本发明涉及无人机领域，特别是一种无人机拦截系统。
背景技术：
2014年被称为无人机元年，无人机作为近几年的新型产品，逐渐走进人们的生活。随着无人机制造成本的下降，性能的不断提升，无人机正从军用和高端商用逐渐走向大众市场。美国消费电子协会预计，2016年全球民用无人机(消费级和工业级)有望售出30万架。而到2018年，预计全球无人机市场规模将会攀升到至少10亿美元。目前小型无人机已广泛应用于医疗救援、低空物流、安防监控、森林防火、地质勘探、影视航拍、空中测绘、极地可靠等行业。
然而，无人机作为一种飞行载体，不同的人可以拿它来做不同的事。既不能无限制地使用，也不能因为它有协助犯罪的潜力就完全禁止。无人机虽然有利于各种户外作业的需求，但从防空和犯罪的角度讲，无人机的确可以变成极具危险性的航空武器。若无人机成为世界恐怖分子危害社会的工具，他们能够携带照相机、武器、有毒化学物质和爆炸物等，并可能被大量用于恐怖袭击、间谍行为和走私活动，若管控不好将成为悬在人们头上的定时炸弹。
人类对无人机既有爱又有恨，无人机数量在全球范围内与日俱增，这已经对诸如机场、监狱以及核设施等关键设施造成了极大的安全隐患。此前已经有无人机进入白宫等要害设施的案件，监管者和军方也逐渐产生了新的忧虑，他们担心低价无人机会对商业航班、重要基础设施甚至军队构成威胁，如何应对无人机可能带来的危险，对于无人机的防范已经成为迫切需要解决的问题。为了避免无人机产生安全威胁，现有技术中主要有三个方面的应对措施：
无人机生产厂商在无人机产品飞控系统中加入预防限制措施，如使用GPS限定无人机飞行高度不得超过规定限度，或是禁止在特定区域上空飞行。无人机在靠近全球主要机场和敏感地区时，中心区域无法启动无人机，辐射区域无人机将会自动降低飞行高度。
此类措施很容易被劫持。通过外加模块对无人机GPS自有协议进行篡改就能轻松绕过生产厂商设置的限飞区域。
第二个方面是通过出台相关法规，从飞行时间、飞行距离、飞行距离和无人机重量等反面对无人机进行限制。
此类措施仍然属于对无人机的被动防御，并不能杜绝无人机的恶意使用。
第三个方面是采用电磁干扰措施，通过干扰目标无人机的数据链，使其返航或者坠落。
此类措施容易属于软防御，存在被技术手段规避导致干扰失败的情形，防御力度较弱。
综上所述，随着无人机应用领域和应用规模的扩大，无人机应用过程中可能带来威胁也在同步增大。现有技术中还未出现针对无人机，特别是民用无人机的能有效应对无人机威胁，对来袭无人机实施有效拦截或有效捕获的无人机拦截系统。
技术实现要素：
本发明的目的现有技术中尚未存在一种有效拦截无人机的技术方案，提供一种全方位实时监控目标空域，有效预警无人机威胁，对来袭无人机实施有效拦截的无人机拦截系统。
为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：
一种无人机拦截系统，包括地面预警平台和拦截无人机，其中：
地面预警平台，用于对目标空域实时扫描监控，识别、跟踪目标无人机，向所述拦截无人机发送拦截信号；
拦截无人机，接收所述拦截信号，逼近目标无人机，实施拦截。
进一步的，所述地面预警平台为地面可移动平台，包括监控单元，云台单元和主控单元，其中：
监控单元，用于对目标空域实时扫描探测，向所述主控单元传回监控信息；
云台单元，用于带动所述监控单元转动；
主控单元，用于分析所述监控信息，识别、跟踪目标无人机，向所述拦截无人机发送拦截信号。
进一步的，所述监控单元采用LED红外监控、激光红外监控或红外热成像监控。LED红外监控采用红外发射装置主动将红外光投射到物体上，红外光经物体反射后进入镜头进行成像。激光红外监控在模拟摄像机上配上激光灯源，激光灯采用光斑均匀强化技术，光斑自动对焦技术，相比普通红外摄像机，激光摄像机广度强，画面更加均匀、耗电少，实用寿命更长。在远距离监控场景下，激光红外监控机具有更优的监控效果。红外热成像监控利用红外探测器和光学成像物镜接受被测目标的红外辐射能量分布图，反映到红外探测器的光敏元件上，从而获得红外热像图，所述红外热像图与物体表面的热分补偿相对应，热图像上的不同颜色代表被测物体的不同温度。红外探测可实现对白天和夜晚等光线不足、环境黑暗的场景下对目标区域的有效监控。根据应用场景的不同选用其中的一种或几种监控方式，可以采集到一种或多种图像信息，进一步的，可从中优选出易于识别无人机的图像信息进行识别，也可对多种图像信息进行融合运用，进一步提高识别精度。
