[发明专利]一种基于人工智能的低空防御系统

说明书

本发明公开了一种基于人工智能的低空防御系统，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。本发明由综控系统对频谱侦测设备、雷达探测设备、光电探测设备的原始信号进行综合处理，而频谱侦测设备、雷达探测设备、光电探测设备只作为终端传感器，本发明易扩展、可重构、应用范围广、配置灵活，降低了因单一手段进行目标探测而造成的虚警和漏警，从而有效对黑飞的无人机进行反制。

技术领域

本发明涉及低空防御领域，尤其是一种基于人工智能的低空防御系统。

背景技术

如图1所示，现有低空防御系统中，频谱侦测设备负责频谱监测和测向，首先对一定频率范围内的电磁信号进行采集，然后针对无人机遥控和图传信号，进行特征分析和检测，若检测发现符合特征的电磁信号，则认为是无人机，并对该电磁信号进行无线电测向，得到该电磁信号辐射源的方位，最后将检测结果和测向方位信息发送给控制和显示系统；雷达探测设备利用电磁信号回波发现目标，首先对回波信号进行信号检测、杂波抑制处理、数据处理，得到目标的距离、方位、俯仰角等位置信息，然后将处理结果发送给控制和显示系统；光电探测设备利用可见光摄像机和红外摄像机对目标进行检和识别，通过图像处理技术，实现光电探测设备对目标的自动跟踪，并将视频数据发送给控制和显示系统。

现有低空防御系统中雷达探测设备、频谱侦测设备、光电探测设备等各传感器设备均为独立工作，系统功能单一并且不易扩展。另外，单传感器设备进行目标检测与识别，利用已有的特征模板对提取的目标特征信息进行分类，当环境变化时，不能自适应模式识别，造成分类效果差，检测率和识别率低，难以获得理想的效果。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：针对上述存在的问题，提供一种基于人工智能的低空防御系统。

本发明采用的技术方案如下：

一种基于人工智能的低空防御系统，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。

进一步，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。

进一步，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。

进一步，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。

进一步，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。

进一步，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。

进一步，操作者可以选择自动执行或是手动执行相应的防御措施。