非视距场景下基于无人机外挂射频载荷的移动终端定位系统及方法

本发明涉及移动终端射频信号探测，尤其涉及一种非视距场景下基于无人机外挂射频载荷的移动终端定位系统及方法。

背景技术：

1、在建筑坍塌、山体滑坡、密林遮蔽、浓烟覆盖等应急救援场景中，受困人员常被岩土、混凝土、植被完全遮挡，常规可见光、红外探测设备依赖视距传播，遮挡环境下信号完全失效，难以完成目标搜寻。为此行业发展出无人机wifi射频搜救技术，依靠移动终端无线信号的穿透特性实现非视距探测，但现有主流方案存在多重难以规避的技术缺陷。

2、当前主流wifi搜救采用主动诱导模式，由无人机模拟无线接入点广播信号，诱导手机发起扫描、接入交互以采集射频数据。该方式高度依赖终端主动响应行为，随着手机隐私保护、省电休眠机制升级，终端会主动限制wifi扫描频次，在低电量、复杂电磁干扰环境下难以输出稳定响应信号，无法支撑长时间、大范围连续搜救作业。

3、同时现代移动终端普遍开启mac地址随机化机制，设备会周期性更换探嗅帧源mac地址。现有系统仅以mac作为唯一目标标识，无法关联不同随机地址对应的同一台终端，会拆分出大量短时虚假目标，造成轨迹断裂、目标数量虚高，严重破坏目标连续跟踪能力，干扰救援人员对受困人员规模、活动范围的判断。

4、定位解算层面存在双重误差问题：一方面废墟、墙体带来的多径、遮挡效应会大幅畸变rssi信号，采用自由空间损耗模型换算距离会产生巨大测距误差；另一方面无人机往复直线航迹易造成采样点分布集中、观测夹角狭窄，观测几何矩阵病态、gdop指标超限，多点定位求解极易出现坐标漂移、发散。现有技术未设置几何退化判定机制，会直接输出失真定位结果，极易误导搜救方向。

5、在射频热力可视化环节，现有系统对离散采样点直接全局插值生成热力图，未绑定无人机真实飞行航迹约束，远离航迹、无实测数据的空白区域会生成虚假信号热点，热力图可信度低，增加现场误判风险。此外现有地面指挥软件的数据解析、定位解算、热力渲染、界面刷新同步执行，高频回传的海量射频数据易引发界面卡顿、态势刷新延迟，难以保障救援实时决策需求。

6、因此，亟需一种以被动监听为前端采集方式、以随机化地址聚合、几何退化自适应降级和物理航迹约束可视化为核心处理机制的无人机外挂射频载荷移动终端定位系统及方法，以提高非视距搜救环境下目标识别连续性、定位输出稳定性和热力图可信度。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提供一种非视距场景下基于无人机外挂射频载荷的移动终端定位系统及方法。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种非视距场景下基于无人机外挂射频载荷的移动终端定位系统，包括无人机平台、空中感知载荷、地面接收站及地面指挥工作站；

3、所述空中感知载荷挂载于无人机平台，所述空中感知载荷与地面接收站通过低频长距无线链路建立无线通信连接；所述地面接收站与地面指挥工作站连接；

4、所述空中感知载荷用于被动截获移动终端发出的wifi探嗅管理帧，提取射频特征信息，同步绑定无人机平台的空间位姿信息与时间信息，封装生成回传报文并发送至所述地面接收站；所述地面接收站用于接收、解调回传报文，并将结构化报文数据注入地面指挥工作站；

5、所述地面指挥工作站用于对注入的报文数据执行随机化mac地址实体簇聚合、加权定位解算、观测几何退化判定、空间射频标量场重构，输出带置信状态的可视化搜救结果。

6、进一步，所述空中感知载荷包括无线嗅探主控模块、定位授时模块、低频长距通信模块、独立供电模块、存储/缓存模块以及天线单元；

7、所述独立供电模块分别为无线嗅探主控模块、定位授时模块、低频长距通信模块、存储/缓存模块、天线单元独立供电；所述定位授时模块与无线嗅探主控模块连接，用于向无线嗅探主控模块传输时空基准数据；所述无线嗅探主控模块与低频长距通信模块连接，用于传输封装完成的回传报文；所述无线嗅探主控模块与存储/缓存模块电连接，用于临时存储未成功回传的采样数据；所述天线单元分别与无线嗅探主控模块、低频长距通信模块射频连接，分别完成wifi信号接收、低频无线数据发送。

