CN108897007A - 基于无人机的干扰源定位***及方法 - Google Patents

基于无人机的干扰源定位***及方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于无人机的干扰源定位***及方法，包括：无人机模块、云端服务器以及地面站；无人机模块，用于在设定目标区域巡航，至少包括一频谱探头，所述频谱探头用于实时采集频谱数据，所述无人机模块将所述频谱数据发送至所述云端服务器；云端服务器，至少包括一频谱服务器，所述频谱服务器用于接收、存储所述频谱数据，并将所述频谱数据发送至所述地面站；地面站，至少包括一频谱窗口模块，所述频谱窗口模块接收所述频谱数据，根据所述频谱数据生成频谱波形，进而根据频谱波形判断出是否存在干扰源。本发明能够在空中接近目标区域并实时回传频谱数据、视频文件并在在视频文件中自动标识出干扰源，提高了定位的准确度，适用范围更广。

Description

基于无人机的干扰源定位***及方法
技术领域
本发明涉及通讯领域的定位方法，具体地，涉及一种基于无人机的干扰源定位***及方法。
背景技术
随着无线***的普及，讯号干扰成为无线***头号大敌。干扰影响了无线***的覆盖范围和容量，限制了新兴***的效能。获知干扰源的位置信息，清除干扰源是保证网络安全运行的关键。应用无人机进行干扰源定位，解决了干扰源类型多样、定位过程繁琐复杂、人工成本高的难点。
经过对现有技术的检索，发现申请号为201610602661.0，名称为一种无线电干扰源定位方法的发明专利公开了一种干扰源定位方法，包括第一步，传播距离计算；第二步，自由空间传播损耗计算，第三步，无线电干扰源定位。但是该发明专利需基于手持监测接收机的无线电干扰源定位，监测范围较小，监测效率较低，无法适用密集城区高楼复杂环境。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于无人机的干扰源定位***及方法。
根据本发明提供的基于无人机的干扰源定位***，包括：无人机模块、云端服务器以及地面站；
无人机模块，用于在设定目标区域巡航，至少包括一频谱探头，所述频谱探头用于采集频谱数据，所述无人机模块将所述频谱数据发送至所述云端服务器；
云端服务器，至少包括一频谱服务器，所述频谱服务器用于接收、存储所述频谱数据，并将所述频谱数据发送至所述地面站；
地面站，至少包括一频谱窗口模块，所述频谱窗口模块接收所述频谱数据，根据所述频谱数据生成频谱波形，进而根据所述频谱波形判断出是否存在干扰源。
优选地，所述云端服务器还包括视频服务器和物体识别引擎；
所述无人机模块，还包括一图像探头，一图像探头用于当所述无人机模块在设定的目标区域巡航时拍摄视频文件，进而所述无人机模块将所述视频文件发送至所述视频服务器；
所述视频服务器，用于接收、存储所述视频文件；
所述物体识别引擎，用于对所述视频文件的每一帧画面进行识别，以识别出所述干扰源并对所述干扰源进行标注生成标注出干扰源的视频文件，并将所述标注出干扰源的视频文件发送至所述地面站；
所述地面站，还包括一视频窗口模块，所述视频窗口模块用于接收并展示所述标注出干扰源的视频文件。
优选地，所述云端服务器还包括三维重建引擎；
所述无人机模块，还包括另一图像探头，另一图像探头用于在所述设定目标区域采集多张二维图像，所述无人机模块进而对每一张二维图像进行生成唯一的图像信息，所述图像信息至少包括拍摄时间、拍摄角度和拍摄位置信息；
所述云端服务器中的物体识别引擎，用于对所述二维图像进行识别，以识别出所述干扰源；
所述三维重建引擎，用于根据所述二维图像和所述图像信息建立所述设定目标区域的三维模型并将所述干扰源在所述三维模型中标注出。
优选地，所述物体识别引擎通过多张干扰源的样本图片训练生成。
优选地，所述无人机模块还包括无人机本体和机载电脑；
