一种基于人工智能的干扰无人机通信的系统及方法

专利主权项内容

1.一种基于人工智能的干扰无人机通信的系统，其特征在于，所述系统包括：第一捕获器件，设置在无人机反制点，用于采用俯拍取模式获得所述无人机反制点的正上方空域的图像数据并作为定点俯拍图像输出；第二捕获器件，设置在无人机反制点，用于无线下载各类攻击型无人机分别对应的各份基准外形数据，每一类型攻击型无人机对应的基准外形数据为采用不同视角分别对所述类型攻击型无人机的出厂状态下的单机进行成像所获得的仅仅包括单机的不同图案；内容辨识器件，与所述第一捕获器件连接，用于基于无人机成像特征辨识接收到的定点俯拍图像中每一个无人机对象占据的图像分块以及每一个无人机对象对应的整体景深数值；智能解析器件，分别与所述第一捕获器件、所述第二捕获器件以及所述内容辨识器件连接，用于针对每一个无人机对象执行以下智能解析操作：采用卷积神经网络模型根据所述无人机对象占据的图像分块的各个像素点分别对应的各个像素值和各个坐标数值、所述无人机对象对应的整体景深数值以及各类攻击型无人机分别对应的各份基准外形数据智能解析所述无人机对象的当前飞行高度、是否为攻击型无人机的机型标识以及攻击型无人机的机型编号；攻击判断器件，与所述智能解析器件连接，用于在智能解析某一无人机对象为攻击型无人机时，根据智能解析的所述某一无人机对象对应的攻击型无人机的机型编号确定所述某一无人机对象对应的最大攻击角度，根据所述某一无人机对象的当前飞行高度以及所述某一无人机对象对应的最大攻击角度计算所述某一无人机对象的地面攻击范围；定位干扰器件，与所述攻击判断器件连接，用于在所述无人机反制点的定位信息落在某一无人机对象的地面攻击范围内时，向无人机反制点的正上方空域无线发送包括虚假定位数据的干扰信号；其中，所述虚假定位数据用于替换无人机反制点的正上方空域内各个无人机对象本体的真实定位数据以完成干扰处理；其中，采用所述某一无人机对象的地面攻击范围的范围边沿的各个点分别对应的各个定位数据对所述某一无人机对象的地面攻击范围进行数值表示；其中，所述卷积神经网络模型为完成固定数目的各次学习后的卷积神经网络，所述固定数目的取值与攻击型无人机的类型总数成正比，以及在固定数目的各次学习中，正向学习的次数与负向学习的次数相等。