本發(fā)明涉及無人機(jī)探測，具體為一種反制無人機(jī)探測干擾的監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、傳統(tǒng)的反制無人機(jī)探測干擾的監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)及方法在多方面存在技術(shù)問題。首先，這些系統(tǒng)通常依賴于單一的信號到達(dá)角度或信號到達(dá)時(shí)間差方法進(jìn)行無人機(jī)定位；這種單一方法在面對復(fù)雜環(huán)境尤其是多徑傳播和強(qiáng)噪聲干擾時(shí)，定位的準(zhǔn)確性和可靠性往往大打折扣，例如，僅依賴到達(dá)時(shí)間差方法，雖然可以提供精確的時(shí)間信息，但在多徑傳播環(huán)境下，信號路徑的復(fù)雜性和反射會導(dǎo)致時(shí)間信息的不確定性，從而影響定位精度；同時(shí)，僅依賴到達(dá)角度方法，由于噪聲和空間干擾的存在，角度信息可能不穩(wěn)定，導(dǎo)致定位結(jié)果不準(zhǔn)確。

2、其次，傳統(tǒng)系統(tǒng)中的異常信號檢測通常較為單一，依賴頻率特征變化或信號強(qiáng)度的簡單監(jiān)測，缺乏多維度特征分析，導(dǎo)致對異常信號的識別和分類效率低下；對于多架無人機(jī)的同時(shí)入侵，傳統(tǒng)系統(tǒng)往往無法快速、有效地區(qū)分和定位多架目標(biāo)，進(jìn)一步增加了系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間和處理復(fù)雜度。此外，傳統(tǒng)系統(tǒng)缺乏智能化手段，不能動態(tài)適應(yīng)和調(diào)整反制策略，只能依靠預(yù)設(shè)的固定模式進(jìn)行干擾，無法應(yīng)對多變的無人機(jī)威脅類型和攻擊手段，這極大限制了系統(tǒng)的靈活性和應(yīng)對能力。

3、最后，傳統(tǒng)系統(tǒng)在實(shí)際操作中，常常無法實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的精準(zhǔn)干擾，只能進(jìn)行廣泛覆蓋式干擾，容易影響合法通信設(shè)備和空中設(shè)備的正常運(yùn)行，造成誤干擾和資源浪費(fèi)問題；欠缺精細(xì)化控制手段的傳統(tǒng)方法，不能靈活調(diào)整干擾信號的功率、頻率和調(diào)制方式，對環(huán)境的適應(yīng)性差，難以保障系統(tǒng)的高效運(yùn)行和長期穩(wěn)定；因此，傳統(tǒng)反制無人機(jī)探測干擾的監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)及方法在定位精度、多目標(biāo)處理、響應(yīng)速度和干擾精度等方面存在顯著技術(shù)問題，亟需改進(jìn)和優(yōu)化。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于一種反制無人機(jī)探測干擾的監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)及方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明目的之一在于，一種反制無人機(jī)探測干擾的監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，包括信號接收模塊、異常信號檢測模塊、到達(dá)時(shí)間差檢測模塊、到達(dá)角度檢測模塊、交叉定位模塊和自適應(yīng)干擾抑制模塊，其中：

3、所述信號接收模塊利用多個(gè)空間站點(diǎn)組成的陣列空間站點(diǎn)，接收多架無人機(jī)所發(fā)出的電信號，作為多架無人機(jī)電信號；其中陣列空間站點(diǎn)中的每個(gè)空間站點(diǎn)都獨(dú)立接收多架無人機(jī)電信號，每個(gè)空間站點(diǎn)包含對應(yīng)的位置信息；

4、所述異常信號檢測模塊對多架無人機(jī)電信號進(jìn)行特征提取，特征提取結(jié)果包括時(shí)頻特征、頻率特征和信號強(qiáng)度特征，并根據(jù)特征提取結(jié)果中的頻率特征變化，利用頻譜分析技術(shù)檢測多架無人機(jī)電信號中的異常信號；

