[发明专利]一种基于频谱数据分析的无人机集群动态拓扑挖掘方法

说明书

本发明公开了一种基于频谱数据分析的无人机集群动态拓扑挖掘方法，包括如下步骤：在目标区域部署监测站，利用监测站采集目标无人机集群的预设周期的通信信号；从所述通信信号中分离跳频信号及定频信号；基于改进密度峰值聚类算法判断跳频信号对应的无人机的通信关系；计算通信信号源位置；基于无人机的通信关系及通信信号源位置确定无人机的位置。本发明采用聚类分析和定位计算相结合的方法，在不使用雷达的条件下可以实现无人机集群中通信关系的确定以及无人机的定位，实现动态无人机集群拓扑分析，提升对无人机集群的监控能力。

技术领域

本发明涉及无人机集群电磁频谱分析技术领域，具体涉及一种基于频谱数据分析的无人机集群动态拓扑挖掘方法。

背景技术

当前，无人机技术的迅速发展，尤其是小型化、低成本无人机组成的无人机集群，给重点目标带来了巨大挑战。如何应对无人机集群的攻击，首要在于对其拓扑结构的分析，判定其指挥关系，进而为科学的防卫行动指明方向和提供依据。

如何对无人机集群进行拓扑结构分析，又是一个难题。传统的雷达手段存在成本高、低空目标探测难等问题。并且，雷达探测分析无人机集群的拓扑，只是得到了其集合拓扑结构，并不能分析出无人机集群内部之间的指挥通联关系。而获取无人机集群的指挥关系，才是科学防卫行动最需要的信息。

因此，如何在不采用雷达的情况下挖掘无人机集群的内部通信关系并对无人机进行定位成为了本领域技术人员急需解决的问题。

发明内容

针对现有技术存在的上述不足，本发明实际需要解决的问题是：如何在不采用雷达的情况下挖掘无人机集群的内部通信关系并对无人机进行定位。

本发明采用了如下的技术方案：

一种基于频谱数据分析的无人机集群动态拓扑挖掘方法，包括如下步骤：

S1、在目标区域部署监测站，利用监测站采集目标无人机集群的预设周期的通信信号；

S2、从所述通信信号中分离跳频信号及定频信号；

S3、基于改进密度峰值聚类算法判断跳频信号对应的无人机的通信关系；

S4、计算通信信号源位置；

S5、基于无人机的通信关系及通信信号源位置确定无人机的位置。

优选地，步骤S1中：

对于任一监测站，采集的通信信号频谱数据集为X，X＝{x₁,x₂,…,x_i,…,x_n}，x_i表示第i个频谱，n表示通信信号频谱数据集中的频谱数量，x_i表示第i个频谱，x_i＝{f_i,B_i,dbm_i,t_1,i,t_2,i}，f_i表示x_i对应的中心频率，B_i表示x_i对应的带宽，dbm_i表示x_i对应的信号电平，t_1,i表示x_i对应的信号起始时间，t_2,i表示x_i对应的信号结束时间，P表示X对应的接收功率集合，P＝{p₁,p₂,…,p_i,…,p_n}。

优选地，步骤S2包括：

S201、基于带宽将频谱信号分类，每类频谱信号的带宽相同；

S202、当同类频谱信号中的中心频率相等，并且此类频谱信号对应的接收相等或呈连续性变化，则判断此类频谱信号为定频信号，否则，判断此类频谱信号为跳频信号。