一种针对雷达组网的自适应多无人机协同干扰方法

1.本发明涉及雷达欺骗干扰技术领域，尤其是一种针对雷达组网的自适应多无人机协同干扰方法。


背景技术：

2.针对无人机的侦察探知手段日渐丰富，其中以雷达探测技术最为泛用。雷达探测凭借其搭载平台灵活，体制迭代迅速、组网技术成熟等优点给无人机带来了巨大威胁，这使得单台无人机已经难以适应瞬息万变的环境。目前，以多台无人机协同为基础，研究多变环境自适应的无人机反侦查手段，即多无人机自适应反侦察技术，受到了广泛重视。但由于现有的无人机协同干扰方法还是多为航迹规划问题或是限制条件下的优化问题，现有技术难以应用于复杂多变的环境。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明实施例针对数量、位置灵活变化的雷达组网，提供一种针对雷达组网的自适应多无人机协同干扰方法，以实现对位置及规模未知的雷达组网的航迹欺骗干扰，从而达到多无人机自适应反侦查的目的。
4.本发明实施例的一方面提供了一种针对雷达组网的自适应多无人机协同干扰方法，包括：
5.根据无人机的数量与雷达组网中雷达的数量确定无人机上携带的干扰机所能形成的欺骗点的数量；其中，雷达与无人机的数量均为复数，每台无人机上携带一台干扰机；
6.根据欺骗点的数量对一台无人机与一个雷达单独匹配，使得无人机与雷达的距离总和最小，并控制未与雷达匹配的无人机保持原运动状态；
7.将距离雷达最近的无人机作为主机，与主机距离最近的雷达作为主雷达，其余无人机作为辅机，根据主雷达坐标、主机坐标、主机与主雷达的方位角、主机的航向角及主机的欺骗干扰转发时延，计算第一欺骗点位置参数；
8.根据第一欺骗点位置参数确定辅机对应的目标点，控制辅机运动到对应的目标点，并根据与辅机距离最近的辅雷达坐标、辅机坐标、辅机与辅雷达的方位角、辅机的航向角及辅机的欺骗干扰转发时延，计算第二欺骗点位置参数；
9.其中，第一、第二欺骗点位置参数用于干扰雷达组网。
10.优选地，计算每台无人机对应的欺骗点位置参数的过程，包括：
11.根据无人机坐标与雷达坐标确定无人机与雷达之间的真实距离；
12.根据无人机的欺骗干扰转发时延与真实距离确定欺骗距离，根据无人机的欺骗干扰转发时延确定欺骗速度；
13.根据欺骗速度、欺骗点与雷达的方位角及欺骗点的航向角确定欺骗点与雷达间的直线距离的距离向量；
14.根据欺骗距离、欺骗速度、欺骗点与雷达的方位角及欺骗点的航向角确定欺骗点
与雷达的方位角的角度向量；
15.其中，欺骗点与雷达的方位角，和无人机与雷达的方位角相同；欺骗点的航向角与无人机的航向角相同。
16.优选地，所述根据第一欺骗点位置参数确定辅机对应的目标点，控制辅机运动到对应的目标点，包括：
17.控制辅机运动到第一欺骗点与辅机匹配的雷达所形成的线段上，将辅机与所述线段的垂足作为目标点；
18.若垂足在所述线段外，则将所述线段上确定辅机转发时延的点作为目标点。
19.优选地，还包括：
20.若雷达组网中雷达的数量发生变化，重新计算欺骗点数量，并根据重新计算的欺骗点数量规划无人机的航迹，以使无人机运动到新的指定位置干扰雷达组网。
21.优选地，所述若雷达组网中雷达的数量发生变化，重新计算欺骗点数量，并根据重新计算的欺骗点数量规划无人机的航迹，包括：
22.若雷达组网中雷达的数量增多，且可形成的欺骗点数量不变，则无人机的航迹保持不变。
23.优选地，所述若雷达组网中雷达的数量发生变化，重新计算欺骗点数量，并根据重新计算的欺骗点数量规划无人机的航迹，包括：
24.若雷达组网中雷达的数量增多，且可形成的欺骗点数量减少，则确定重新计算的欺骗点数量与可形成的欺骗点数量的第一差值；
25.保留最新生成前n1个旧欺骗点，根据第一差值控制对应数量的且未与雷达匹配的无人机参与新欺骗点的生成，以使旧欺骗点与新欺骗点的总和与重新计算的欺骗点数量相等，n1雷达组网中雷达数量增多后，可形成的欺骗点数量。
26.优选地，所述若雷达组网中雷达的数量发生变化，重新计算欺骗点数量，并根据重新计算的欺骗点数量规划无人机的航迹，包括：
27.若雷达组网中雷达的数量减少，则保留仍然生效的欺骗点；
28.重新计算欺骗点数量，并确定重新计算的欺骗点数量与仍然生效的欺骗点数量的第二差值；
29.根据第二差值控制对应数量的且未与雷达匹配的无人机参与新欺骗点的生成，以使仍然生效的欺骗点与新欺骗点的总和与重新计算的欺骗点数量相等。
