基于二次曲线预测的无人机定向天线跟踪方法及系统与流程

1.本发明属于无人机控制技术领域，具体涉及基于二次曲线预测的无人机定向天线跟踪方法及系统。


背景技术：

2.随着无人机(uav)技术的快速发展，其应用越来越广泛，在实际应用中，无人机与地面站之间常常有大量数据观测需要传输，为了满足这种远距离、高带宽的通信需求，通常采用高接收增益和抗干扰能力的定向天线，而定向天线只有发射天线和接收天线主瓣对准时才能正常工作，所以需要保持定向天线实时对准。gps数引是一种常用的定向天线自动跟踪方式，它利用无人机实时发送给地面站的gps位置信息，结合地面站的位置信息和天线的姿态信息，来计算无人机和定向天线的相对位置和确定跟踪目标角。此种方法实现简单，但在实际使用中存在一些不足。由于通信链路传输能力以及低成本gps接收机动态特性的限制，无人机发送给地面站的位置更新频率可能较低，甚至偶尔可能会瞬时获取不到gps信息；在近距离跟踪时，跟踪角度变化波动较大，容易造成跟踪系统运动波动和较大的跟踪误差，显著增加系统磨损；gps信息通过链路传输存在一定延时。


技术实现要素：

3.本发明为了解决上述技术问题，本文结合无人机的运动特点，提出了一种基于二次曲线预测的改进型数引方法，在不增加额外硬件设备的前提下，能有效的缓解传统数引跟踪方式的这些不足。
4.本发明采用以下技术方案：基于二次曲线预测的无人机定向天线跟踪方法及系统,基于无人机所对应地面站上设置的定向天线，针对运动状态下的无人机，执行以下方法，实现定向天线对无人机的实时跟踪：基于无人机的机载gps，通过gps数引得到定向天线跟踪无人机的目标角的方式，依据无人机向地面站上传机载gps数据的频率，实时记录预设周期下各时间点分别对应的定向天线跟踪无人机的目标角，步骤s1：统计当前时间点向历史时间方向预设时长段内预设周期下各时间点分别对应的定向天线跟踪无人机的目标角,得到定向天线跟踪无人机的目标角数据集；步骤s2：针对定向天线跟踪无人机的目标角数据集，基于时间顺序，通过目标角数据集内的各时间点对应的目标角数据构建拟合模型，用于预测未来时间方向各时间点的定向天线跟踪无人机的目标角；步骤s3：针对目标角数据集内各时间点对应的目标角数据构建的拟合模型，基于二次曲线拟合模型，对目标角数据集内的各时间点对应的目标角数据进行验证，若目标角数据集内各时间点对应的目标角数据均满足二次曲线拟合模型上相应时间点数据的预设偏差范围内，进入预测模式，执行步骤s3.1；若目标角数据集内任意一时间点对应的目标角
数据不满足二次曲线拟合模型上相应时间点数据的预设偏差范围内，执行步骤s3.2；步骤s3.1：基于拟合模型预测当前时间点向未来时间方向各时间点的定向天线跟踪无人机的目标角，定向天线基于预测定向天线跟踪无人机的目标角实时跟踪无人机；待进入下一预设时间点时，返回步骤s1；步骤s3.2：定向天线基于接收无人机的机载gps数据，经gps数引得到定向天线跟踪无人机的目标角的方式，控制定向天线跟踪无人机；待进入下一预设周期时间点时，返回步骤s1。
5.作为本发明的一种优选技术方案，针对无人机没有按照既定频率上传机载gps数据至地面站情况，若无人机未上传机载gps数据至地面站超过预设阈值时长，定向天线停止运动、并进入搜索模式，直至地面站重新搜索接收到无人机上传的机载gps数据，基于重新搜索接收到无人机上传的机载gps数据的时间为起始时间，执行步骤s1至s3；若无人机未上传机载gps数据至地面站未超过预设阈值时长，定向天线继续执行步骤s1至s3。
6.作为本发明的一种优选技术方案，所述预设阈值时长为预设周期下相邻两时间点之间的时间值。
7.作为本发明的一种优选技术方案，针对预测模式下，无人机与地面站之间距离处于预设范围内，基于拟合模型预测当前时间点向未来时间方向各时间点的定向天线跟踪无人机的目标角，在当前时间点与预测时间点之间基于预设步进角度设置各预设步进角度分别对应的定时器，定向天线基于各预设步进角度对应的定时器在当前时间点与预测时间点之间实时平稳跟踪无人机。
