[发明专利]一种基于人工智能的低空防御系统有效
申请号: | 202010926848.2 | 申请日: | 2020-09-07 |
公开(公告)号: | CN111981910B | 公开(公告)日: | 2022-11-22 |
发明(设计)人: | 武春风;吴斌;秦建飞;吴波;朱健华 | 申请(专利权)人: | 航天科工微电子系统研究院有限公司 |
主分类号: | F41H11/02 | 分类号: | F41H11/02 |
代理公司: | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人: | 徐静 |
地址: | 610000 四川省成都市天府*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 人工智能 低空 防御 系统 | ||
1.一种基于人工智能的低空防御系统,其特征在于,包括:
传感器设备,包括频谱侦测设备、雷达探测设备和光电探测设备;
综控系统,与频谱侦测设备、雷达探测设备和光电探测设备连接,用于接收频谱侦测设备、雷达探测设备和光电探测设备的原始信号,并对原始信号进行综合处理后,通过人工智能算法进行目标检测和识别,并根据目标检测和识别结果发出相应的防御措施;
所述对原始信号进行综合处理后通过人工智能算法进行目标检测和识别的过程为:
将频谱侦测设备、雷达探测设备和光电探测设备的原始信号经过相应的信号与数据处理,处理后获得的数据进行数据格式转换;
利用深度神经网络对数据格式转换后的数据进行特征提取;
根据输入数据类型选择不同网络结构的分类器,并利用提取出的特征对分类器进行强化学习;
经过强化学习后的分类器输出最终的目标检测和识别结果;
当输入数据类型是频谱侦测设备的原始信号获得的频谱数据时,采用SVM分类器;
当输入数据类型是由雷达探测设备的原始信号获得的雷达数据时,采用基于BP神经网络结构的分类器;
当输入数据类型是由光电探测设备的原始信号获得的图像数据时,采用基于CNN网络结构的分类器。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的低空防御系统,其特征在于,所述根据目标检测和识别结果发出相应的防御措施是指:使用压制干扰设备使无人机迫降或返航,或使用欺骗干扰设备对无人机进行导航诱骗。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的低空防御系统,其特征在于,操作者可以选择自动执行或是手动执行相应的防御措施。
4.根据权利要求1-3任一项所述的基于人工智能的低空防御系统,其特征在于,所述频谱侦测设备包括频谱侦测天线阵和数字接收模块。
5.根据权利要求1-3任一项所述的基于人工智能的低空防御系统,其特征在于,所述雷达探测设备包括雷达天线模块以及射频和数字模块。
6.根据权利要求1-3任一项所述的基于人工智能的低空防御系统,其特征在于,所述光电探测设备包括可见光摄像机和红外摄像机。
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