30.本发明实施例的另一方面还提供了一种针对雷达组网的自适应多无人机协同干扰装置，包括：
31.欺骗点数量确定单元，用于根据无人机的数量与雷达组网中雷达的数量确定无人机上携带的干扰机所能形成的欺骗点的数量；其中，雷达与无人机的数量均为复数，每台无人机上携带一台干扰机；
32.无人机匹配单元，用于根据欺骗点的数量对一台无人机与一个雷达单独匹配，使得无人机与雷达的距离总和最小，并控制未与雷达匹配的无人机保持原运动状态；
33.第一欺骗参数计算单元，用于将距离雷达最近的无人机作为主机，与主机距离最近的雷达作为主雷达，其余无人机作为辅机，根据主雷达坐标、主机坐标、主机与主雷达的方位角、主机的航向角及主机的欺骗干扰转发时延，计算第一欺骗点位置参数；
34.第二欺骗参数计算单元，用于根据第一欺骗点位置参数确定辅机对应的目标点，控制辅机运动到对应的目标点，并根据与辅机距离最近的辅雷达坐标、辅机坐标、辅机与辅雷达的方位角、辅机的航向角及辅机的欺骗干扰转发时延，计算第二欺骗点位置参数；
35.其中，第一、第二欺骗点位置参数用于干扰雷达组网。
36.本发明实施例的另一方面还提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；
37.所述存储器用于存储程序；
38.所述处理器执行所述程序实现上述的方法。
39.本发明实施例的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现上述的方法。
40.本发明实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述的方法。
41.本发明先确定欺骗点的疏朗，并根据欺骗点数量，且以无人机与雷达的距离总和最小为匹配目标，对每一台无人机匹配一个雷达，使每台无人机都可以对一个雷达产生干扰，利用多无人机无源定位解决了协同干扰中雷达位置的来源问题，从而确定主机及其对应的第一欺骗点参数，以及辅机及其对应的第二欺骗点参数，第一、第二欺骗点位置参数用于干扰雷达组网，实现对位置及规模未知的雷达组网的自适应航迹欺骗干扰。
附图说明
42.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
43.图1为本发明实施例提供的一种针对雷达组网的自适应多无人机协同干扰方法的流程示意图；
44.图2为本发明实施例提供的一种多无人机协同干扰的场景示例图；
45.图3为本发明实施例提供的一种对单架无人机的运动模型进行建模的场景示例图；
46.图4为本发明实施例提供的一种自适应干扰的流程示意图；
47.图5为本发明实施例提供的一种仿真界面示例图；
48.图6为本发明实施例提供的一种单雷达检测结果的示例图；
49.图7与图8为本发明实施例提供的单台雷达受到简单的欺骗干扰影响的雷达显示图；
50.图9为本发明实施例提供的一种雷达组网抗欺骗干扰结果的示例图；
51.图10为本发明实施例提供的一种多无人机协同干扰结果的示例图；
52.图11为本发明实施例提供的一种自适应无人机协同干扰结果的示例图；
53.图12为本发明实施例提供的一种针对雷达组网的自适应多无人机协同干扰装置的结构框图。
具体实施方式
54.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
55.参照图1，本发明实施例提供了一种针对雷达组网的自适应多无人机协同干扰方法，具体包括以下步骤：
56.步骤s100：根据无人机的数量与雷达组网中雷达的数量确定无人机上携带的干扰机所能形成的欺骗点的数量。雷达与无人机的数量均为复数，每台无人机上携带一台干扰机。
57.具体的，由于单架无人机难以同时干扰多台雷达，假设无人机在某一时刻只进行一次信号转发。因而最多可形成的欺骗点数为：
[0058][0059]
其中，n为无人机的数量，n为雷达组网中雷达的数量，和分别为向上向下取整。
[0060]
为了在雷达组网的融合中心产生有效的欺骗点，无人机群可以同时欺骗部雷达，多无人机协同干扰的示例图可以参照图2。
[0061]
此外，由于单架无人机在短时间内无法同时完成对多部雷达的欺骗，因而若要形成尽可能多的欺骗点，需要多无人机群的飞行航迹进行规划，可将其近似为优化问题，其优化模型为：
