[发明专利]基于无线电遥感技术的无人机反制方法、系统和存储介质

说明书

本发明提供一种基于无线电遥感技术的无人机反制方法、系统和存储介质，所述方法包括：通过无线电遥感技术实时探测预设空域内的数据信息；如果探测到不明飞行物体，则监测该不明飞行物体在预设时间段的飞行轨迹；采集所述预设时间段的环境参数信息，所述环境参数信息至少包括风力信息、风向信息；通过神经网络机器学习模块判断所述不明飞行物体的飞行轨迹是否受到上述环境参数信息的制约；如果不受制约，则判定所述不明飞行物体为无人机，并对所述无人机采取反制措施。本发明能够基于无线遥感技术实现对无人机的自动化识别，进而便于执行对无人机的反制措施。

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一种基于无线电遥感技术的无人机反制方法、系统和存储介质。

背景技术

目前，随着无人机技术逐渐成熟，制造成本和进入门槛降低，消费级无人机市场已经爆发，而民用无人机市场处于爆发前夜。国家对民用无人机还没有形成权威的技术质量标准，这无形中拉低了国内民用无人机竞争门槛和性能保障。随着民用无人机市场的高速发展，城市低空防御系统需求越来越紧迫。

无人机虽然在高空拍摄、空中挂载等使用上给使用者带来方便，同时也给群众和执法人员带来很大的麻烦和安全隐患。为此各国已经对相应的无人机飞行规则进行了限制，并成立了相关管理部门，但这并未有效的防范无人机对社会安全的侵害。

针对上述问题，需要对无人机进行反制，以便进一步排除非法飞行的无人机。

发明内容

为了解决上述至少一个技术问题，本发明提出了一种基于无线电遥感技术的无人机反制方法、系统和存储介质，实现在禁飞区对非法无人机的有效反制。

本发明第一方面提出了一种基于无线电遥感技术的无人机反制方法，所述方法包括：

通过无线电遥感技术实时探测预设空域内的数据信息；

如果探测到不明飞行物体，则监测该不明飞行物体在预设时间段的飞行轨迹；

采集所述预设时间段的环境参数信息，所述环境参数信息至少包括风力信息、风向信息；

通过神经网络机器学习模块判断所述不明飞行物体的飞行轨迹是否受到上述环境参数信息的制约，如果受到制约，则判定所述不明飞行物体为漂浮物，则不予反制处理；

如果不受制约，则判定所述不明飞行物体为无人机，并对所述无人机采取反制措施。

本方案中，通过神经网络机器学习模块判断所述不明飞行物体的飞行轨迹是否受到上述环境参数信息的制约，具体包括：

根据预设时间段内的环境参数信息在神经网络模拟器中形成模拟场景；

模拟漂浮物所述模拟场景下的运动轨迹；

将所述运动轨迹与上述飞行轨迹进行对比分析，得到第一相似度；

判断所述第一相似度是否大于第一预设阈值；

如果所述第一相似度大于等于第一预设阈值，则判定该不明飞行物体为漂浮物，如果所述第一相似度小于第一预设阀值，则判定该不明飞行物体为无人机。

本方案中，在将所述运动轨迹与上述飞行轨迹进行对比分析之后，所述方法还包括：

如果所述第一相似度小于第一预设阀值，监测不明飞行物体的高度；

将不明飞行物体的高度与预设高度阈值进行比对，如果超过预设高度阈值，则否定为无人机；

如果未超过预设高度阈值，则继续通过远距离红外测温仪探测不明飞行物体的温度；

如果所述温度在预设温度区间，则判定所述不明飞行物体为鸟类，反之，则判定所述不明飞行物体为疑似无人机。