樊宽刚, 张小根, 刘汉森

(1.江西理工大学 电气工程与自动化学院,江西 赣州 341000； 2.江西理工大学 机电工程学院,江西 赣州 341000；3.江西理工大学 永磁磁浮技术与轨道交通研究院,江西 赣州 341000)

0 引 言

目标定位算法一般可分为三种类型：一类为到达时间(time of arrival,TOA)[2,3],组合多个(至少3个)天线从而推断出无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)的空间位置；二类为到达时间差(time difference of arrival,TDOA)[4,5],利用接收信号的绝对时间差与接收天线比较,从而推断出无人机的位置；三类接收信号强度(received signal strength,RSS),基于每个节点接收的信号强度估计目标无人机的位置。与TDOA和TOA方法相比,RSS方法所要求的时间精度较低,可以利用现有的无线基础设施即可实现定位。

YOLOv3模型通过摄像头检测是否存在无人机及利用多个摄像头提供的位置信息对无人机进行定位。由于无人机体积较小,在视频中观察到的目标散射截面积和运动姿态与鸟类极为相似,这将导致定位的准确度不高。文献利用正则化成对约束组件分析对无人机跟踪定位,通过WiFi保证数据的实时传输。文献研究多旋翼无人机微多普勒效应从而实现无人机定位,但微多普勒效应属于精细信号,很容易被其他信号淹没。文献[10]提出了一种结合二维光流信息与六自由度信息进行运动估计的定位方法,但是方法仅限于室内情况且定位精度受采样速率影响。

针对现有的忽略无线电地图的分段传播结构问题,本文提出了一种通过分段重建精细结构的无线电地图方法。方法基于路径损耗和阴影衰落模型,通过测量多个天线的信号强度来定位无人机,采用最大似然法解决多个参数估计问题,最后通过迭代聚类重建无线电地图。……