[0062][0063][0064]
式中，k为某时刻形成的欺骗点个数，目标函数j用于表征系统的能耗。vr、ar分别为无人机的飞行速度和加速度，越大的飞行速度或加速度需要的能耗越大，cr为无人机群中干扰机开机的数量，对协同干扰没有贡献的无人机应不进行欺骗干扰以节省能量，tr为无人机形成协同干扰过程中耗费的时间，时间越少说明无人机飞过的路径越短，wv、wc、w
t
分别为三者的权重系数。约束条件分别为无人机可以达到的极限速度(v
min
、v
max
)和极限加速度(a
min
、a
max
)。
[0065]
采用贪心算法求解对于上述模型，在增加限制条件的情况下使得目标函数的各个部分都尽可能到最大。
[0066]
步骤s110：根据欺骗点的数量对一台无人机与一个雷达单独匹配，使得无人机与雷达的距离总和最小，并控制未与雷达匹配的无人机保持原运动状态。
[0067]
具体的，每个欺骗点需要个无人机共同完成，共有k组。对于每台无人机，应尽可能选择干扰距离其最近的雷达且不能重复，这是典型的任务分配问题，本发明可以采用匈牙利(hungarian)算法进行指派无人机和雷达，使得无人机与雷达的距离总和最小。未被分配到雷达的无人机则保持原先运动状态不变。
[0068]
步骤s120：将距离雷达最近的无人机作为主机，与主机距离最近的雷达作为主雷
达，其余无人机作为辅机，根据主雷达坐标、主机坐标、主机与主雷达的方位角、主机的航向角及主机的欺骗干扰转发时延，计算第一欺骗点位置参数。
[0069]
具体的，对于每组无人机，设定使用匈牙利算法时距离雷达最近的无人机为主机，其余为辅机，保持主机运动速度和转发时延保持不变。计算每台无人机对应的欺骗点位置参数的过程，包括：
[0070]
s1、根据无人机坐标与雷达坐标确定无人机与雷达之间的真实距离。
[0071]
s2、根据无人机的欺骗干扰转发时延与真实距离确定欺骗距离，根据无人机的欺骗干扰转发时延确定欺骗速度。
[0072]
s3、根据欺骗速度、欺骗点与雷达的方位角及欺骗点的航向角确定欺骗点与雷达间的直线距离的距离向量。
[0073]
s4、根据欺骗距离、欺骗速度、欺骗点与雷达的方位角及欺骗点的航向角确定欺骗点与雷达的方位角的角度向量。
[0074]
其中，欺骗点与雷达的方位角，和无人机与雷达的方位角相同；欺骗点的航向角与无人机的航向角相同。
[0075]
具体的，考虑二维平面内的欺骗干扰问题，首先对单架无人机的运动模型进行建模，参照图3，设雷达坐标为(x0,y0)，无人机坐标为(xr,yr)，其方位角记为θ，航向角记为α，欺骗干扰转发时延为td，生成的欺骗点坐标为(xf,yf)，角度与无人机相同。则欺骗点的运动模型以及雷达端的欺骗点运动模型分别为：
[0076][0077]
对上式进行求导，化简可得：
[0078][0079]
将欺骗点的运动模型以及雷达端的欺骗点运动模型代入求导得到的式子中，可得：
[0080][0081]
上式对于无人机同样适用，若是给定欺骗点的航迹，即已知θ、α等参数，再依据欺骗干扰的转发时延可求rr，则有：
[0082][0083]
此时无人机运动速度为：
[0084][0085]
综上所述，由上述各式可完整描述无人机欺骗干扰的过程，即已知无人机或欺骗其中一个和对应的转发时延便可求解另一个运动参数。
[0086]
步骤s130：根据第一欺骗点位置参数确定辅机对应的目标点，控制辅机运动到对应的目标点，并根据与辅机距离最近的辅雷达坐标、辅机坐标、辅机与辅雷达的方位角、辅
机的航向角及辅机的欺骗干扰转发时延，计算第二欺骗点位置参数。
[0087]
具体的，辅机对应的第二欺骗点位置参数可以参考步骤s120中的说明。
[0088]
其中，第一、第二欺骗点位置参数用于干扰雷达组网。
[0089]
当雷达组网的雷达数量发生变化时，常规的多无人机协同干扰就有可能会失效。因此，考虑上雷达的数量变化是自适应多无人机协同干扰不可或缺的部分。
[0090]
因此，本发明还可以包括：若雷达组网中雷达的数量发生变化，重新计算欺骗点数量，并根据重新计算的欺骗点数量规划无人机的航迹，以使无人机运动到新的指定位置干扰雷达组网。
[0091]
参照图4，当无人机群检测到雷达数量发生变化时，需重新计算欺骗点数量，然后对照下列情况重新规划航迹。
[0092]