优选的，所述监控单元设置于目标空域的中心水平投影位置，有益于对监控区域全方位进行有效监控。
进一步的，所述云台单元为两轴云台，其水平转动角度为0°～360°，垂直转动角度为0°～±90°，水平键控速度0.1°～160°/s，垂直键控速度0.1°～120°/s。云台包括两个伺服电机组成的安装平台，通过位于主控单元的云台控制系统远程控制其水平和垂直方向的运动。位于云台端的云台控制器接收所述云台控制系统的控制指令并进行解码，转换为控制电机运行的控制信号。云台控制器根据控制信号驱动云台上的电机进行相应动作。
进一步的，所述云台控制指令包括云台跟踪方式。所述云台跟踪方式包括手动跟踪方式和自动跟踪方式。所述自动跟踪方式与所述主控单元对目标无人机识别后的目标追踪路径相适应，接收来自主控单元的云台控制指令控制云台实施自动追踪。
进一步的，所述主控单元识别目标无人机包括四步：图像预处理，图像特征提取，图像分类和图像匹配。
所述图像预处理主要包括背景减除法、帧间差分法、光流计算法和统计学方法。所述预处理目的在于去除图像中的噪声，使之成为清晰的点线图，便于提取图像特征。
进一步的，背景减除法主要包括变换域图像预处理算法和空间域图像预处理算法。其中，变换域图像预处理算法包括频率高通滤波法和小波分析预处理算法。频率高通滤波法利用目标和背景分别对应于频率域的高频分量和低频分量，原始信号通过正变化到频率域，滤出低频分量，再通过逆变换得到滤波后的图像信息。小波分析因其具有良好的时频局部化特性，在背景抑制上应用甚广。利用小波变换对原始图像进行分解，获取图像的低频和高频部分，对小波分解得到的低频图像和高频图像进行背景估计，最后重构得到处理结果图像。
空间域图像预处理算法根据背景在邻域内的相关性进行预测，根据预测背景和实际背景之间的误差自适应调整滤波器自身参数，然后通过比较预测背景和原始图像来实现背景压制。常见的空间域图像预处理算法包括中值滤波算法。
图像预处理完成后，点线图中提取方向图和奇异点等结构特征，进行分类，最后将所述结构特征与目标图像库中的目标图像进行匹配，确定目标无人机，完成目标识别。
进一步的，所述主控单元跟踪目标无人机过程关键在于获取图像识别中所提取的静态目标与被追踪目标的对应关系。当目标被识别确定为目标无人机后，所述主控单元将目标的距离、方位、速度等运动学参数进行处理，确定为待追踪无人机目标后，所述地面预警平台监控单元和云台单元随机由规律性扫描状态转为目标追踪状态，所述主控单元将追踪指令传输到所述监控单元和云台单元，对特定目标无人机实时跟踪，直至跟踪结束。实际跟踪过程中，由于无人机本身形态较小，光照、植被、云层、建筑等复杂环境的影响，目标无人机很容易出现跟踪丢失，因此，无人机跟踪过程中的丢失再搜索尤为关键。
进一步的，对于丢失后的目标无人机搜索依据搜索难度递增从三个层面递进进行，分为目标域搜索、局部搜索和全局搜索。
S1，目标域搜索，设当前处理的图像为第k帧，在第k+1帧跟踪丢失，被追踪目标的中心位置在序列图像中依次表示为y0,y1...yk,yk+1...，根据目标运动的连续性，丢失后的目标应在yk附近，故yk+1的估计公式为：
yk+1-yk＝yk-yk-1 (1)
当前处理的第k帧图像中目标无人机位于区域z，在第k+1帧图像中选取所述区域z作为候选区域w，与目标模板匹配，若匹配相似度达到第一阈值，则判定为找到目标无人机，若匹配相似度小于阈值，则执行S2；
优选的，所述区域z以内接椭圆形的方式包括目标无人机，椭圆长轴方向与无人机在静态图像投影的长轴方向一致。
优选的，第一阈值设置为0.8。
