方向,以提高低慢小无人机的监测和反制能力。 |
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