8.作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤2中，针对定向天线跟踪无人机的目标角数据集，基于时间顺序，通过目标角数据集内各时间点对应的目标角数据，基于插值原理构建各时间点对应的插值多项式，结合正交多项式构建目标角数据集的拟合多项式，即拟合模型，即以时间点为横坐标、以定向天线跟踪无人机的目标角为纵坐标的二次曲线拟合模型。
9.作为本发明的一种优选技术方案，所述目标角为定向天线跟踪无人机的方位角与俯仰角，方位角与俯仰角分别同时执行步骤s1至s3，方位角数据集、俯仰角数据集内各时间点对应的目标角数据均满足对应二次曲线拟合模型上相应时间点数据的预设偏差范围内，进入预测模式执行步骤s3.1；若方位角数据集、俯仰角数据集内任意一时间点对应的目标角数据不满足二次曲线拟合模型上相应时间点数据的预设偏差范围内，未进入预测模式，执行步骤s3.2。
10.一种基于二次曲线预测的无人机定向天线跟踪方法的系统，其特征在于：包括设置在地面站的地面导航模块、地面通信模块、主控模块、伺服控制模块、定向天线、以及设置在无人机上的机载gps、无人机通信模块，无人机上的机载gps输出端与无人机通信模块输入端连接，无人机通信模块输出端与地面通信模块输入端连接，地面通信模块输出端与主控制器输入端连接，地面导航模块输出端与主控制器输入端连接，主控制器输出端与伺服控制模块输入端连接，伺服控制模块输出端与定向天线输入端连接；无人机上的机载gps经无人机通信模块、地面通信模块将机载gps数据发送至主控制器；地面导航模块采集地面站自身位置信息和定向天线姿态信息发送至主控制器；主控制器基于机载gps数据、地面站自身位置信息和定向天线姿态信息，得到无人机和地面站的
相对位置，即得到定向天线跟踪无人机的目标角，并基于定向天线跟踪无人机的目标角，判断是否进入预测模式，传输定向天线跟踪无人机的目标角信息；伺服控制模块基于接收主控制器的定向天线跟踪无人机的目标角信息，控制定向天线跟踪无人机。
11.本发明的有益效果是：本发明提供了基于二次曲线预测的无人机定向天线跟踪方法及系统，定向天线基于二次曲线预测模型预测定向天线跟踪无人机的目标角，进而控制定向天线实时跟踪无人机，解决了由于通信链路传输能力以及低成本gps接收机动态特性的限制，无人机发送给地面站的位置更新频率较低，甚至偶尔可能会瞬时获取不到gps信息的问题,可以在某些情况下gps信息没有按时上报的情况下继续保持跟踪,给天线驱动装置发送指令的频率不再受gps信息上报频率的控制，天线可以更平稳的运动；以及在近距离跟踪时，跟踪角度变化波动较大，容易造成跟踪系统运动波动和较大的跟踪误差，显著增加系统磨损的问题；并且解决了gps信息通过链路传输存在一定延时的问题,可以抵消gps信息的传输时延，提高跟踪的精度。本设计结合无人机的运动特点，提出了一种基于二次曲线预测的改进型数引方法，在不增加额外硬件设备的前提下，能有效的缓解传统数引跟踪方式的不足。
附图说明
12.图1为本发明系统组成示意图；图2为系统工作流程示意图。
具体实施方式
13.下面结合附图对本发明进行进一步说明。
14.基于二次曲线预测的无人机定向天线跟踪方法及系统,基于无人机所对应地面站上设置的定向天线，针对运动状态下的无人机，执行以下方法，如图1所示，实现定向天线对无人机的实时跟踪：基于无人机的机载gps，通过gps数引得到定向天线跟踪无人机的目标角的方式，依据无人机向地面站上传机载gps数据的频率，实时记录预设周期下各时间点分别对应的定向天线跟踪无人机的目标角，所述目标角为定向天线跟踪无人机的方位角与俯仰角。初始阶段，按常规方式跟踪，收到一次机载gps信息调整一次，同时记录与时间对应的方位角和俯仰角。
15.本发明中数据集的选取和数据上报的频率有关，当数据上报频率较高时，可以隔一段时间取一个点；当数据上报的频率较低时，可以延长生产数据集的时间或者减少数据集的大小。由于本发明中预测值只与过去短时间内的数据有关，曲线系数实时更新，根据后续计算的实际需要，数据集的大小不必过大，10左右即可,按数据1秒上报一次估计即为10秒，如果上报间隔小于1秒，可在10秒内包含起始和终点选10个大致均匀分布的点。主要考虑如果数据上报的频率非常高，连续的10个点包含的时间就太短，不能反映过去一段时间的运动。
