[发明专利]一种基于微多普勒效应的群组无人机回波仿真方法

说明书

本发明的一种基于微多普勒效应的群组无人机回波仿真方法，当编队飞行无人机队列进入视线范围内后，雷达可通过回波提取无人机的微多普勒效应，分析编队情况的相关信息，包括无人机数目、距离、速度、旋翼转速，叶片长度等。而为了进行信息有效性的分析，需要对无人机编队回波进行仿真，用仿真源比较实测数据的提取结果，得到提取信息有效性的验证，并对无人机编队的特征提取提供基础。本发明确定了无人机编队仿真过程，已模拟列队编队、三角编队、菱形编队三种编队情况，其中列队编队和三角编队的仿真结果提取信息准确率较高，菱形编队比起前两种编队，回波信息较容易被队内除自身以外的其他无人机回波掩盖。

技术领域

本发明涉及基于一种基于微多普勒效应的群组无人机回波仿真方法，属于群组无人机探测定位领域。

背景技术

近年来，由于价格低廉、操作简单，在军事还是民生方面，无人机都在被越来越广泛地使用。然而广泛使用背后带来的问题却是，小型无人机容易被滥用于不安全、甚至违法犯罪的行为，尤其是具有适配能力的无人机，能够被犯罪分子用来投放简易爆炸装置或化学或生物污染物质，或者通过配备射频干扰器来干扰手机等通讯设备，侵犯隐私等。这些行为都会对国家经济发展和国民安全构成实际威胁。同时相对于单无人机，多无人机编队系统可以完成更复杂的任务，并具有效率高，容错性好优点，所以群组无人机的应用将会是未来的发展趋势。而有应用的需要，自然也就有需要探测识别，对抗群组无人机威胁的需要。然而小型无人机很难被探测到，因为无人机作为典型的“低小慢”目标，不仅大部分飞行路线可能被地形或建筑物所隐藏，而且与飞虫或鸟类难以区分，可能导致错误警报。为此，雷达探测具有全天时、全天候，具有一定穿透能力的优势，并且通过雷达探测回波中提取的微多普勒效应作为一种特殊特征进行特征识别，将可以对无人机与其他低小慢目标进行区分。所以也可以考虑将微多普勒效应应用在无人机编队识别上的可能，通过微多普勒特性分辨群组无人机的数目、位置、速度等信息。

微多普勒效应的提出首先是参考文献“雷达中的微多普勒效应”(Chen V C,Li F,Ho S S,et al.Micro-Doppler effect in radar:phenomenon,model,and simulationstudy[J].2-21,2006)提出应用在相参激光雷达中，微多普勒效应反映的是短波长的高频系统中，低振动幅度，低频率的微运动会造成的相位变化是明显的。这部分相位变化就可以用来提取微运动目标的相关信息。微多普勒效应在无人机上的应用是基于无人机旋翼叶片旋转这一微运动造成的微多普勒效应，通过对旋翼微多普勒特性的识别完成无人机的判断。群组无人机的微多普勒效应则是在单个目标的基础上推广到多目标识别。完整的建模过程是从类似直升机的单个旋翼叶片回波模型，到多旋翼无人回波模型，最后应用于群组无人机回波模型。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于微多普勒效应的群组无人机回波仿真方法，以克服现有的小型无人机很难被探测到、可能导致错误警报的问题。

一种基于微多普勒效应的群组无人机回波仿真方法，所述群组无人机回波仿真方法包括以下步骤：

步骤一、设置多旋翼无人机参数，对多旋翼无人机参数进行初始化；

步骤二、确定信噪比snr、雷达波长λ、积累周期数目Num、带宽B和调频周期T，完成雷达波形设计；

步骤三、确定编号h无人机的各个雷达采样时间点上跳停模式下目标坐标，运动速度，各个雷达采样时间点设置为时刻k；

步骤四、利用线性调频连续波雷达可以得到叶片上各点回波S_r(t)，单个旋翼第n个叶片回波S(t)为叶片上各点回波S_r(t)的积分：