所述机载电脑、所述图像探头以及所述频谱探头设置在所述无人机本体上；所述无人机本体、所述图像探头电连接所述机载电脑。
优选地，所述频谱探头包括频谱仪、谱仪天线以及天线控制模块；
所述机载电脑通过所述谱仪天线控制模块电连接所述谱仪天线；所述机载电脑电连接所述频谱仪；所述频谱仪电连接所述谱仪天线。
优选地，所述图像探头包括云台和相机；
所述机载电脑电连接所述云台和所述相机；所述云台设置在所述无人机本体上，所述相机设置所述云台上。
优选地，所述频谱数据至少包括频谱信号、经纬坐标、海拔高度以及时间。
优选地，所述无人机模块与所述云端服务器之间以及所述云端服务器与所述地面站之间通过4G移动互联网通信。
本发明提供的基于无人机的干扰源定位方法，采用所述的基于无人机的干扰源定位***，包括下列步骤：
步骤S1:无人机模块在设定目标区域巡航，实时采集频谱数据并将所述频谱数据发送至所述云端服务器；
步骤S2:云端服务器接收、存储所述频谱数据，并将所述频谱数据发送至所述地面站；
步骤S3:地面站接收所述频谱数据，根据所述频谱数据生成频谱波形，并根据所述频谱波形判断出是否存在干扰源。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、本发明通过无人机模块携带频谱探头在目标区域巡航进行干扰源，解决了当前干扰源查找的手段过于依赖人工判断、无法接近目标区域等问题，实现了干扰源的便捷查找，实现密集城区高楼复杂环境中干扰源的查找；
2、本发明中在无人机模块巡航时通过图像探头拍摄视频文件，通过物体识别引擎对视频文件的每一帧画面进行识别并标注生成标注出干扰源的视频文件，实现干扰源的准确查找；
3、本发明中通过图像探头在所述设定目标区域采集多张二维图像，并根据所述二维图像和对应的图像信息建立三维模型，并在所述三维模型中标注出所述干扰源，实现干扰源位置的便捷展示；
4、本发明中所述无人机模块与所述云端服务器之间以及所述云端服务器与所述地面站之间通过4G移动互联网通信，实现无人模块实现超视距、实时的远程控制。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明中基于无人机的干扰源定位***的模块示意图；
图2为本发明中无人机模块的模块示意图；
图3为本发明中云端服务器的模块示意图；
图4为本发明中地面站的模块示意图；
图5为本发明中无人机模块、云端服务器以及底面站的配合关系示意图；
图6为本发明中基于无人机的干扰源定位方法的步骤流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
在本实施例中，图1示出了本发明中基于无人机的干扰源定位***的模块示意图，图5为本发明中无人机模块、云端服务器以及底面站的配合关系示意图，如图1、图5所示，本发明提供一种基于无人机的干扰源定位***，包括：无人机模块、云端服务器以及地面站；
无人机模块，用于在设定目标区域巡航，至少包括一频谱探头，所述频谱探头用于实时采集频谱数据，所述无人机模块将所述频谱数据发送至所述云端服务器；所述频谱数据包括频谱信号、经纬坐标、海拔高度以及时间。
云端服务器，至少包括一频谱服务器，所述频谱服务器用于接收、存储所述频谱数据，并将所述频谱数据发送至所述地面站；即频谱服务器两个端口能够分别监听来自无人机模块和地面站的接入请求，并在云端开启数据存储服务。频谱服务器的配置表中记录已接入的无人机模块和地面站，指定一地面站有权配置对应频谱探头的工作参数并接收来自该频谱探头的频谱数据，从而频谱服务器接收来自地面站的参数配置命令，并向对应的频谱探头转发，频谱服务器接收来自频谱探头的上报数据，并向对应的所有地面站转发。
地面站，至少包括一频谱窗口模块，所述频谱窗口模块接收所述频谱数据，根据所述频谱数据生成频谱波形，进而根据所述频谱波形判断出是否存在干扰源。