当目标无人机由于部分遮挡或图像采集环境因素影响出现跟踪丢失，匹配相似度低于第一阈值时，采用S2，局部搜索。
S2，局部搜索，在第k+1帧图像中，以所述区域z为中心，在其周围随机选取多个候选区域w，所述候选区域w与所述区域z中内接椭圆大小、方向相同，将多个所述候选区域w与目标模板匹配，选取相似度最高且超过第二阈值的候选区域w进行迭代搜索，直到相似度达到第一阈值，则判定为找到目标无人机，若均小于第二阈值，则输入下一帧图像进行局部搜索，若连续n帧图像匹配相似度小于第二阈值，则执行步骤S3；所述n帧根据图像采集设备采集频率决定。
优选的，第二阈值设置为0.6。
S3，全局搜索，以所述区域z为比对模板对第k+1帧图像进行遍历搜索，保留所有相似度大于第三阈值的候选区域w，选择相似度最高且大于第三阈值的候选区域w作为预测的无人机位置。
优选的，第三阈值设置为0.4。
作为一种具体的实施方式，所述拦截无人机通过投掷拦截网捕获目标无人机。当确定跟踪目标无人机为“黑飞”，即可能对监控区域带来的威胁的无人机，所述地面预警平台主控单元向所述拦截无人机发送拦截命令，所述拦截无人机起飞。同时，所述主控单元根据获取的“黑飞”飞行位置信息和运动参数信息，生成拦截无人机飞控信号，将所述飞控信号发送至所述拦截无人机。所述拦截无人机接收所述飞控信号，逼近“黑飞”。所述主控单元根据所述拦截无人机与所述“黑飞”的相对运动关系，当两者相对运动速度小于预定值，且所述拦截无人机位于所述“黑飞”时，向所述拦截无人机发送捕获命令，所述拦截无人机将挂载于其机体下方的拦截网释放，完成对“黑飞”的捕获。所述拦截网具有质量轻、不易绞断的物理特性。
作为一种具体的实施方式，所述拦截无人机通过投掷拦截绳索拦截目标无人机。与前述拦截网捕获“黑飞”在飞抵“黑飞”之前的过程相同，当所述拦截无人机飞抵“黑飞”后，所述主控单元发送拦截命令，所述拦截无人机抛掷绳索，使“黑飞”旋翼停止转动，进而降落。所述绳索具有质量轻、不易绞断的物理特性，相比拦截网，更易携带。
进一步的，所述拦截无人机设置有目标识别、跟踪模块。所述拦截无人机配备目标识别、跟踪模块可以获取目标无人机更为准确的图像信息和位置信息，减少与地面预警平台的信息交互环节，提高跟踪能力。
进一步的，所述主控单元还包括拦截无人机控制终端，用于控制所述拦截无人机逼近目标无人机。当目标无人机位于人眼视距范围内时，工作人员通过操作所述控制终端，遥控拦截无人机逼近“黑飞”，实施精准拦截。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明提供的无人机拦截系统通过采用地面预警平台结合拦截无人机的方式实现对来袭无人机的有效监控、识别、跟踪和拦截。地面预警平台采用红外监控方式结合云台单元实现对监控空域的全天候全方位实时监控，无人机识别、跟踪技术实时获取目标无人机空间数据和运动参数。目标无人机拦截采取拦截无人机逼近后采取拦截措施的方式，相比地面直接发射网弹的拦截方式，拦截能力显著提高。
综上所述，本发明提供的无人机拦截系统实现对监控区域的有效监控，提高了对于“黑飞”的拦截能力，拦截方式属于主动式、物理方式拦截，避免了对周边设施的电磁干扰。
附图说明：
图1为本发明提供的无人机拦截系统结构图；
图中标记：10-地面预警平台，20-拦截无人机，101-主控单元，102-监控单元，103-云台单元。
具体实施方式
下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。
实施例1
本实施例阐述了一种地面预警-空中拦截无人机拦截系统，如图1所示，包括地面预警平台10和拦截无人机20，其中：
地面预警平台10，用于对目标空域实时扫描监控，识别、跟踪目标无人机，向所述拦截无人机发送拦截信号；
拦截无人机20，接收所述拦截信号，逼近目标无人机，实施拦截。
进一步的，所述地面预警平台10为地面可移动平台，包括监控单元102，云台单元103和主控单元101，其中：
监控单元102，用于对目标空域实时扫描探测，向所述主控单元传回监控信息；
云台单元103，用于带动所述监控单元转动；