8、进一步，所述无线嗅探主控模块提取的射频特征信息包括源mac地址、接收信号强度rssi、wifi信道、接收时间和信噪比snr；所述无线嗅探主控模块按照预设信道策略周期性执行跳频扫描，仅捕获移动终端自发发出的wifi探嗅管理帧，不主动发射无线信号诱导终端交互；

9、所述定位授时模块输出的空间位姿信息与时间信息包含无人机经度、纬度、海拔高度和时间戳；所述定位授时模块向无线嗅探主控模块同步输出空间位姿与时间数据；

10、所述定位授时模块采用gnss定位模块、rtk高精度定位模块或惯导融合定位模块中的任意一种；所述低频长距通信模块采用lora通信、窄带数传或自组网低速无线通信制式中的任意一种。

11、进一步，所述地面指挥工作站包含主显示与交互线程和后台异步解算线程；

12、所述主显示与交互线程独立执行人机交互、无人机航迹渲染、实体簇列表展示、热力场可视化和告警结果输出；

13、所述后台异步解算线程独立执行报文解析、随机化mac地址聚合、加权定位解算、gdop几何退化指标计算、空间射频标量场重构；

14、所述主显示与交互线程、后台异步解算线程通过线程安全队列完成数据交互。

15、进一步，所述后台异步解算线程执行mac地址去随机化聚合的具体逻辑为：通过mac地址局部管理位区分随机化mac地址，构建包含时间差、rssi偏差、空间位移、信道一致性、轨迹连续性、采样质量的多维时空物理指纹特征向量，加权计算采样点与活跃实体簇的匹配评分，依据评分阈值与次优评分差值的双重条件判定采样点归属，完成实体簇合并或新建；

16、所述后台异步解算线程执行加权定位解算与几何退化判定的具体逻辑为：筛选实体簇内有效独立采样点，基于采样质量、空间分布构建加权矩阵，建立加权残差目标函数并迭代求解候选目标位置；计算几何退化指标，几何退化指标未超限则输出高置信多点定位结果，几何退化指标超限则切换单点峰值强特征降级模型输出模糊定位结果并标记低置信状态；

17、所述后台异步解算线程执行空间射频标量场重构与物理轨迹退避遮罩的具体逻辑为：基于实体簇离散采样点建立目标区域虚拟网格，通过空间插值生成初始射频标量场；计算各网格点到无人机完整采样航迹集合的最小距离，构建分段式物理轨迹退避遮罩函数；将初始射频标量场与遮罩函数相乘得到约束可信热力场，仅在遮罩有效区域搜索信号极值作为目标候选位置。

18、本发明还提供了一种非视距场景下基于无人机外挂射频载荷的移动终端定位方法，应用所述的非视距场景下基于无人机外挂射频载荷的移动终端定位系统，该移动终端定位方法划分为：空地数据链路及报文封装流程、mac地址去随机化聚合流程、定位解算与gdop自适应降级流程以及空间射频标量场重构与物理轨迹退避遮罩流程；

19、所述空地数据链路及报文封装流程用于在空中完成wifi射频信号捕获、时空标签绑定、标准化报文封装、低频空地无线回传，向地面端输出结构化射频采样数据；

20、所述mac地址去随机化聚合流程用于对随机化mac地址对应的离散采样点构建多维时空物理指纹，将同一物理移动终端的多组不同随机mac采样点归并为单一设备实体簇，以消除mac随机化带来的虚假目标；

21、所述定位解算与gdop自适应降级流程用于对实体簇采样点执行加权多点定位求解，通过多类几何退化指标判定采样航迹观测质量，几何退化时自动切换单点峰值降级定位模型；

22、所述空间射频标量场重构与物理轨迹退避遮罩流程用于基于离散采样点生成连续射频热力场，依托无人机真实飞行航迹构建遮罩函数抑制无采样区域虚假热点，输出可信热力极值作为目标辅助定位参考。

23、进一步，所述空地数据链路及报文封装流程包括以下步骤：

24、s101、截获wifi探嗅管理帧：空中感知载荷的无线嗅探主控模块被动监听、截获周边移动终端自发发出的wifi探嗅管理帧；

25、s102、提取目标特征信息：无线嗅探主控模块从wifi探嗅管理帧中提取射频特征信息，射频特征信息包括源mac地址、接收信号强度rssi、wifi信道以及接收时间；

