[发明专利]一种无人机通信信号丢失后带动力运动轨迹循迹的方法

说明书

本发明提供了一种无人机通信信号丢失后带动力运动轨迹循迹的方法，包括：获取无人机目标，识别确认无人机的型号及特征参数，利用无人机机型数据库，并进行特征匹配，判断无人机被干扰后的应急反应、姿态以及是否会造成失控，若无人机未失控，则获取无人机目标实时特征，若无人机失控，计算出无人机的落点位置，通过卡尔曼滤波算法对无人机落点位置进行修正，其中，在无人机落地前，持续实时跟踪无人机目标状态，并重复上述步骤，直至无人机落地，无人机落地后，根据误差系数划定降落范围，并输出降落轨迹点范围。本发明提供的无人机通信信号丢失后带动力运动轨迹循迹的方法，能够实现无人机运动轨迹的循迹。

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，特别是涉及一种无人机通信信号丢失后带动力运动轨迹循迹的方法。

背景技术

随着技术的发展，无人机的应用越来越广泛，但是现有的反无人技术一般是对无人机无线电信号的探测和识别，以及基于各类电磁对抗技术对无人机反制，市面常见的技术有雷达、无线电、光学、协议破解等，一般来说，没有考虑到无人机迫降的次生灾害，无人机被干扰后，会随风漂移并降落，此时无人机旋翼会对地面目标造成严重的次生灾害，因此，需要针对不同的场景采取不同的干扰方式，因此，设计一种无人机通信信号丢失后带动力运动轨迹循迹的方法是十分有必要的。

发明内容

本发明的目的是提供一种无人机通信信号丢失后带动力运动轨迹循迹的方法，能够实现无人机运动轨迹的循迹，降低了降落的无人机的搜寻难度。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种无人机通信信号丢失后带动力运动轨迹循迹的方法，包括如下步骤：

步骤1：获取无人机目标，并对其进行AI分析，识别确认无人机的型号；

步骤2：利用无人机机型数据库，根据无人机的型号，进行特征匹配，获取无人机的特征参数；

步骤3：通过人工智能算法判断无人机被干扰后的应急反应、姿态以及是否会造成失控；

步骤4：若无人机未失控，则获取无人机目标实时特征，若无人机失控，则获取无人机目标实时特征、实时气象特征、实时地理环境特征及重力加速度，根据其计算出无人机的落点位置；

步骤5：通过卡尔曼滤波算法，对无人机落点位置进行修正，并计算无人机的降落轨迹，其中，在无人机落地前，持续实时跟踪无人机目标状态，并重复步骤2-步骤5，直至无人机落地；

步骤6：无人机落地后，根据误差系数划定降落范围，并输出降落轨迹点范围。

可选的，步骤1中，获取无人机目标，并对其进行AI分析，识别确认无人机的型号，具体为：

通过无线电、光电设备捕获无人机目标，并对无人机目标进行AI分析，识别确认无人机的型号。

可选的，步骤2中，利用无人机机型数据库，根据无人机的型号，进行特征匹配，获取无人机的特征参数，具体为：

建立无人机机型数据库，根据无人机的型号在无人机机型数据库中进行特征匹配，获取与型号相对应的无人机的参数，其中，无人机的特征参数包括重量参数、防炸机能力参数、无人机响应时间参数、无人机下降速度参数及返航速度参数。

可选的，步骤3中，通过人工智能算法判断无人机被干扰后的应急反应、姿态以及是否会造成失控，具体为：

根据无人机的特征参数通过BP网络判断无人机被干扰后的应急反应、姿态以及是否会造成失控，其中，若无人机未设置自我保护机制，则干扰后会造成失控，若无人机设置有自我保护机制，则干扰后不会造成失控。

可选的，步骤4中，若无人机未失控，则获取无人机目标实时特征，具体为：

若无人机未失控，则获取无人机目标实时特征，包括无人机实时位置信息及无人机实时高度信息。