16.如图2所示，针对无人机没有按照既定频率上传机载gps数据至地面站情况，若无人机未上传机载gps数据至地面站超过预设阈值时长，定向天线停止运动进入搜索模式，至地面站重新搜索接收到无人机上传的机载gps数据，基于重新搜索接收到无人机上传的机
载gps数据的时间为起始时间，所述预设阈值时长为预设周期下相邻两时间点之间的时间值。
17.步骤s1：统计当前时间点向历史时间方向预设时长段内预设周期下各时间点分别对应的定向天线跟踪无人机的目标角,得到定向天线跟踪无人机的目标角数据集；步骤s2：针对定向天线跟踪无人机的目标角数据集，基于时间顺序，通过目标角数据集内的各时间点对应的目标角数据构建拟合模型，用于预测未来时间方向各时间点的定向天线跟踪无人机的目标角；针对定向天线跟踪无人机的目标角数据集，基于时间顺序，通过目标角数据集内各时间点对应的目标角数据，基于插值原理构建各时间点对应的插值多项式，结合正交多项式构建目标角数据集内各时间点对应的目标角数据的拟合多项式，即拟合模型；所述拟合模型为二次拟合多项式，即以时间点为横坐标、以定向天线跟踪无人机的目标角为纵坐标的二次拟合曲线；步骤s3：针对目标角数据集内各时间点对应的目标角数据构建的拟合模型，基于二次曲线拟合模型，对目标角数据集内的各时间点对应的目标角数据进行验证，若目标角数据集内各时间点对应的目标角数据均满足二次曲线拟合模型上相应时间点数据的预设偏差范围内，进入预测模式，执行步骤s3.1；若目标角数据集内任意一时间点对应的目标角数据不满足二次曲线拟合模型上相应时间点数据的预设偏差范围内，执行步骤s3.2；步骤s3.1：基于拟合模型预测当前时间点向未来时间方向各时间点的定向天线跟踪无人机的目标角，定向天线基于预测定向天线跟踪无人机的目标角实时跟踪无人机；待进入下一预设时间点时，返回步骤s1；拟合模型预测未来短时间内各时间点的定向天线跟踪无人机的目标角，所述目标角为定向天线跟踪无人机的方位角与俯仰角，方位角与俯仰角分别同时执行步骤s1至s3，方位角数据集、俯仰角数据集内各时间点对应的目标角数据均满足对应二次曲线拟合模型上相应时间点数据的预设偏差范围内，进入预测模式执行步骤s3.1；若方位角数据集、俯仰角数据集内任意一时间点对应的目标角数据不满足二次曲线拟合模型上相应时间点数据的预设偏差范围内，未进入预测模式，执行步骤s3.2；在预测模式下，如果收到新的机载gps信息，如果常规模式计算出的方位角为x，将x加入数据集。二次曲线方程为，延时为t0，预测时间点的方位角需要加上延时所占的时间对应的方位角，则预测时间点的方位角，由于延时受距离的影响不大，基本为固定值，可以固定使用某一次的测量值或者在使用过程中通过类似ping包的方式来实时测量。延时是所有数据传输中必然存在的，尤其是在无线环境中。在无人机空地数据传输的过程中，认为飞机还是按照正常的轨迹运行，在收到飞机的位置信息时，认为飞机已经在传输延时的时间内运动到了新的位置，所以这里做个补偿，让飞机对准新的位置，理论上这样对的更准。
18.针对预测模式下，无人机与地面站之间距离处于预设范围内，基于拟合模型预测当前时间点向未来时间方向各时间点的定向天线跟踪无人机的目标角，在当前时间点与预设周期时间点之间基于预设步进角度设置各预设步进角度分别对应的定时器，定向天线基于各预设步进角度对应的定时器在当前时间点与预设周期时间点之间实时平稳跟踪无人机。由于天线波动较大，如果按正常的工作模式，收到一次机载gps信息调整一次，每次调整
的角度较大，天线的伺服模块在调整角度较大时会出现加速减速，到稳定状态较慢，尤其是当定向天线质量较大时。此时可以通过在上一次的位置和当前的位置中间插入若干点，将一次大的调整改为多次小的调整。以方位角为例，假设当前方位角为x’，调整方向为正，调整步进为1
°
，通过x（t）计算出方位角变为x’+1对应的时间t1，则可以设置定时器t1当定时器触发时将方位角设为x’+1俯仰角设为y（t1）。
19.步骤s3.2：定向天线基于接收无人机的机载gps数据，经gps数引得到定向天线跟踪无人机的目标角的方式，控制定向天线跟踪无人机；收到一次机载gps信息调整一次,待进入下一预设周期时间点时，返回步骤s1。