情况一：雷达数量增多，可形成的欺骗点数量不变。此时由于先前已经形成了航迹，因而增多的雷达对协同干扰不造成影响，无人机群不需要进行额外的操作。
[0093]
具体的，若雷达组网中雷达的数量增多，且可形成的欺骗点数量不变，则无人机的航迹保持不变。
[0094]
情况二：雷达数量增多，可形成的欺骗点数量减少。假设变化后可形成的欺骗点数量为n1，则无人机端选择保留前n1个旧欺骗点，多余的无人机作为辅机分别参与欺骗点的生成，具体计算步骤参考前面多无人机协同干扰流程。
[0095]
具体的，若雷达组网中雷达的数量增多，且可形成的欺骗点数量减少，则确定重新计算的欺骗点数量与可形成的欺骗点数量的第一差值。
[0096]
保留最新生成前n1个旧欺骗点，根据第一差值控制对应数量的且未与雷达匹配的无人机参与新欺骗点的生成，以使旧欺骗点与新欺骗点的总和与重新计算的欺骗点数量相等，n1雷达组网中雷达数量增多后，可形成的欺骗点数量。
[0097]
情况三：雷达数量减少。当雷达组网某台雷达突然停止工作时，很大可能导致原先规划的欺骗点失效，无人机端需先判断旧的欺骗点是否可以继续生成，保留仍然生效的欺骗点，剩余的无人机和多余的辅机再用于形成新的欺骗点。
[0098]
具体的，若雷达组网中雷达的数量减少，则保留仍然生效的欺骗点。
[0099]
重新计算欺骗点数量，并确定重新计算的欺骗点数量与仍然生效的欺骗点数量的第二差值。
[0100]
根据第二差值控制对应数量的且未与雷达匹配的无人机参与新欺骗点的生成，以使仍然生效的欺骗点与新欺骗点的总和与重新计算的欺骗点数量相等。
[0101]
为了更详细描述本发明，接下来将以具体实例说明本发明的实际应用过程。
[0102]
使用matlab app designer平台设计了一款信号级别的针对雷达组网的多无人机自适应反侦察界面，用于仿真验证和展示结果，界面图如图5所示。
[0103]
上述界面可以分为三大部分：左边为无人机端，用于设置无人机群的各种参数，显示无人机检测的结果和信息；右边为雷达端，用于设置雷达的各种参数，显示雷达的回波波束和检测信息；中间为雷达组网以及各个雷达的检测结果。运行程序后，依次显示下列结果：
[0104]
欺骗干扰：当无人机携带干扰机时，雷达对其进行检测，会出现欺骗点，结果如图6所示。参照图7与图8，本发明实施例提供了单台雷达受到简单的欺骗干扰影响的雷达显示
图。
[0105]
雷达组网：雷达数量增加，雷达组网开始运行，各个雷达仍可以检测到许多假目标，但在融合中心会只保留真目标，结果如图9所示。
[0106]
协同干扰：无人机群开启协同干扰，规划欺骗点，可使得雷达组网的融合中心出现欺骗点，结果如图10所示。
[0107]
自适应协同干扰：当雷达数量发生变化，无人机群需要重新规划欺，以此保持对雷达组网的欺骗，结果如图11所示。
[0108]
本发明实施例依照多无人机飞行方式和针对组网雷达工作特性，考虑上能源成本和复杂多变的环境，与传统协同干扰技术相比，有以下三大优势：
[0109]
(a)利用多无人机无源定位解决了协同干扰中雷达位置的来源问题。
[0110]
(b)实现了低能耗下的多无人机协同欺骗干扰。
[0111]
(c)实现了雷达组网中雷达数量时变下的多无人机协同欺骗干扰。
[0112]
参照图12，本发明实施例提供了一种针对雷达组网的自适应多无人机协同干扰装置，包括：
[0113]
欺骗点数量确定单元，用于根据无人机的数量与雷达组网中雷达的数量确定无人机上携带的干扰机所能形成的欺骗点的数量；其中，雷达与无人机的数量均为复数，每台无人机上携带一台干扰机；
[0114]
无人机匹配单元，用于根据欺骗点的数量对一台无人机与一个雷达单独匹配，使得无人机与雷达的距离总和最小，并控制未与雷达匹配的无人机保持原运动状态；
[0115]
第一欺骗参数计算单元，用于将距离雷达最近的无人机作为主机，与主机距离最近的雷达作为主雷达，其余无人机作为辅机，根据主雷达坐标、主机坐标、主机与主雷达的方位角、主机的航向角及主机的欺骗干扰转发时延，计算第一欺骗点位置参数；
[0116]
第二欺骗参数计算单元，用于根据第一欺骗点位置参数确定辅机对应的目标点，控制辅机运动到对应的目标点，并根据与辅机距离最近的辅雷达坐标、辅机坐标、辅机与辅雷达的方位角、辅机的航向角及辅机的欺骗干扰转发时延，计算第二欺骗点位置参数；
[0117]
其中，第一、第二欺骗点位置参数用于干扰雷达组网。
