无人机无源测向方法与实现技术研究

发布时间：2020-06-09 00:46

【摘要】：近年来,随着无人机行业的快速发展与无人机技术的日趋成熟,无人机在民用领域已经得到了广泛应用,然而无人机在为人们的日常生活带来便利的同时,由于缺乏相关法律法规的管控,也带来了多方面的安全隐患,尤其是无人机黑飞事件频发已经严重威胁到公共安全,因此对无人机飞行进行有效监管已经迫在眉睫。而对无人机的监管必须建立在快速发现,准确识别无人机目标的基础上。而无源测向方法具有抗干扰能力强、作用距离远、频率覆盖范围广的优点,适用于无人机信号的检测测向工作。由于对无人机目标的测向工作是建立在无人机信号检测的基础上,因此本文首先讨论了常见的无人机的通信系统与工作频段,并对实测的无人机遥控与图传信号进行了频域与时域的分析,了解了信号的带宽与中心频率等特征。结合信号特点与工程实际,选取无源测向中的比幅法测向对无人机信号进行测向。分析了比幅法测向的基本原理以及误差来源,并对引起误差的主要因素进行了误差仿真分析。然后考虑到在实际测向过程中可能出现的测量数据中存在异常值的问题,讨论了格拉布斯准则、肖维勒准则、拉伊达准则三种常见的异常值处理方法并分析比较了每种准则的适用条件。最终选择了格拉布斯准则对测向数据中可能存在的异常值进行判别,并结合实际测试中采集到的无人机测向数据进行了仿真分析。为了实现对无人机目标的快速发现与准确测向,为无人机反制奠定坚实基础。本文提出了一款结合比幅法测向系统对无人机进行测向的无人机无源测向软件。该软件可以第一时间将测向结果直观清晰的显示在地图中,便于确定无人机位置并对其进行及时反制,保障空域安全。还可以对测向数据进行存储,生成飞行日志提供给用户查看。本文从实际工程应用的角度出发,对软件的可行性与功能需求进行了详细分析,阐述了软件的总体系统架构与设计方案。并在Visual Studio开发环境下完成了无源测向软件通信模块、无人机探测与显示模块、无人机飞行日志模块的开发工作,实现了相应的功能并给出了最终结果。
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无人机

第二章比幅法测向与异常值判别方法研究为了更好的掌握无人机信号特点，便于后续对无人机目标进行无源测向操文以大疆 PHANTOM 3 型专业版无人机为例，分析了该型号无人机在工作的图传信号和遥控信号进行，该型号无人机信号的通信采用的是 2.4GHz 通。当无人机与遥控器开机建立连接后，，无人机下行图传信号和上行遥控信出现，每一个上行信号脉冲与一个下行信号脉冲一同构成周期为 14ms 的脉中下行脉冲时长约为 9.76ms, 上行脉冲时长约为 3.262ms，上行脉冲前沿与冲前沿相距 3.66ms，无人机开机后的时域信号如图 2-1 所示：

状态图,遥控信号,无人机,状态图

图 2-2 无人机遥控信号时域状态图由于起始状态和空闲状态不具有周期性，因此我们只对控制状态的时域信频谱变换研究，分析控制状态的遥控器信号的频域特性。对控制状态的遥控信离散傅里叶变换，设置采样带宽为 56MHz，采样点数为 16384 点，采样频率1.44MHz。由于遥控信号采用了跳频技术，因此可在频谱仪上看到快速跳变的频谱。通过观察遥控信号的频域特性，可以看到信号占据了 2400M-2485MHz内超过 66MHz 的频率资源，且在该频段范围内分布均匀，各中心频点带宽均 2MHz，幅度基本一致。无人机遥控信号频域状态如图 2-3 所示，图中信号的频率约为 2437MHz。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：V279;TP311.52

【参考文献】