26、s103、读取无人机位姿信息：无线嗅探主控模块读取定位授时模块实时输出的无人机位姿信息，无人机位姿信息包括无人机经度、纬度、高度以及时间信息；

27、s104、执行时空标签绑定：无线嗅探主控模块将步骤s102获取的射频特征信息与步骤s103获取的无人机位姿信息执行时空标签绑定，生成采样数据；

28、s105、形成无线回传报文：无线嗅探主控模块将绑定完成的采样数据封装为扩展回传报文；

29、s106、通过低频长距无线链路发送：低频长距通信模块将扩展回传报文通过低频长距无线链路远距离发送至地面接收站；

30、s107、地面接收站接收并解调：地面接收站接收空中回传的无线射频信号，并将其解调为结构化数据流；

31、s108、注入地面指挥工作站301：地面接收站将结构化数据流注入地面指挥工作站，由后台异步解算线程读取结构化数据流开展后续流程。

32、进一步，所述mac地址去随机化聚合流程包括以下步骤：

33、s201、接收并标准化空地回传数据包：后台异步解算线程接收地面接收站注入的结构化数据流，进行完整性校验和字段解析，得到至少包括源mac地址、接收信号强度rssi、wifi信道、接收时间、无人机经度、纬度和高度的结构化采样点；

34、s202、判断源mac地址是否为随机化mac：根据mac局部管理位判断当前采样点源mac地址是否为随机化mac地址，若mac地址的局部管理位未被置位，则将其作为相对稳定的设备标识；若局部管理位被置位，则继续下述步骤；

35、s203、建立采样点的时空物理描述：对于每个采样点，系统建立采样描述项：；

36、其中，表示源mac地址，表示接收时间，表示无人机采样三维坐标，表示接收信号强度，表示wifi信道，表示采样质量指标；

37、s204、维护真实设备实体簇；系统为每个推定真实移动终端维护一个实体簇cj；单个实体簇cj存储内容包含历史采样队列、最近更新时间、rssi统计均值、代表性空间坐标、信道分布、轨迹变化趋势、实体置信度和生命周期状态；

38、s205、生成候选实体簇集合：若当前采样点对应随机化mac地址时，在预设活跃时间窗口内遍历实体簇，仅将空间距离、最近更新时间、采样质量满足预设粗筛条件的实体簇加入候选实体簇集合；

39、s206、构建多维时空物理指纹特征向量：针对当前采样点rk与候选实体簇cj，构建多维时空物理指纹特征向量：

40、；

41、其中，表示采样时间差；表示rssi强度偏差；表示空间坐标距离差；表示信道一致性差值；表示轨迹连续性偏差；表示采样质量差值；

42、s207、对特征进行归一化和惩罚变换：对多维时空物理指纹特征向量的各分量执行归一化、分段惩罚变换，将原始差值映射为同向匹配评分分量；

43、s208、计算候选匹配评分：根据预设权重计算当前采样点与单个候选实体簇的匹配评分，计算公式为：

44、；

45、式中，、、、、、分别为时间差、rssi偏差、空间距离、信道一致性、轨迹连续性、采样质量维度对应的预设权重系数；

46、评分数值越低，代表当前采样点与候选实体簇归属同一终端的概率越高；

47、s209、执行阈值与次优差距双条件判定：采用双匹配条件判定规则筛选最优匹配实体簇，判定条件为：最优匹配评分满足，最优与次优匹配评分差值满足；

48、当上述两个匹配条件同时满足，则将当前采样点合并至最优候选实体簇；

49、仅最优匹配评分条件满足，最优与次优匹配评分差值条件不满足时，则标记采样点为待确认采样；所述待确认采样写入待确认缓存，并在预设确认时间窗内结合后续新增采样点重新计算匹配评分；重新满足双匹配条件时合并至最优候选实体簇，确认时间窗届满仍未满足双匹配条件时，以该待确认采样点创建新的设备实体簇；

50、若两个匹配条件均不满足，则以当前采样点创建新的设备实体簇；

51、s210、更新实体簇状态和置信度：若步骤s209双匹配条件判定通过，将当前采样点合并至对应真实设备实体簇，并同步更新实体簇历史采样队列、rssi统计值、代表坐标、信道分布、轨迹变化趋势、最近更新时间和实体置信度；

52、s211、创建、冻结或淘汰实体簇：若步骤s209判定不存在满足双匹配条件的候选实体簇，将当前采样点作为初始采样数据，创建新的设备实体簇；对于超过预设时长未更新的实体簇，将其状态从活跃状态切换为冻结状态；对于冻结状态超过预设时长且置信度低于预设阈值的实体簇从活跃候选集合中淘汰，仅保留历史记录用于任务回放；