当所述频谱数据中的频谱波形的幅度大于一预设阈值时，则认为存在干扰源，在本实施例中，所述预设阈值的经验值＝-30dB。
图3为本发明中云端服务器的模块示意图，如图3所示，所述云端服务器还包括视频服务器和物体识别引擎；
所述无人机模块，还包括一图像探头，一图像探头用于当所述无人机模块在设定的目标区域巡航时拍摄视频文件，进而所述无人机模块将所述视频文件发送至所述视频服务器；
所述视频服务器，用于接收、存储所述视频文件，并将所述视频文件发送至所述地面站；
所述物体识别引擎，用于对所述视频文件的每一帧画面进行识别，以识别出所述干扰源并对所述干扰源进行标注生成标注出干扰源的视频文件，并将所述标注出干扰源的视频文件发送至所述地面站；所述物体识别引擎通过多张干扰源的样本图片训练生成。
图4为本发明中地面站的模块示意图，如图4所示，所述地面站，还包括一视频窗口模块，所述视频窗口模块用于接收所述视频文件、所述标注出干扰源的视频文件并展示所述视频文件和所述标注出干扰源的视频文件。
视频服务器向无人机模块转发来自地面站的图像探头的工作参数配置命令。图像探头接受工作参数配置命令。
所述云端服务器还包括三维重建引擎；
所述无人机模块，用于通过另一图像探头在所述设定目标区域采集多张二维图像，并对每一张二维图像进行生成唯一相对应的图像信息，所述图像信息至少包括拍摄时间、拍摄角度和拍摄位置信息；所述拍摄位置信息可以采用GPS获取。
所述云端服务器中的物体识别引擎，用于对所述二维图像进行识别，以识别出所述干扰源；
所述三维重建引擎，用于根据所述二维图像和所述图像信息建立所述设定目标区域的三维模型并获取所述物体识别引擎识别出的干扰源，将所述干扰源在所述三维模型中进行标注。
在变形例，所述二维图像可以通过从所述视频文件中提取出。
更为具体地，频谱服务器、三维重建引擎、物体识别引擎、视频服务器部署在AWS或私有云的Ubuntu虚拟机上。频谱服务器的程序通过C编码实现，是一个不间断持续运行的后台进程，通过TCP协议与多个无人机和多个地面站通信。侦听端口可配置，缺省配置为端口61131侦听无人机模块，端口61132侦听地面站。频谱服务器同时会在云端开启频谱数据存储服务。
无人机模块或地面站与频谱服务器失联后，频谱服务器会根据配置表通知与该失联终端相关联的所有地面站和无人机模块，并在配置表中删除该无人机模块或地面站。频谱服务器在程序中断退出时，频谱服务器会通知仍然在线的所有地面站和无人机模块，并结束云端服务器的数据存储服务。
频谱探头程序部署在机载电脑中，其操作***为Windows10。频谱探头程序通过C#编码实现，是一个开机自动运行的命令行程序，能够读取飞行子***的时间和位置信息。频谱探头程序启动后，首先会对频谱仪进行***自检，并配置其工作参数。频谱探头程序会持续检查云端服务器是否在线。当检测到云端服务器在线后，会向云端服务器的对应端口发起TCP连接请求。当检测到云端服务器下线后，会关闭此前建立的TCP连接。
频谱探头程序建立了与云端服务器的TCP连接后，会控制频谱仪启动测量。频谱仪进行工作状态后，会开始每次会上报多个频点的读数，并周而复始。频谱探头程序会为每个频点及其读数组装一条记录，附加上来飞行子***的当前时间、当前经度、当前纬度、当前海拔高度等参数。根据事先的报文大小设定，再将多条记录组装成一个报文，通过TCP连接发往服务器，同时在机载电脑的本地存储一份复本。
地面站部署在控制人员手中的电脑里，其操作***为Windows10。地面站的频谱模块通过C#编码实现，是地面站应用程序中的一子功能，可以远程控制频谱探头的天线朝向、频谱仪工作参数，可以根据频谱测量结果画出实时频谱波形。
视频服务器程序通过C编码实现，是一个不间断持续运行的后台进程，通过RTSP或RTMP协议与多个无人机模块和多个地面站通信。视频窗口模块通过C#编码实现，是地面站应用程序中的一子功能，可以远程控制相机、频谱探头的云台角度、相机参数，可以从视频服务器输入视频流，以分离可缩放的视频窗口进行实时播放。
