发明名称 链路失效时无人机定位信息防欺骗自主判断方法
摘要 本发明公开了一种链路失效时无人机定位信息防欺骗自主判断方法,包括以下几个步骤:第一步,飞行前航段信息规划;第二步,航点坐标信息数据采集并进行表T1信息匹配。第三步,提取飞行中地物角点特征及位置高程信息,进行任务载荷规划信息及地貌信息匹配;第四步,根据工况信息表T4数据计算加权系数和匹配阈值;第五步,加权计算,判断是否存在欺骗。本发明综合机载多传感器信息,提高机载资源利用率;本发明建立复合信息模型,提高无人机安全性。
申请公布号 CN103852077A 申请公布日期 2014.06.11
申请号 CN201410103184.4 申请日期 2014.03.19
申请人 北京航空航天大学 发明人 向锦武;丁文锐;康传波;李红光;刘硕
分类号 G01C21/00(2006.01)I 主分类号 G01C21/00(2006.01)I
代理机构 北京永创新实专利事务所 11121 代理人 赵文颖
主权项 1.链路失效时无人机定位信息防欺骗自主判断方法,包括以下几个步骤:第一步,飞行前航段信息规划;设航段的起始点为从点,到达点为到点,根据航路规划要求,在空中航段上设置N个航点,N大于等于2;构建航段规划表T1:包括每个航点的航点号、经度、纬度、高度;构建任务载荷规划表T2:包括在无人机拍摄图片时,无人机的平台方位角、平台俯仰角、相机焦距值;构建地面成像区域地貌表T3:包括航点与航点之间航段地面成像区域的地物经度、地物纬度、地物高程、SUSAN角点特征;构建工况信息表T4:包括地理G、气象V、人文H、成像分辨率R;将航段规划表T1、任务载荷规划表T2、地面成像区域地貌表T3、工况信息表T4输入至机载飞控计算机中;第二步,航点坐标信息数据采集并进行表T1信息匹配。当需要进行无人机防欺骗操作时,对飞行的航点进行检测与识别,具体包括以下几个步骤:(1)航点检测采用SUSAN角点检测方法,对该航点对应的地面成像区域进行检测,得到α个角点特征;获取航点的坐标信息和高程信息,坐标信息包括航点的经度、纬度,表示为P<sub>Way-point</sub>(longitude,latitude),高程信息包括航点的高度,表示为A<sub>Altitude</sub>;(2)航点匹配访问地面成像区域地貌表T3,获取对应航点的β个角点特征,将步骤(1)获取的α个角点特征,与β个角点特征进行匹配,若<img file="FDA0000479269840000011.GIF" wi="231" he="129" />则匹配成功,M<sub>0</sub>=1,否则,匹配失败,M<sub>0</sub>=0;同时,访问航段规划表T1,获取对应航点的坐标信息和高程信息,坐标信息包括航点的经度、纬度,表示为P′<sub>Way-point</sub>(longitude,latitude),高程信息包括航点的高度,表示为A′<sub>Altitude</sub>;将步骤(1)得到的P<sub>Way-point</sub>(longitude,latitude)、A<sub>Altitude</sub>与P′<sub>Way-point</sub>(longitude,latitude)、A′<sub>Altitude</sub>进行匹配,计算二者的差值,得到结果M<sub>1</sub>、M<sub>2</sub>:M<sub>P</sub>=|P<sub>Way-point</sub>(longitude,latitude)-P′<sub>Way-point</sub>(longitude,latitude)|M<sub>A</sub>=|A<sub>Altitude</sub>-A′<sub>Altitude</sub>|M<sub>P</sub>表示航点坐标值之差,M<sub>A</sub>表示航点高度值之差,若经纬度的差值均在0.1范围内,则M<sub>1</sub>=1,否则M<sub>1</sub>=0,同时若高度差值在10米范围内,则M<sub>2</sub>=1,否则M<sub>2</sub>=0;第三步,提取飞行中地物角点特征及位置高程信息,进行任务载荷规划信息及地貌信息匹配;已到达指定航点,结合先验图像信息或地理信息系统,根据任务载荷规划表T2中航点对应无人机的参数,调整无人机摄像机角度,采集多源数据;多源数据包括:A:图像信息:根据任务载荷规划表T2,调整CCD摄像机姿态,获得航点对应地貌的高清航拍图像;B:导航信息:利用组合导航数据,获取实时的地貌位置数据;C:高程信息:采用激光测距,获得多点高度信息;然后进行多源数据匹配,包括:(1)地貌信息匹配首先对航拍图像进行预处理;其次,计算航拍图像N个角点特征;最后,访问机载地貌数据库,提取当前位置的多个角点特征,与N个角特征点匹配,计算得到地貌图像数据和航拍图像数据的匹配特征点数M,若<img file="FDA0000479269840000021.GIF" wi="247" he="129" />则认为匹配成功,M<sub>3</sub>=1,否则为M<sub>3</sub>=0。(2)位置与高程数据匹配首先,对采集获得的地貌图像坐标信息及多点高度信息,地貌坐标信息包括地貌的经度、纬度,表示为P′<sub>Object</sub>(longitude,latitude),获取机载当前地貌坐标信息,表示为P<sub>Object</sub>(longitude,latitude),差值若M<sub>O</sub>在A范围内,返回M<sub>5</sub>=1,否则为0;M<sub>O</sub>=|P<sub>Object</sub>(longitude,latitude)-P′<sub>Object</sub>(longitude,latitude)|对于高度信息匹配,计算其均值和方差,分别为α<sub>1</sub>、β<sub>1</sub>,然后访问机载高程数据库,提取当前位置对应点的高程数据,并计算其均值方差,记为α<sub>2</sub>、β<sub>2</sub>;M<sub>4</sub>=|α<sub>1</sub>-α<sub>2</sub>|+|β<sub>1</sub>-β<sub>2</sub>|第四步,根据工况信息表T4数据计算加权系数和匹配阈值;根据工况信息表T4,给予不同特征匹配加权系数λ和匹配阈值V:λ=2*(G+V+H+R)<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><mi>V</mi><mo>=</mo><mfrac><mn>2</mn><mrow><mi>G</mi><mo>+</mo><mi>V</mi><mo>+</mo><mi>H</mi><mo>+</mo><mi>R</mi></mrow></mfrac><mo>+</mo><mn>10</mn></mrow></math>]]></maths>第五步,加权计算。当P大于阈值V,则无人机未被欺骗,反之,无人机被欺骗:P=λ*M<sub>0</sub>*M<sub>1</sub>*M<sub>2</sub>*M<sub>3</sub>*M<sub>5</sub>/M<sub>4</sub>
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