5、所述到達(dá)時(shí)間差檢測模塊根據(jù)異常信號檢測模塊檢測到的異常信號，計(jì)算每個(gè)空間站點(diǎn)對異常信號的到達(dá)時(shí)間差；

6、所述到達(dá)角度檢測模塊對異常信號檢測模塊檢測到的異常信號，構(gòu)建空間協(xié)方差矩陣；并對空間協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解，并根據(jù)該分解結(jié)果檢測譜峰，根據(jù)所述譜峰確定每個(gè)空間站點(diǎn)對異常信號的到達(dá)角度；

7、所述交叉定位模塊根據(jù)每個(gè)空間站點(diǎn)對異常信號的到達(dá)時(shí)間差，以及每個(gè)空間站點(diǎn)對異常信號的到達(dá)角度，確定異常信號所對應(yīng)的無人機(jī)位置，作為異常無人機(jī)位置；

8、所述自適應(yīng)干擾抑制模塊將異常信號所對應(yīng)的特征提取結(jié)果作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸入，生成異常無人機(jī)類型；根據(jù)異常無人機(jī)類型，選擇對應(yīng)的抑制策略，并根據(jù)異常無人機(jī)位置將陣列空間站點(diǎn)進(jìn)行對準(zhǔn)，用于抑制其對有效信號的干擾。

9、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述異常信號檢測模塊包括特征提取單元，所述特征提取單元中特征提取的具體過程包括：

10、時(shí)頻特征提?。菏褂么昂瘮?shù)對多架無人機(jī)電信號分成多個(gè)時(shí)間段，對每個(gè)時(shí)間段應(yīng)用快速傅里葉變換方法，將每個(gè)時(shí)間段的變換結(jié)果存儲為時(shí)頻譜圖的一列，將所有時(shí)間段的變換結(jié)果組合，形成二維的時(shí)頻譜圖；

11、頻率特征提?。簩r(shí)頻特征提取過程中每個(gè)時(shí)間段的變換結(jié)果進(jìn)行模平方，并除以頻率分辨率，得到頻譜；將頻譜劃分為多個(gè)頻帶，計(jì)算每個(gè)頻帶內(nèi)的能量總和，并根據(jù)該能量總和，確定頻譜的重心，用于反映能量分布的中心；將每個(gè)頻帶的能量總和以及頻譜的重心，作為頻率特征；

12、信號強(qiáng)度特征提?。和ㄟ^計(jì)算多架無人機(jī)電信號的均方根值來獲得信號的整體能量水平；對多架無人機(jī)電信號進(jìn)行峰值檢測以找出信號的最大絕對值；對多架無人機(jī)電信號估算信噪比來評估信號質(zhì)量和可靠性；使用包絡(luò)檢測技術(shù)來提取多架無人機(jī)電信號的振幅變化趨勢；將上述結(jié)果綜合起來，作為信號強(qiáng)度特征。

13、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述異常信號檢測模塊包括異常檢測單元，所述異常檢測單元檢測多架無人機(jī)電信號中的異常信號的具體過程如下：

14、從公共數(shù)據(jù)庫中收集多架無人機(jī)在正常運(yùn)行狀態(tài)下的電信號數(shù)據(jù)，對所收集的正常電信號數(shù)據(jù)，進(jìn)行頻率特征提取，計(jì)算出各正常頻帶的能量總和，并計(jì)算每個(gè)正常頻帶能量總和的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，以及正常頻譜重心的平均位置和標(biāo)準(zhǔn)差，以確定頻譜基線；

15、設(shè)定每個(gè)頻帶能量總和的偏差閾值，通過定義超過頻譜基線中正常頻帶能量總和的平均值的3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的范圍作為能量偏差閾值；

16、設(shè)定頻譜重心范圍，通過定義頻譜基線中正常頻譜重心的平均位置±2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，作為頻譜重心偏差閾值；

17、比較特征提取單元中提取的頻率特征與能量偏差閾值和頻譜重心偏差閾值的關(guān)系，如果頻率特征中任一頻帶的能量總和超出能量偏差閾值，或者頻率特征中頻譜的重心超出頻譜重心偏差閾值，則確定該頻率特征所對應(yīng)的多架無人機(jī)電信號為異常信號，根據(jù)該異常信號所對應(yīng)的頻譜位置，確定異常時(shí)間段以及異常頻率范圍。