图2为本发明中无人机模块的模块示意图，如图2所示，所述无人机模块还包括无人机本体和机载电脑；
所述机载电脑、所述图像探头以及所述频谱探头设置在所述无人机本体上；所述无人机本体、所述图像探头电连接所述机载电脑。机载电脑接受地面站的远程操作，进而相应控制无人机本体、图像探头、频谱探头等子***。所述机载电脑对每一张二维图像进行生成一的图像信息，所述图像信息至少包括拍摄时间、拍摄角度和拍摄位置信息。
所述频谱探头包括频谱仪、谱仪天线以及天线控制模块；所述机载电脑通过所述天线控制模块电连接所述天线；所述机载电脑电连接所述频谱仪。所述频谱仪电连接所述谱仪天线。机载电脑控制天线控制模块，从而能够实时调整频谱仪天线的方位角、倾斜角，即实时控制频谱仪天线的指向。频谱天线通过馈线与频谱仪相连接。机载电脑控制频谱仪，并根据地面站要求或默认参数来配置频谱仪的工作参数，并实时读取频谱仪输出的测量结果。机载电脑向频谱服务器实时上报频谱数据。频谱仪选用便携式迷你频谱仪(探头)，频谱仪通过USB端口与机载电脑相连，并通过此USB端口取电。
本实施例中，选用无人机时兼顾灵巧和载重之间的平衡，本案例中为自行组装，轴距为65厘米。机载电脑采用便携式迷你电脑棒作为机载电脑，ATOM处理器1.7G，2G内存，32G硬盘，操作***为Windows10或Linux。
所述图像探头包括云台和相机；所述机载电脑电连接所述云台和所述相机；所述云台设置在所述无人机本体上，所述相机设置所述云台上。机载电脑控制云台，从而能够实时调整相机的流动角、俯仰角、偏航角，即实时控制相机的拍摄角度并根据地面站要求或默认参数来设定相机的工作参数，并实时读取相机的拍摄内容。机载电脑向频谱服务器实时转发拍摄内容。同时，相机在本地也保存所拍摄的视频和照片以供离线处理。相机采用支持直播的运动相机，相机通过通信基带或机载电脑接入互联网，并接入视频服务器。地面站通过视频服务器或机载电脑来控制相机，配置其工作参数、工作状态，并接收和展示拍摄内容。
所述无人机模块与所述云端服务器之间以及所述云端服务器与所述地面站之间通过4G移动互联网通信。更为具体的，频谱探头、图像探头，频谱服务器、视频服务器、物体识别引擎、三维重建引擎，地面站的频谱窗口模块、视频窗口模块、三维模型之间即可以通过TCP通信，也可以通过UDP通信。所述无人机模块的机载4G通信基带可以是LTE-TDD，也可以是LTE-TDD，还可以是运营商为无人机定制的专网制式，通信基带可以是分离的独立MiFi设备，也可以是定制的基带板卡。
图6为本发明中基于无人机的干扰源定位方法的步骤流程图，如图6所示，本发明提供的基于无人机的干扰源定位方法，采用所述的基于无人机的干扰源定位***，包括如下步骤：
步骤S1:无人机模块在设定目标区域巡航，实时采集频谱数据并将所述频谱数据发送至所述云端服务器；
步骤S2:云端服务器接收、存储所述频谱数据，并将所述频谱数据发送至所述地面站；
步骤S3:地面站接收所述频谱数据，根据所述频谱数据生成频谱波形，并根据所述频谱波形判断出是否存在干扰源。
在本实施例中，本发明通过无人模块携带频谱探头在目标区域巡航进行干扰源，解决了当前干扰源查找的手段过于依赖人工判断、无法接近目标区域等问题，实现了干扰源的便捷查找，实现密集城区高楼复杂环境中干扰源的查找；本发明中在无人机模块巡航时通过图像探头拍摄视频文件，通过物体识别引擎对视频文件的每一帧画面进行识别并标注生成标注出干扰源的视频文件，实现干扰源的准确查找；本发明中通过图像探头在所述设定目标区域采集多张二维图像，并根据所述二维图像和对应的图像信息建立三维模型，并在所述三维模型中标注出所述干扰源，实现干扰源位置的便捷展示；本发明中所述无人机模块与所述云端服务器之间以及所述云端服务器与所述地面站之间通过4G移动互联网通信，实现无人模块实现超视距、实时的远程控制。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。