53、s212：输出实体簇缓存队列：将更新完成的全部设备实体簇缓存队列推送至后台异步解算线程，用于后续定位解算、gdop判断和空间场重构。

54、进一步，所述定位解算与gdop自适应降级流程包括以下步骤：

55、s301、从实体簇缓存队列读取采样点：后台异步解算线程周期性的从实体簇缓存队列读取采样点；每个采样点至少包括无人机坐标、接收信号强度rssi、时间戳、采样质量指标和对应实体簇标识；

56、s302、判断有效独立采样点数量是否达到设定阈值，若数量不满足，则暂不执行正式定位求解，等待新增采样点，直至有效独立采样点数量达到设定阈值；

57、s303、构建加权矩阵：对于每个有效独立采样点，根据接收信号强度rssi、时间新鲜度、空间分布和采样质量计算单点权重，由全部单点权重构成对角形式加权矩阵w；

58、单个有效独立采样点的权重表达式为：

59、；

60、式中，、、、分别为rssi强度、采样新鲜度、采样质量、空间分布四类维度对应的预设固定加权系数；为接收信号强度映射函数，为采样时间新鲜度映射函数，为采样质量映射函数，为采样点空间分布贡献度映射函数；

61、加权矩阵w为对角矩阵，矩阵对角线元素依次为各有效独立采样点对应的权重，矩阵其余非对角位置数值全部置零；

62、s304、构建加权残差目标函数：根据有效独立采样点坐标与候选目标坐标之间的关系建立残差目标函数；对于第i个有效独立采样点的残差可表示为：

63、；

64、其中，p表示待求目标坐标，表示无人机采样坐标，表示由rssi或其他射频特征形成的等效约束；

65、整合全部有效独立采样点残差项，构建加权目标函数为：；

66、s305、执行多点定位求解：后台异步解算线程通过数值优化算法对加权目标函数求解，得到候选位置解phat；

67、s306、构建观测几何矩阵：围绕候选位置解phat构建观测雅可比矩阵h，再根据雅可比矩阵h和权重矩阵w构建信息矩阵；

68、s307、计算几何退化指标：基于信息矩阵g计算gdop几何精度因子、信息矩阵条件数κ(g)、信息矩阵最小特征值λmin(g)、采样点航迹覆盖角度至少一项几何退化指标；

69、s308、判定观测几何是否退化：步骤s307中计算的任意一项几何退化指标超过预设阈值时，则判定几何退化；

70、s309、输出高置信多点解算结果：当步骤s308判定观测几何未退化且求解残差满足要求时，输出多点定位解算结果，并将结果状态标记为高置信或正常定位；

71、s310、切换至单点峰值强特征降级模型：当步骤s308判定观测几何退化，切换至单点峰值强特征降级模型，单点峰值降级模型从实体簇历史采样队列中选取rssi强度最高的有效独立采样点作为峰值采样点；

72、s311、输出降级定位结果和待复核状态：以峰值采样点对应的无人机空间坐标及邻域范围作为模糊定位区域输出；同步标注降级原因，标记为待复核低置信状态；

73、s312、空间场重构结果融合显示：将高置信多点解算结果和降级定位结果统一推送至主显示与交互线程；主显示与交互线程将定位坐标、模糊区域与遮罩约束后的射频热力场融合同步展示。

74、进一步，所述空间射频标量场重构与物理轨迹退避遮罩流程包括以下步骤：

75、s401、获取实体簇历史采样点：从目标实体簇缓存队列筛选参与空间场重构的离散采样点；

76、s402、建立目标区域虚拟网格：在搜救目标区域内生成规则虚拟网格，虚拟网格分辨率根据无人机飞行高度、采样点分布密度、地图比例尺、救援任务定位精度要求自适应配置；