18、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述到達(dá)時(shí)間差檢測模塊計(jì)算每個(gè)空間站點(diǎn)對異常信號的到達(dá)時(shí)間差的具體過程如下：

19、對于每個(gè)空間站點(diǎn)接收到的異常信號,選擇首個(gè)檢測到異常信號的空間站點(diǎn)作為參考空間站點(diǎn),并根據(jù)異常信號中的異常時(shí)間段，確定參考空間站點(diǎn)異常信號的到達(dá)時(shí)間t_ref；

20、計(jì)算參考空間站點(diǎn)的異常信號f_ref(t)與其他空間站點(diǎn)異常信號f_i(t)的交叉相關(guān)函數(shù)r_{ref,i}(τ),該函數(shù)表示兩個(gè)信號在時(shí)間差τ下的相關(guān)程度；該函數(shù)中的峰值位置τ_max對應(yīng)其他空間站點(diǎn)與參考空間站點(diǎn)之間異常信號的到達(dá)時(shí)間差δt_i＝τ_max；

21、對于每個(gè)空間站點(diǎn)與參考空間站點(diǎn)的時(shí)間差δt_i,計(jì)算出每個(gè)空間站點(diǎn)的相對到達(dá)時(shí)間差tdoa_i＝t_i-t_ref，作為每個(gè)空間站點(diǎn)對異常信號的到達(dá)時(shí)間差。

22、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述到達(dá)角度檢測模塊確定每個(gè)空間站點(diǎn)對異常信號的到達(dá)角度的過程具體如下：

23、將每個(gè)空間站點(diǎn)接收到的異常信號表示為一個(gè)復(fù)向量，形成一個(gè)m×n的復(fù)數(shù)矩陣x，其中m為空間站點(diǎn)的個(gè)數(shù)，n為每個(gè)站點(diǎn)異常段中每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的個(gè)數(shù)；通過計(jì)算x與其共軛轉(zhuǎn)置x^h的乘積，再除以n來獲得空間協(xié)方差矩陣r，即r＝(/n)*x*x^h，r包含了不同空間站點(diǎn)之間信號的相關(guān)性信息，h表示矩陣的共軛轉(zhuǎn)置操作；

24、對空間協(xié)方差矩陣r進(jìn)行特征值分解，將其中的向量分為信號子空間和噪聲子空間；利用這種分解，構(gòu)建music譜，通過在0°到360°范圍內(nèi)搜索music譜的峰值來檢測譜峰，譜峰對應(yīng)的角度為異常信號的估計(jì)到達(dá)角度，其中music譜是一種基于子空間分解的角度估計(jì)方法。

25、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述交叉定位模塊確定異常無人機(jī)位置的具體過程如下：

26、根據(jù)每個(gè)空間站點(diǎn)相對于參考站點(diǎn)接收異常信號的到達(dá)時(shí)間差tdoa_i，結(jié)合已知的空間站點(diǎn)位置信息，構(gòu)建一個(gè)非線性方程組；該方程組以無人機(jī)的未知三維坐標(biāo)(x,y,z)為變量，以各空間站點(diǎn)的已知坐標(biāo)和測得的tdoa_i值為已知量，采用超級分辨率技術(shù)解決該非線性方程組；通過泰勒級數(shù)展開，將非線性方程組線性化；利用最小二乘法或其他優(yōu)化算法，迭代求解線性化后的方程組；在每次迭代中，會更新估計(jì)的無人機(jī)位置，并計(jì)算新位置下的理論到達(dá)時(shí)間差值與實(shí)際測量值之間的誤差，通過不斷調(diào)整估計(jì)位置以最小化這個(gè)誤差，最終收斂到一個(gè)最優(yōu)解，作為初步無人機(jī)位置；