[0118]
本发明实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行图1所示的方法。
[0119]
在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或所述方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本发明的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。
[0120]
此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本发明，但应当理解的是，除非另有相反说明，所述的功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理
解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本发明。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本发明的范围，本发明的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。
[0121]
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0122]
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
[0123]
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)、便携式计算机盘盒(磁装置)、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)、光纤装置以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
[0124]
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
[0125]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0126]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本
发明的范围由权利要求及其等同物限定。
[0127]
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本发明权利要求所限定的范围内。

技术特征：
1.一种针对雷达组网的自适应多无人机协同干扰方法，其特征在于，包括：根据无人机的数量与雷达组网中雷达的数量确定无人机上携带的干扰机所能形成的欺骗点的数量；其中，雷达与无人机的数量均为复数，每台无人机上携带一台干扰机；根据欺骗点的数量对一台无人机与一个雷达单独匹配，使得无人机与雷达的距离总和最小，并控制未与雷达匹配的无人机保持原运动状态；将距离雷达最近的无人机作为主机，与主机距离最近的雷达作为主雷达，其余无人机作为辅机，根据主雷达坐标、主机坐标、主机与主雷达的方位角、主机的航向角及主机的欺骗干扰转发时延，计算第一欺骗点位置参数；根据第一欺骗点位置参数确定辅机对应的目标点，控制辅机运动到对应的目标点，并根据与辅机距离最近的辅雷达坐标、辅机坐标、辅机与辅雷达的方位角、辅机的航向角及辅机的欺骗干扰转发时延，计算第二欺骗点位置参数；其中，第一、第二欺骗点位置参数用于干扰雷达组网。2.根据权利要求1所述的一种针对雷达组网的自适应多无人机协同干扰方法，其特征在于，计算每台无人机对应的欺骗点位置参数的过程，包括：根据无人机坐标与雷达坐标确定无人机与雷达之间的真实距离；根据无人机的欺骗干扰转发时延与真实距离确定欺骗距离，根据无人机的欺骗干扰转发时延确定欺骗速度；根据欺骗速度、欺骗点与雷达的方位角及欺骗点的航向角确定欺骗点与雷达间的直线距离的距离向量；根据欺骗距离、欺骗速度、欺骗点与雷达的方位角及欺骗点的航向角确定欺骗点与雷达的方位角的角度向量；其中，欺骗点与雷达的方位角，和无人机与雷达的方位角相同；欺骗点的航向角与无人机的航向角相同。3.