主控单元101，用于分析所述监控信息，识别、跟踪目标无人机，向所述拦截无人机发送拦截信号。
进一步的，所述监控单元102采用LED红外监控、激光红外监控或红外热成像监控。LED红外监控采用红外发射装置主动将红外光投射到物体上，红外光经物体反射后进入镜头进行成像。激光红外监控在模拟摄像机上配上激光灯源，激光灯采用光斑均匀强化技术，光斑自动对焦技术，相比普通红外摄像机，激光摄像机广度强，画面更加均匀、耗电少，实用寿命更长。在远距离监控场景下，激光红外监控机具有更优的监控效果。红外热成像监控利用红外探测器和光学成像物镜接受被测目标的红外辐射能量分布图，反映到红外探测器的光敏元件上，从而获得红外热像图，所述红外热像图与物体表面的热分补偿相对应，热图像上的不同颜色代表被测物体的不同温度。红外探测可实现对白天和夜晚等光线不足、环境黑暗的场景下对目标区域的有效监控。根据应用场景的不同选用其中的一种或几种监控方式，可以采集到一种或多种图像信息，进一步的，可从中优选出易于识别无人机的图像信息进行识别，也可对多种图像信息进行融合运用，进一步提高识别精度。
优选的，所述监控单元102设置于目标空域的中心水平投影位置，有益于对监控区域全方位进行有效监控。
进一步的，所述云台单元103为两轴云台，其水平转动角度为0°～360°，垂直转动角度为0°～±90°，水平键控速度0.1°～160°/s，垂直键控速度0.1°～120°/s。云台包括两个伺服电机组成的安装平台，通过位于主控单元101的云台控制系统远程控制其水平和垂直方向的运动。位于云台端的云台控制器接收所述云台控制系统的控制指令并进行解码，转换为控制电机运行的控制信号。云台控制器根据控制信号驱动云台上的电机进行相应动作。
进一步的，所述云台控制指令包括云台跟踪方式。所述云台跟踪方式包括手动跟踪方式和自动跟踪方式。所述自动跟踪方式与所述主控单元对目标无人机识别后的目标追踪路径相适应，接收来自主控单元的云台控制指令控制云台实施自动追踪。
进一步的，所述主控单元103识别目标无人机包括四步：图像预处理，图像特征提取，图像分类和图像匹配。
所述图像预处理主要包括背景减除法、帧间差分法、光流计算法和统计学方法。所述预处理目的在于去除图像中的噪声，使之成为清晰的点线图，便于提取图像特征。
进一步的，背景减除法主要包括变换域图像预处理算法和空间域图像预处理算法。其中，变换域图像预处理算法包括频率高通滤波法和小波分析预处理算法。频率高通滤波法利用目标和背景分别对应于频率域的高频分量和低频分量，原始信号通过正变化到频率域，滤出低频分量，再通过逆变换得到滤波后的图像信息。小波分析因其具有良好的时频局部化特性，在背景抑制上应用甚广。利用小波变换对原始图像进行分解，获取图像的低频和高频部分，对小波分解得到的低频图像和高频图像进行背景估计，最后重构得到处理结果图像。
空间域图像预处理算法根据背景在邻域内的相关性进行预测，根据预测背景和实际背景之间的误差自适应调整滤波器自身参数，然后通过比较预测背景和原始图像来实现背景压制。常见的空间域图像预处理算法包括中值滤波算法。
图像预处理完成后，点线图中提取方向图和奇异点等结构特征，进行分类，最后将所述结构特征与目标图像库中的目标图像进行匹配，确定目标无人机，完成目标识别。
进一步的，所述主控单元101跟踪目标无人机过程关键在于获取图像识别中所提取的静态目标与被追踪目标的对应关系。当目标被识别确定为目标无人机后，所述主控单元101将目标的距离、方位、速度等运动学参数进行处理，确定为待追踪无人机目标后，所述地面预警平台10监控单元102和云台单元103随机由规律性扫描状态转为目标追踪状态，所述主控单元101将追踪指令传输到所述监控单元102和云台单元103，对特定目标无人机实时跟踪，直至跟踪结束。实际跟踪过程中，由于无人机本身形态较小，光照、植被、云层、建筑等复杂环境的影响，目标无人机很容易出现跟踪丢失，因此，无人机跟踪过程中的丢失再搜索尤为关键。