Claims (10)

1.一种基于无人机的干扰源定位***，其特征在于，包括：无人机模块、云端服务器以及地面站；
无人机模块，用于在设定目标区域巡航，至少包括一频谱探头，所述频谱探头用于采集频谱数据，所述无人机模块将所述频谱数据发送至所述云端服务器；
云端服务器，至少包括一频谱服务器，所述频谱服务器用于接收、存储所述频谱数据，并将所述频谱数据发送至所述地面站；
地面站，至少包括一频谱窗口模块，所述频谱窗口模块接收所述频谱数据，根据所述频谱数据生成频谱波形，进而根据所述频谱波形判断出是否存在干扰源。
2.根据权利要求1所述的基于无人机的干扰源定位***，其特征在于，所述云端服务器还包括视频服务器和物体识别引擎；
所述无人机模块，还包括一图像探头，一图像探头用于当所述无人机模块在设定的目标区域巡航时拍摄视频文件，进而所述无人机模块将所述视频文件发送至所述视频服务器；
所述视频服务器，用于接收、存储所述视频文件；
所述物体识别引擎，用于对所述视频文件的每一帧画面进行识别，以识别出所述干扰源并对所述干扰源进行标注生成标注出干扰源的视频文件，并将所述标注出干扰源的视频文件发送至所述地面站；
所述地面站，还包括一视频窗口模块，所述视频窗口模块用于接收并展示所述标注出干扰源的视频文件。
3.根据权利要求1或2所述的基于无人机的干扰源定位***，其特征在于，所述云端服务器还包括三维重建引擎；
所述无人机模块，还包括另一图像探头，另一图像探头用于在所述设定目标区域采集多张二维图像，所述无人机模块进而对每一张二维图像进行生成唯一的图像信息，所述图像信息至少包括拍摄时间、拍摄角度和拍摄位置信息；
所述云端服务器中的物体识别引擎，用于对所述二维图像进行识别，以识别出所述干扰源；
所述三维重建引擎，用于根据所述二维图像和所述图像信息建立所述设定目标区域的三维模型并将所述干扰源在所述三维模型中标注出。
4.根据权利要求2所述的基于无人机的干扰源定位***，其特征在于，所述物体识别引擎通过多张干扰源的样本图片训练生成。
5.根据权利要求2所述的基于无人机的干扰源定位***，其特征在于，所述无人机模块还包括无人机本体和机载电脑；
所述机载电脑、所述图像探头以及所述频谱探头设置在所述无人机本体上；所述无人机本体、所述图像探头电连接所述机载电脑。
6.根据权利要求5所述的基于无人机的干扰源定位***，其特征在于，所述频谱探头包括频谱仪、谱仪天线以及天线控制模块；
所述机载电脑通过所述谱仪天线控制模块电连接所述谱仪天线；所述机载电脑电连接所述频谱仪；所述频谱仪电连接所述谱仪天线。
7.根据权利要求5所述的基于无人机的干扰源定位***，其特征在于，所述图像探头包括云台和相机；
所述机载电脑电连接所述云台和所述相机；所述云台设置在所述无人机本体上，所述相机设置所述云台上。
8.根据权利要求1所述的基于无人机的干扰源定位***，其特征在于，所述频谱数据至少包括频谱信号、经纬坐标、海拔高度以及时间。
9.根据权利要求1所述的基于无人机的干扰源定位***，其特征在于，所述无人机模块与所述云端服务器之间以及所述云端服务器与所述地面站之间通过4G移动互联网通信。
10.一种基于无人机的干扰源定位方法，其特征在于，采用权利要求1至9任一项所述的基于无人机的干扰源定位***，包括下列步骤：
步骤S1:无人机模块在设定目标区域巡航，实时采集频谱数据并将所述频谱数据发送至所述云端服务器；
步骤S2:云端服务器接收、存储所述频谱数据，并将所述频谱数据发送至所述地面站；
步骤S3:地面站接收所述频谱数据，根据所述频谱数据生成频谱波形，并根据所述频谱波形判断出是否存在干扰源。
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