20.无人机由于性能的限制和工作性质的需要，在使用过程中一般不会做剧烈的机动，大部分场景下为有规律的飞行，典型的场景包括：直线(加速/减速/匀速)运动，平面盘旋，螺旋上升或者下降等，在此过程中，由于地面站不动，此时定向天线的也是规律变化的，即在跟踪的过程中定向天线的方位角和俯仰角也是匀速或者加速/减速变化，所以可以使用过去一段时间内定向天线的方位角和俯仰角来预测未来短时间内的方位角和俯仰角，这样可以抵消gps信息的传输时延，提高跟踪的精度；可以在某些情况下gps信息没有按时上报的情况下继续保持跟踪；给天线驱动装置发送指令的频率不再受gps信息上报频率的控制，天线可以更平稳的运动。
21.针对无人机没有按照既定频率上传机载gps数据至地面站情况，若无人机未上传机载gps数据至地面站超过预设阈值时长，定向天线停止运动、并进入搜索模式，直至地面站重新搜索接收到无人机上传的机载gps数据，基于重新搜索接收到无人机上传的机载gps数据的时间为起始时间，执行步骤s1至s3；若无人机未上传机载gps数据至地面站未超过预设阈值时长，定向天线继续执行步骤s1至s3，如果gps信息丢失时间没有超过阈值，预测时间点的方位角需要加上延时所占的时间对应的方位角、以及加上gps信息已丢失时间对应的方位角。
22.曲线拟合的基本原理是如果已知函数f(x)在若干点xi（i = 1,2,
……
n）处的值为f(xi)，便可根据插值原理建立插值多项式作为f(x)的近似。本发明中定向天线在跟踪的过程中方位角和俯仰角为匀速或者加速/减速变化，故可以采用二次曲线模拟。
23.正交多项式是目前为止多项式拟合最好的方法，不用解线性方程组，根据次数n，只用递推公式方便地计算正交多项式。主要的计算过程如下：根据点集及权函数，用递推公式构造带权正交的多项式：
其中正交。
24.由正交多项式作最小二乘拟合，可计算出代入得其中n=2时即为二次拟合曲线。
25.本计算方法是多种曲线拟合计算方法中的一种。非预测模式下，定向天线基于接收无人机的机载gps数据，经gps数引得到定向天线跟踪无人机的目标角的方式，控制定向天线跟踪无人机。本方案实施中对于个别相对于整体数据偏差较大的数据，默认其满足整体的规律，即允许个别偏差较大的数据存在。
26.gps数引是利用无人机实时发送给地面站的gps位置信息，结合地面站自身的位置信息和定向天线的姿态信息，来计算出无人机和地面站的相对位置，然后来确定跟踪目标角，即定向天线的方位角和俯仰角，系统的主要组成模块如图1所示。
27.基于二次曲线预测的无人机定向天线跟踪方法的系统，包括设置在地面站的地面导航模块、地面通信模块、主控模块、伺服控制模块、定向天线、以及设置在无人机上的机载gps、无人机通信模块，无人机上的机载gps输出端与无人机通信模块输入端连接，无人机通信模块输出端与地面通信模块输入端连接，地面通信模块输出端与主控制器输入端连接，地面导航模块输出端与主控制器输入端连接，主控制器输出端与伺服控制模块输入端连接，伺服控制模块输出端与定向天线输入端连接；无人机上的机载gps经无人机通信模块、地面通信模块将机载gps数据发送至主控制器；地面导航模块采集地面站自身位置信息和定向天线姿态信息发送至主控制器；主控制器基于机载gps数据、地面站自身位置信息和定向天线姿态信息，得到无人机和地面站的相对位置，即得到定向天线跟踪无人机的目标角，并基于定向天线跟踪无人机的目标角，判断是否进入预测模式，传输定向天线跟踪无人机的目标角信息；伺服控制模块基于接收主
控制器的定向天线跟踪无人机的目标角信息，控制定向天线跟踪无人机。
28.本发明设计了基于二次曲线预测的无人机定向天线跟踪方法及系统，定向天线基于二次曲线预测模型预测定向天线跟踪无人机的目标角，进而控制定向天线实时跟踪无人机，解决了由于通信链路传输能力以及低成本gps接收机动态特性的限制，无人机发送给地面站的位置更新频率较低，甚至偶尔可能会瞬时获取不到gps信息的问题；以及在近距离跟踪时，跟踪角度变化波动较大，容易造成跟踪系统运动波动和较大的跟踪误差，显著增加系统磨损的问题；并且解决了gps信息通过链路传输存在一定延时的问题。本设计结合无人机的运动特点，提出了一种基于二次曲线预测的改进型数引方法，在不增加额外硬件设备的前提下，能有效的缓解传统数引跟踪方式的不足。
29.上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。