77、s403、执行空间插值，得到初始射频标量场：基于离散采样点对虚拟网格全部网格点执行空间插值运算，生成初始射频标量场；对于任意网格点x，可表示为：；

78、s404、构建无人机真实采样航迹集合：将参与采样的无人机真实坐标点按时间顺序组成航迹集合：

79、；

80、并由相邻采样点两两连接生成航迹线段集合：

81、；

82、s405、计算网格点到真实航迹的最小距离：对于虚拟网格内任意网格点x，计算网格点到无人机真实采样航迹集合的最小欧式距离；

83、s406、根据最小欧式距离构建物理轨迹退避遮罩：基于最小欧式距离构建分段式物理轨迹退避遮罩函数，遮罩函数表达式为：

84、；

85、式中，d1为高置信度区域距离阈值，d2为屏蔽区域距离阈值，为随距离增大而单调减小的衰减函数；

86、；

87、s407、获得航迹约束后的射频标量场：将初始射频标量场与遮罩函数逐网格相乘，生成航迹约束可信射频标量场，公式为：

88、；

89、s408、划分可信区域、退避区域和屏蔽区域：依据遮罩函数mask(x)的输出数值将热力图划分为三类差异化展示区域：

90、mask(x)=1对应可信区域、0

91、可信区域完整渲染热力梯度，过渡衰减退避区域降低透明度展示，无采样屏蔽区域不参与热力极值检索；

92、s409：输出热力场极值和目标可能位置：仅在可信区域、过渡衰减退避区域组成的遮罩后射频标量场内检索信号强度极值点，将极值点及其周边邻域作为移动终端候选位置输出，并结合多点定位解算结果、gdop几何状态、实体簇置信度以及采样质量生成综合搜救态势可视化数据推送至主显示与交互线程。

93、本发明的有益效果：

94、1.本发明通过无人机外挂射频感知载荷在空中被动截获移动终端wifi探嗅管理帧，无需目标终端主动配合，可穿透障碍物获取信号，提升非视距场景下的信号捕获成功率，为复杂救援环境提供了可见光和红外探测之外的可靠辅助搜救手段；与现有主动模拟wifi网络诱导终端连接的技术方案相比，无需移动终端完成连接或认证交互，采用被动感知方式，避免对目标造成干扰，更适用于低干预、低交互的复杂救援场景，保障救援行动的安全性与隐蔽性。

95、2.本发明摒弃单纯依赖mac地址作为唯一目标标识的传统方案，构建了包含时间差、rssi偏差、空间位移、信道一致性、轨迹连续性和采样质量的多维时空物理指纹，以改善mac地址随机化带来的身份混淆问题；通过阈值判定与次优差距双条件结合的实体簇聚合算法，可对同一物理终端的多个随机化mac地址进行聚合，降低虚假目标和短生命周期目标数量，提升目标跟踪的连续性和准确性，解决了现有技术在mac随机化环境下目标易丢失的技术问题。

96、3.本发明在多点加权定位求解后，引入几何退化指标综合判定机制，通过计算gdop、信息矩阵条件数、最小特征值及覆盖角度等多维度指标，评估观测几何质量，识别观测几何不佳的定位场景；当观测几何不满足定位精度要求时，系统自动切换至单点峰值强特征降级模型，并以降级状态或待复核状态输出结果，避免病态解算结果被误用，提升非视距环境下定位结果的可靠性和稳定性，降低救援决策风险。

97、4.本发明在将离散射频采样点重构为空间连续标量场的过程中，引入基于无人机真实采样航迹的物理轨迹退避遮罩技术，对远离真实航迹、缺乏采样支撑的区域进行信号衰减或屏蔽处理；该技术可有效约束热力图插值范围，使热力图极值更贴近实际测量范围，降低传统插值外扩导致的虚假热点和误判区域，提升射频热力场的空间精度和可靠性，为救援人员提供更准确的目标区域指引。

98、5.本发明采用低频长距无线链路回传射频特征数据，适用于远距离低速率传输场景，相比传统高频通信链路，在复杂地形或遮挡环境下具有更强的穿透能力和抗干扰能力；系统支持根据现场条件灵活选择lora、窄带数传、自组网数传或其他通信方式，提升空地数据链路的环境适应性和可用性，保障救援过程中数据传输的连续性和稳定性。

99、6.本发明采用线程解耦架构，将界面显示线程与后台定位计算线程分离，使高频射频数据处理、实体簇聚合、几何退化判定和热力场重构等耗时计算任务在后台异步执行，不直接阻塞主显示线程；该架构设计可提升地面指挥软件的实时响应速度，确保救援人员能够及时获取最新的定位结果和态势信息，提高救援指挥效率和决策及时性。

100、7.本发明将定位点、降级模糊区域、实体簇置信状态和遮罩后的射频热力场进行多图层融合输出，为救援人员提供全方位、多层次的态势信息，使其能够直观区分高置信目标、待复核目标和缺乏采样支撑的区域；该可视化方案降低了救援人员的信息解读难度，提升救援行动的效率和成功率。