进一步的，对于丢失后的目标无人机搜索依据搜索难度递增从三个层面递进进行，分为目标域搜索、局部搜索和全局搜索。
S1，目标域搜索，设当前处理的图像为第k帧，在第k+1帧跟踪丢失，被追踪目标的中心位置在序列图像中依次表示为y0,y1...yk,yk+1...，根据目标运动的连续性，丢失后的目标应在yk附近，故yk+1的估计公式为：
yk+1-yk＝yk-yk-1 (1)
当前处理的第k帧图像中目标无人机位于区域z，在第k+1帧图像中选取所述区域z作为候选区域w，与目标模板匹配，若匹配相似度达到第一阈值，则判定为找到目标无人机，若匹配相似度小于阈值，则执行S2；
优选的，所述区域z以内接椭圆形的方式包括目标无人机，椭圆长轴方向与无人机在静态图像投影的长轴方向一致。
优选的，第一阈值设置为0.8。
当目标无人机由于部分遮挡或图像采集环境因素影响出现跟踪丢失，匹配相似度低于第一阈值时，采用S2，局部搜索。
S2，局部搜索，在第k+1帧图像中，以所述区域z为中心，在其周围随机选取多个候选区域w，所述候选区域w与所述区域z中内接椭圆大小、方向相同，将多个所述候选区域w与目标模板匹配，选取相似度最高且超过第二阈值的候选区域w进行迭代搜索，直到相似度达到第一阈值，则判定为找到目标无人机，若均小于第二阈值，则输入下一帧图像进行局部搜索，若连续n帧图像匹配相似度小于第二阈值，则执行步骤S3；所述n帧根据图像采集设备采集频率决定。
S3，全局搜索，以所述区域z为比对模板对第k+1帧图像进行遍历搜索，保留所有相似度大于第三阈值的候选区域w，选择相似度最高且大于第三阈值的候选区域w作为预测的无人机位置。
进一步的，所述拦截无人机通过投掷拦截网捕获目标无人机。当确定跟踪目标无人机为“黑飞”，即可能对监控区域带来的威胁的无人机，所述地面预警平台主控单元向所述拦截无人机发送拦截命令，所述拦截无人机起飞。同时，所述主控单元根据获取的“黑飞”飞行位置信息和运动参数信息，生成拦截无人机飞控信号，将所述飞控信号发送至所述拦截无人机。所述拦截无人机接收所述飞控信号，逼近“黑飞”。所述主控单元根据所述拦截无人机与所述“黑飞”的相对运动关系，当两者相对运动速度小于预定值，且所述拦截无人机位于所述“黑飞”时，向所述拦截无人机发送捕获命令，所述拦截无人机将挂载于其机体下方的拦截网释放，完成对“黑飞”的捕获。所述拦截网具有质量轻、不易绞断的物理特性。所述拦截网未发射时位于所述拦截无人机的拦截网舱体内，当所述主控单元发送捕获命令时，所述拦截网舱体打开舱门，所述拦截网依靠重力重要释放并打开，完成捕获。
作为优选的实施方案，所述拦截网舱体内设置有拦截网弹射装置，以便拦截网快速捕获目标无人机。
作为优选的实施方案，所述拦截网采用高强高模聚乙烯、碳纤维和金属纤维编织而成的网具。
进一步的，所述拦截无人机设置有目标识别、跟踪模块。所述拦截无人机配备目标识别、跟踪模块可以获取目标无人机更为准确的图像信息和位置信息，提高跟踪能力。
进一步的，所述主控单元还包括拦截无人机控制终端，用于控制所述拦截无人机逼近目标无人机。当目标无人机位于人眼视距范围内时，工作人员通过操作所述控制终端，遥控拦截无人机逼近“黑飞”，实施精准拦截。
实施例2
实施例2所述的无人机拦截系统与实施例1的区别在于，采用拦截无人机释放绳索的方式，实现对目标无人机螺旋桨的干扰、制动，致使其坠落。
所述拦截无人机通过投掷拦截绳索拦截目标无人机。与前述拦截网捕获“黑飞”在飞抵“黑飞”之前的过程相同，仅拦截目标无人机的方式存在差异。当所述拦截无人机飞抵“黑飞”后，所述主控单元发送拦截命令，所述拦截无人机抛掷绳索，使“黑飞”旋翼停止转动，进而降落。所述绳索具有质量轻、不易绞断的物理特性，相比拦截网，更易携带。
进一步的，所述拦截无人机包括绳索投掷机构，所述绳索投掷机构包括绳索、投掷筒和与所述主控单元通信的投掷控制单元。所述绳索穿入所述投掷筒内部，所述绳索一端由所述绳索控制单元控制，当所述主控单元向所述拦截无人机发送拦截命令时，所述绳索控制单元接触对所述绳索的控制，绳索受其自身重力作用缠绕于下方目标无人机的螺旋桨上，实现拦截目的。