空中移动目标的反制系统及其反制方法
阅读：718发布：2020-05-12
专利汇可以提供空中移动目标的反制系统及其反制方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种空中移动目标的反制系统及其反制方法，所述反制系统包括：雷达设备，用于进行 空域 检测，以检测是否存在移动目标；干扰设备，用于发射预设频段的 电磁波 ；主机设备，与所述雷达设备以及干扰设备耦接，当检测到存在所述移动目标时，确定是否发送电磁波，并在确定发送电磁波时控制所述干扰设备的发射方向。本 发明 方案可以扩大监控区域，提高确定空中移动目标的响应速度，且有助于提高用户体验度。，下面是空中移动目标的反制系统及其反制方法专利的具体信息内容。
1.一种空中移动目标的反制系统，其特征在于，包括：
雷达设备，用于进行空域检测，以检测是否存在移动目标；
干扰设备，用于发射预设频段的电磁波；
主机设备，与所述雷达设备以及干扰设备耦接，当检测到存在所述移动目标时，确定是否发送电磁波，并在确定发送电磁波时控制所述干扰设备的发射方向。
2.根据权利要求1所述的空中移动目标的反制系统，其特征在于，还包括：追踪识别设备，与所述主机设备耦接，用于在确定存在所述移动目标后，提取所述移动目标的特征，然后根据所述特征追踪所述移动目标，并在追踪过程中，当根据所述移动目标的特征确定所述移动目标为预设目标时，确定所述移动目标的当前方位；
其中，所述主机设备根据所述当前方位控制所述干扰设备的发射方向。
3.根据权利要求2所述的空中移动目标的反制系统，其特征在于，所述预设目标为无人机。
4.根据权利要求3所述的空中移动目标的反制系统，其特征在于，所述移动目标的特征包括：无人机的轮廓、形状、颜色。
5.根据权利要求2所述的空中移动目标的反制系统，其特征在于，
所述追踪识别设备采用斑点检测算法、角点检测算法、特征描述算法或图像局部特征点检测算法，根据所述移动目标的特征确定所述移动目标是否为预设目标。
6.根据权利要求2所述的空中移动目标的反制系统，其特征在于，
所述追踪识别设备采用基于粒子滤波的目标追踪算法、均值漂移算法、基于Kalman滤波的目标追踪算法或基于对运动目标建模的追踪算法，追踪确定所述移动目标的当前方位。
7.根据权利要求1所述的空中移动目标的反制系统，其特征在于，
所述移动目标为多个，所述主机设备依照多个移动目标距离所述主机设备的距离顺序，控制所述干扰设备由近及远依次向所述多个移动目标发射预设频段的电磁波。
8.一种空中移动目标的反制方法，其特征在于，包括以下步骤：
采用雷达设备进行空域检测，以确定存在移动目标；
采用主机设备确定是否发送电磁波，并在确定发送电磁波时控制干扰设备的发射方向；
采用所述干扰设备发射预设频段的电磁波；
其中，所述主机设备与所述雷达设备以及干扰设备耦接。
9.根据权利要求8所述的空中移动目标的反制方法，其特征在于，采用所述干扰设备发射预设频段的电磁波之前，还包括：
采用追踪识别设备提取所述移动目标的特征，并根据所述特征追踪所述移动目标；
在追踪过程中，根据所述特征确定所述移动目标是否为预设目标；
如果确定所述移动目标为预设目标，则确定所述移动目标的当前方位；
追踪
其中，所述追踪识别设备与所述主机设备耦接，所述主机设备根据所述当前方位控制所述干扰设备的发射方向。
10.根据权利要求9所述的空中移动目标的反制方法，其特征在于，所述预设目标为无人机。
11.根据权利要求10所述的空中移动目标的反制方法，其特征在于，所述移动目标的特征包括：无人机的轮廓、形状、颜色。
12.根据权利要求9所述的空中移动目标的反制方法，其特征在于，
所述追踪识别设备采用斑点检测算法、角点检测算法、特征描述算法或图像局部特征点检测算法，根据所述移动目标的特征确定所述移动目标是否为预设目标。
13.根据权利要求9所述的空中移动目标的反制方法，其特征在于，
所述追踪识别设备采用基于粒子滤波的目标追踪算法、均值漂移算法、基于Kalman滤波的目标追踪算法或基于对运动目标建模的追踪算法，追踪确定所述移动目标的当前方位。
14.根据权利要求8所述的空中移动目标的反制方法，其特征在于，
所述移动目标为多个，所述主机设备依照多个移动目标距离所述主机设备的距离顺序，控制所述干扰设备由近及远依次向所述多个移动目标发射预设频段的电磁波。
空中移动目标的反制系统及其反制方法
技术领域
[0001] 本发明涉及安全技术领域，尤其涉及一种空中移动目标的反制系统及其反制方法。