27、在確定初步無人機(jī)位置后，根據(jù)到達(dá)角度檢測模塊中每個(gè)空間站點(diǎn)異常信號的到達(dá)角度，以及初步無人機(jī)位置，構(gòu)建一個(gè)聯(lián)合優(yōu)化問題；

28、建立一個(gè)包含未知無人機(jī)位置的數(shù)學(xué)模型，數(shù)學(xué)模型中的變量包括各空間站點(diǎn)的位置信息、以及每個(gè)空間站點(diǎn)對異常信號的到達(dá)角度和到達(dá)時(shí)間差；該模型的目標(biāo)函數(shù)包含兩個(gè)部分，一部分是到達(dá)角度測量誤差的平方和，另一部分是到達(dá)時(shí)間差測量誤差的平方和，通過最小化該目標(biāo)函數(shù)，同時(shí)減小時(shí)間差和角度測量帶來的定位誤差；

29、在迭代優(yōu)化過程中，逐步調(diào)整無人機(jī)的估計(jì)位置，每次調(diào)整會計(jì)算新的理論到達(dá)角度和到達(dá)時(shí)間差，并與實(shí)際測量值進(jìn)行對比，以修正估計(jì)的位置；經(jīng)過多次迭代，得出一個(gè)使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小值的估計(jì)位置，作為異常無人機(jī)位置。

30、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述自適應(yīng)干擾抑制模塊接收特征提取單元提供的特征提取結(jié)果，包括時(shí)頻特征、頻率特征和信號強(qiáng)度特征，該特征作為預(yù)先訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸入，該模型包括但不限于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)；

31、該模型基于輸入的特征提取結(jié)果，輸出異常無人機(jī)類型；根據(jù)識別出的異常無人機(jī)類型，從公共抑制策略庫中選擇最適合的干擾抑制方案，策略包括但不限于頻率干擾、信號欺騙和定向能量武器；

32、利用交叉定位模塊提供的精確無人機(jī)位置信息，控制陣列空間站點(diǎn)的波束形成系統(tǒng)，將天線陣列的主瓣對準(zhǔn)異常無人機(jī)位置，通過調(diào)整干擾信號的功率、頻率和調(diào)制方式，抑制異常無人機(jī)對正常通信和導(dǎo)航系統(tǒng)的干擾，同時(shí)保護(hù)合法無人機(jī)和其他空中設(shè)備的正常運(yùn)行。

33、本發(fā)明目的之二在于，提供了一種反制無人機(jī)探測干擾的監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的方法，包括如下方法步驟：

34、s1、利用多個(gè)空間站點(diǎn)組成的陣列空間站點(diǎn)，接收多架無人機(jī)所發(fā)出的電信號，作為多架無人機(jī)電信號；其中陣列空間站點(diǎn)中的每個(gè)空間站點(diǎn)都獨(dú)立接收多架無人機(jī)電信號，每個(gè)空間站點(diǎn)包含對應(yīng)的位置信息；

35、s2、對多架無人機(jī)電信號進(jìn)行特征提取，特征提取結(jié)果包括時(shí)頻特征、頻率特征和信號強(qiáng)度特征，并根據(jù)特征提取結(jié)果中的頻率特征變化，利用頻譜分析技術(shù)檢測多架無人機(jī)電信號中的異常信號；

36、s3、根據(jù)檢測到的異常信號，計(jì)算每個(gè)空間站點(diǎn)對異常信號的到達(dá)時(shí)間差；

37、s4、對檢測到的異常信號，構(gòu)建空間協(xié)方差矩陣；并對空間協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解，并根據(jù)該分解結(jié)果檢測譜峰，根據(jù)所述譜峰確定每個(gè)空間站點(diǎn)對異常信號的到達(dá)角度；

38、s5、根據(jù)每個(gè)空間站點(diǎn)對異常信號的到達(dá)時(shí)間差，以及每個(gè)空間站點(diǎn)對異常信號的到達(dá)角度，確定異常信號所對應(yīng)的無人機(jī)位置，作為異常無人機(jī)位置；