根据权利要求1所述的一种针对雷达组网的自适应多无人机协同干扰方法，其特征在于，所述根据第一欺骗点位置参数确定辅机对应的目标点，控制辅机运动到对应的目标点，包括：控制辅机运动到第一欺骗点与辅机匹配的雷达所形成的线段上，将辅机与所述线段的垂足作为目标点；若垂足在所述线段外，则将所述线段上确定辅机转发时延的点作为目标点。4.根据权利要求1所述的一种针对雷达组网的自适应多无人机协同干扰方法，其特征在于，还包括：若雷达组网中雷达的数量发生变化，重新计算欺骗点数量，并根据重新计算的欺骗点数量规划无人机的航迹，以使无人机运动到新的指定位置干扰雷达组网。5.根据权利要求4所述的一种针对雷达组网的自适应多无人机协同干扰方法，其特征在于，所述若雷达组网中雷达的数量发生变化，重新计算欺骗点数量，并根据重新计算的欺骗点数量规划无人机的航迹，包括：若雷达组网中雷达的数量增多，且可形成的欺骗点数量不变，则无人机的航迹保持不变。6.根据权利要求4所述的一种针对雷达组网的自适应多无人机协同干扰方法，其特征
在于，所述若雷达组网中雷达的数量发生变化，重新计算欺骗点数量，并根据重新计算的欺骗点数量规划无人机的航迹，包括：若雷达组网中雷达的数量增多，且可形成的欺骗点数量减少，则确定重新计算的欺骗点数量与可形成的欺骗点数量的第一差值；保留最新生成前n1个旧欺骗点，根据第一差值控制对应数量的且未与雷达匹配的无人机参与新欺骗点的生成，以使旧欺骗点与新欺骗点的总和与重新计算的欺骗点数量相等，n1雷达组网中雷达数量增多后，可形成的欺骗点数量。7.根据权利要求4所述的一种针对雷达组网的自适应多无人机协同干扰方法，其特征在于，所述若雷达组网中雷达的数量发生变化，重新计算欺骗点数量，并根据重新计算的欺骗点数量规划无人机的航迹，包括：若雷达组网中雷达的数量减少，则保留仍然生效的欺骗点；重新计算欺骗点数量，并确定重新计算的欺骗点数量与仍然生效的欺骗点数量的第二差值；根据第二差值控制对应数量的且未与雷达匹配的无人机参与新欺骗点的生成，以使仍然生效的欺骗点与新欺骗点的总和与重新计算的欺骗点数量相等。8.一种针对雷达组网的自适应多无人机协同干扰装置，其特征在于，包括：欺骗点数量确定单元，用于根据无人机的数量与雷达组网中雷达的数量确定无人机上携带的干扰机所能形成的欺骗点的数量；其中，雷达与无人机的数量均为复数，每台无人机上携带一台干扰机；无人机匹配单元，用于根据欺骗点的数量对一台无人机与一个雷达单独匹配，使得无人机与雷达的距离总和最小，并控制未与雷达匹配的无人机保持原运动状态；第一欺骗参数计算单元，用于将距离雷达最近的无人机作为主机，与主机距离最近的雷达作为主雷达，其余无人机作为辅机，根据主雷达坐标、主机坐标、主机与主雷达的方位角、主机的航向角及主机的欺骗干扰转发时延，计算第一欺骗点位置参数；第二欺骗参数计算单元，用于根据第一欺骗点位置参数确定辅机对应的目标点，控制辅机运动到对应的目标点，并根据与辅机距离最近的辅雷达坐标、辅机坐标、辅机与辅雷达的方位角、辅机的航向角及辅机的欺骗干扰转发时延，计算第二欺骗点位置参数；其中，第一、第二欺骗点位置参数用于干扰雷达组网。9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器；所述存储器用于存储程序；所述处理器执行所述程序实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种针对雷达组网的自适应多无人机协同干扰方法，包括：根据无人机数量与雷达数量确定欺骗点数量；根据欺骗点的数量对一台无人机与一个雷达单独匹配，使得无人机与雷达的距离总和最小；将距离雷达最近的无人机作为主机，与主机距离最近的雷达作为主雷达，其余无人机作为辅机，根据主雷达坐标、主机坐标、主机与主雷达的方位角、主机的航向角及主机的欺骗干扰转发时延，计算第一欺骗点位置参数；根据第一欺骗点位置参数确定辅机对应的目标点，控制辅机运动到对应的目标点，并计算辅机对应的第二欺骗点位置参数；第一、第二欺骗点位置参数用于干扰雷达组网。本发明自适应对未知位置的雷达进行干扰，可广泛应用于雷达欺骗干扰领域。欺骗干扰领域。欺骗干扰领域。


技术研发人员：饶彬 高玮 陈锡佳 付一夫 郑铭凯 欧阳佳康 周永坤 王伟
受保护的技术使用者：中山大学
技术研发日：2023.05.04
技术公布日：2023/9/23