背景技术
[0002] 无人机即无人驾驶航空器，是指利用无线电遥控设备或自备的程序控制装置操纵的不载人航空器。由于无人机具有站得高、看得远、适应能力强等优势，可以搭配不同的任务载荷，广泛应用于航空摄影、环镜监测、边镜监控、灾害搜救、地质勘察等领域。
[0003] 但无人机的管控并未跟上技术发展的步伐，违规飞行对国家公共安全、飞行安全甚至是空防安全构成威胁。比如，利用无人机进行偷拍和窃取信息，携带危害公共安全的物质，再比如，最近很多机场出现无人机黑飞事件，导致大量航班被延误，产生了重大损失。
[0005] 然而，在观察确认无人机的过程中，依赖人工操作，监控区域小，存在响应不及时以及遗漏的问题，例如容易发生直至无人机已经进入危险核心区域才被发现、甚至未能被发现的情况。此外，操作人员需要时刻观察警戒空域，用户体验度较低。
发明内容
[0006] 本发明解决的技术问题是提供一种空中移动目标的反制系统及其反制方法，可以扩大监控区域，提高确定空中移动目标的响应速度，且有助于提高用户体验度。
[0007] 为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种空中移动目标的反制系统，包括：雷达设备，用于进行空域检测，以检测是否存在移动目标；干扰设备，用于发射预设频段的电磁波；主机设备，与所述雷达设备以及干扰设备耦接，当检测到存在所述移动目标时，确定是否发送电磁波，并在确定发送电磁波时控制所述干扰设备的发射方向。
[0008] 可选的，所述空中移动目标的反制系统还包括：追踪识别设备，与所述主机设备耦接，用于在确定存在所述移动目标后，提取所述移动目标的特征，然后根据所述特征追踪所述移动目标，并在追踪过程中，当根据所述移动目标的特征确定所述移动目标为预设目标时，追踪确定所述移动目标的当前方位；其中，所述主机设备根据所述当前方位控制所述干扰设备的发射方向。
[0009] 可选的，所述预设目标为无人机。
[0010] 可选的，所述移动目标的特征包括：无人机的轮廓、形状、颜色。
[0012] 可选的，所述追踪识别设备采用基于粒子滤波的目标追踪算法、均值漂移算法、基于Kalman滤波的目标追踪算法或基于对运动目标建模的追踪算法，追踪确定所述移动目标的当前方位。
[0013] 可选的，所述移动目标为多个，所述主机设备依照多个移动目标距离所述主机设备的距离顺序，控制所述干扰设备由近及远依次向所述多个移动目标发射预设频段的电磁波。
[0014] 为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种空中移动目标的反制方法，包括以下步骤：采用雷达设备进行空域检测，以确定存在移动目标；采用主机设备确定是否发送电磁波，并在确定发送电磁波时控制干扰设备的发射方向；采用所述干扰设备发射预设频段的电磁波；其中，所述主机设备与所述雷达设备以及干扰设备耦接。
[0015] 可选的，采用所述干扰设备发射预设频段的电磁波之前，所述的空中移动目标的反制方法还包括：在所述雷达设备检测到存在所述移动目标时，采用追踪识别设备提取所述移动目标的特征，并根据所述特征追踪所述移动目标；在追踪过程中，根据所述特征确定所述移动目标是否为预设目标；如果确定所述移动目标为预设目标，则确定所述移动目标的当前方位；追踪其中，所述追踪识别设备与所述主机设备耦接，所述主机设备根据所述当前方位控制所述干扰设备的发射方向。
[0016] 可选的，所述预设目标为无人机。
[0017] 可选的，所述移动目标的特征包括：无人机的轮廓、形状、颜色。
[0018] 可选的，所述追踪识别设备采用斑点检测算法、角点检测算法、特征描述算法或图像局部特征点检测算法，根据所述移动目标的特征确定所述移动目标是否为预设目标。
[0019] 可选的，所述追踪识别设备采用基于粒子滤波的目标追踪算法、均值漂移算法、基于Kalman滤波的目标追踪算法或基于对运动目标建模的追踪算法，追踪确定所述移动目标的当前方位。
[0020] 可选的，所述移动目标为多个，所述主机设备依照多个移动目标距离所述主机设备的距离顺序，控制所述干扰设备由近及远依次向所述多个移动目标发射预设频段的电磁波。
[0021] 与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：