39、s6、將異常信號所對應(yīng)的特征提取結(jié)果作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸入，生成異常無人機(jī)類型；根據(jù)異常無人機(jī)類型，選擇對應(yīng)的抑制策略，并根據(jù)異常無人機(jī)位置將陣列空間站點(diǎn)進(jìn)行對準(zhǔn)，用于抑制其對有效信號的干擾。

40、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

41、1、該一種反制無人機(jī)探測干擾的監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)及方法根據(jù)每個(gè)空間站點(diǎn)對異常信號的到達(dá)時(shí)間差，以及每個(gè)空間站點(diǎn)對異常信號的到達(dá)角度，確定異常信號所對應(yīng)的無人機(jī)位置，作為異常無人機(jī)位置的方法，相較于單一的到達(dá)角度和到達(dá)時(shí)間差方法，具有顯著的優(yōu)勢；其中，通過組合到達(dá)時(shí)間差和到達(dá)角度兩個(gè)相對獨(dú)立的信息源，可以形成一個(gè)更加完善的數(shù)據(jù)集，從而提高定位的準(zhǔn)確性與可靠性；到達(dá)時(shí)間差相關(guān)方法提供了精確的時(shí)間信息，但在多徑傳播環(huán)境中常常受到干擾，而到達(dá)角度相關(guān)方法則基于空間角度信息，可以有效減少多徑傳播和噪聲帶來的不確定性；當(dāng)這兩種方法融合在一起時(shí)，可以互相彌補(bǔ)單一方法的缺陷，形成更全面的定位數(shù)據(jù)，通過迭代優(yōu)化過程，逐步調(diào)整估計(jì)位置，不斷減小時(shí)間差和到達(dá)角度的測量誤差，最終收斂到最優(yōu)解，從而顯著提高了無人機(jī)定位的精度；這種多重信息融合的方法能夠在各種復(fù)雜環(huán)境中可靠地提供異常無人機(jī)的精確位置信息，為后續(xù)的干預(yù)措施和安全管理提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)；利用精確無人機(jī)位置信息，系統(tǒng)能夠控制陣列空間站點(diǎn)的波束形成系統(tǒng)，將天線陣列的主瓣精確對準(zhǔn)異常無人機(jī)位置，這種精確對準(zhǔn)不僅能最大化干擾效果，還能最小化對周圍環(huán)境的影響。通過調(diào)整干擾信號的功率、頻率和調(diào)制方式，可以實(shí)現(xiàn)對異常無人機(jī)的高效壓制，同時(shí)保護(hù)合法無人機(jī)和其他空中設(shè)備的正常運(yùn)行。

42、2、該一種反制無人機(jī)探測干擾的監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)及方法根據(jù)特征提取結(jié)果中的頻率特征變化，利用頻譜分析技術(shù)檢測多架無人機(jī)電信號中的異常信號，以及將異常信號所對應(yīng)的特征提取結(jié)果作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸入，生成異常無人機(jī)類型的方法，能夠大幅提升系統(tǒng)的靈活性和應(yīng)對能力；特征提取單元對多架無人機(jī)電信號進(jìn)行全面的特征提取，包括時(shí)頻特征、頻率特征和信號強(qiáng)度特征，然后以這些特征作為輸入，經(jīng)過預(yù)先訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以高效識別不同類型的異常無人機(jī)；頻率特征變化的檢測可以迅速辨識信號中的異常，從而在早期階段就對可能威脅進(jìn)行識別和定位；隨后，自適應(yīng)干擾抑制模塊根據(jù)識別出的無人機(jī)類型，從多種干擾策略中選擇最為合適的一種，并利用陣列空間站點(diǎn)的波束形成系統(tǒng)，對目標(biāo)進(jìn)行高精度干擾；這一過程通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型的不斷更新和優(yōu)化，使得系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)適應(yīng)新出現(xiàn)的威脅類型，并動態(tài)調(diào)整干擾方式和力度，最終確保有效壓制異常信號對正常通信和導(dǎo)航系統(tǒng)的干擾，實(shí)現(xiàn)了綜合環(huán)境下的高效、安全監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建。