[0022] 在本发明实施例中，所述反制系统可以包括雷达设备，用于进行空域检测，以检测是否存在移动目标；干扰设备，用于发射预设频段的电磁波；主机设备，与所述雷达设备以及干扰设备耦接，当检测到存在所述移动目标时，确定是否发送电磁波，并在确定发送电磁波时控制所述干扰设备的发射方向。采用上述方案，可以通过提供一种空中移动目标的反制系统，采用雷达设备检测是否存在移动目标，当检测到存在所述移动目标时，采用主机设备确定是否发送电磁波，并在确定发送电磁波时控制所述干扰设备的发射方向，通过干扰设备发射预设频段的电磁波，以对该空中移动目标进行迫降或驱离，相比于现有技术中依赖人工操作观察确认无人机，存在响应不及时以及遗漏的问题，采用本发明实施例的方案，可以扩大监控区域，提高确定空中移动目标的响应速度，且有助于提高用户体验度。
[0023] 进一步，在本发明实施例中，还可以提供追踪识别设备，用于在确定存在所述移动目标后，提取所述移动目标的特征，然后根据所述特征追踪所述移动目标，并在追踪过程中，当根据所述移动目标的特征确定所述移动目标为预设目标时，追踪确定所述移动目标的当前方位，以使主机设备根据所述当前方位控制所述干扰设备的发射方向。采用本发明实施例的方案，有助于通过追踪识别设备追踪所述移动目标，相比于现有技术中通过人工进行追踪，可以进行无人机的图像识别，功能性可以更强，所起的作用可以更关键。附图说明
[0024] 图1是本发明实施例中一种空中移动目标的反制系统的结构示意图；
[0025] 图2是本发明实施例中另一种空中移动目标的反制系统的结构示意图；
[0026] 图3是本发明实施例中一种空中移动目标的反制方法的流程图；
[0027] 图4是本发明实施例中另一种空中移动目标的反制方法的部分流程图。
具体实施方式
[0028] 如前所述，无人机在现阶段得到了广泛应用，然而对无人机的管控并未跟上技术发展的步伐，违规飞行对国家公共安全、飞行安全甚至是空防安全构成威胁。在现有技术中，可以采用一种手持式电磁枪对无人机进行反制。其工作原理为，通过人眼观察，确认进入警戒区域的无人机，确认后采用所述手持式电磁枪向无人机发送电磁波，以对该无人机进行迫降或驱离。
[0029] 本发明的发明人经过研究发现，在现有技术中，依赖人工操作观察确认无人机，监控区域小，存在响应不及时以及遗漏的问题，例如容易发生直至无人机已经进入危险核心区域才被发现、甚至未能被发现的情况。此外，操作人员需要时刻观察警戒空域，用户体验度较低。
[0030] 在本发明实施例中，所述反制系统可以包括雷达设备，用于进行空域检测，以检测是否存在移动目标；干扰设备，用于发射预设频段的电磁波；主机设备，与所述雷达设备以及干扰设备耦接，当检测到存在所述移动目标时，确定是否发送电磁波，并在确定发送电磁波时控制所述干扰设备的发射方向。采用上述方案，可以通过提供一种空中移动目标的反制系统，采用雷达设备检测是否存在移动目标，当检测到存在所述移动目标时，采用主机设备确定是否发送电磁波，并在确定发送电磁波时控制所述干扰设备的发射方向，通过干扰设备发射预设频段的电磁波，以对该空中移动目标进行迫降或驱离，相比于现有技术中依赖人工操作观察确认无人机，存在响应不及时以及遗漏的问题，采用本发明实施例的方案，可以扩大监控区域，提高确定空中移动目标的响应速度，且有助于提高用户体验度。
[0031] 为使本发明的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
[0032] 参照图1，图1是本发明实施例中一种空中移动目标的反制系统的结构示意图。所述空中移动目标的反制系统可以包括雷达设备11、干扰设备12以及主机设备13。
[0033] 其中，所述雷达设备11可以用于进行空域检测，以检测是否存在移动目标。
[0035] 进一步地，所述雷达设备的雷达波束指向精准且灵活，对移动目标的检测精度较好。
[0036] 在本发明实施例的一种雷达设备中，所述雷达设备可以确定移动目标的位置、速度、航向等测量数据；通过软件设置，可以控制雷达在任意角度区间停止发射功率，从而有效保护辐射敏感区域；所述雷达设备还可以具有远程开关控制、自动报警、信息存储等功能。
[0037] 优选地，可以设置当雷达设备检测到存在移动目标时，可以确定检测到移动目标的方向；还可以设置当雷达设备检测到存在移动目标时，可以发出警示信息。
[0038] 其中，所述干扰设备12可以用于发射预设频段的电磁波。
[0039] 具体地，所述预设频段的电磁波范围可以是针对移动目标的性质而设定，例如当所述移动目标为无人机时，由于民用无人机的遥控信号的范围通常为2.4GHz和5.8GHz频段，GPS定位模块频段为1.6GHz，则可以设置所述预设频段的电磁波覆盖所述用于民用无人机的干扰飞控频段和GPS频段。
[0040] 更具体地，通过发射预设频段的电磁波，可以有效的干扰阻断所述无人机的飞控信号，例如为同时干扰飞控信号和GPS信号，以使无人机原地缓慢降落；还可以通过仅对飞控信号进行干扰，以使无人机原路返航。具体而言，可以根据现场环境及情况由操作者选择驱离或迫降工作模式，例如在人群密集或其它不便直接迫降的情况下，可以将目标驱离到安全区域再随时实施迫降。
[0041] 其中，所述主机设备13可以与所述雷达设备11以及干扰设备12耦接，当检测到存在所述移动目标时，确定是否发送电磁波，并在确定发送电磁波时控制所述干扰设备12的发射方向。
[0042] 具体地，所述主机设备13可以是服务器、计算机、智能终端、云平台、车联网服务器、物联网服务器等，所述主机设备13可以包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时可以执行上述步骤。
[0043] 在本发明实施例的一种具体实施方式中，当雷达设备11检测到存在所述移动目标时，所述主机设备13可以确定为直接发送电磁波，并控制所述干扰设备12的发射方向为所述雷达设备11检测到的移动目标的方向。
[0044] 在本发明实施例的另一种具体实施方式中，还可以对移动目标进行追踪，并根据所述移动目标的移动情况，所述主机设备13控制所述干扰设备12向更准确的方向发送电磁波。
[0045] 具体地，雷达设备11可以具有追踪确定所述移动目标的功能，例如可以具有探测低空移动目标的功能，则在具体实施中，可以复用雷达设备11的追踪功能，对所述移动目标进行追踪，以确定所述移动目标的当前方位。更具体地，所述雷达设备11可以利用所述移动目标的电磁波反射特性，在去除地面反射杂波等影响后，通过对移动目标反射的电磁波信号进行处理，得到移动目标的精确距离、方位、速度、反射强度等信息，及追踪目标的航行轨迹。
[0046] 在本发明实施例中，可以提供一种空中移动目标的反制系统，采用雷达设备检测是否存在移动目标，当检测到存在所述移动目标时，采用主机设备确定是否发送电磁波，并在确定发送电磁波时控制所述干扰设备的发射方向，通过干扰设备发射预设频段的电磁波，以对该空中移动目标进行迫降或驱离，相比于现有技术中依赖人工操作观察确认无人机，存在响应不及时以及遗漏的问题，采用本发明实施例的方案，可以扩大监控区域，提高确定空中移动目标的响应速度，且有助于提高用户体验度。
[0047] 参照图2，图2是本发明实施例中另一种空中移动目标的反制系统的结构示意图。所述另一种空中移动目标的反制系统可以包括雷达设备11、干扰设备12以及主机设备13，还可以包括追踪识别设备24。
[0048] 其中，所述追踪识别设备24可以是基于视频图像的追踪原理进行追踪的，还可以是基于光电信号的追踪原理进行追踪的，在本发明实施例中，对此不作限制。
[0049] 具体地，所述追踪识别设备24与所述主机设备13耦接，用于在所述雷达设备11确定存在所述移动目标后，提取所述移动目标的特征，然后根据所述特征追踪所述移动目标，并在追踪过程中，当根据所述移动目标的特征确定所述移动目标为预设目标时，追踪确定所述移动目标的当前方位。
[0050] 进一步地，所述移动目标可以为无人机。
[0051] 在本发明实施例中，通过设置移动目标为无人机，可以采用追踪识别设备24仅针对无人机进行追踪，避免对无危害的物体(例如动物)进行追踪，有助于减少资源消耗。
[0052] 更进一步地，所述移动目标的特征可以包括用于区分无人机与其他物体的特征，例如可以包括无人机的轮廓、形状、颜色等。
[0053] 在本发明实施例中，通过对无人机的轮廓、形状、颜色等特征进行提取，有助于提高辨识的正确性和可靠性，进一步提高迫降或驱离所述无人机的可能性。
[0054] 在具体实施中，在所述雷达设备11检测到存在所述移动目标时，所述追踪识别设备24可以采用常规的特征提取算法提取所述移动目标的特征。例如可以采用方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征提取算法、根据目标的轮廓特征的提取算法以及根据目标的纹理特征的提取算法。
[0055] 具体地，所述追踪识别设备24可以采用HOG特征提取算法提取所述移动目标的特征。由于HOG是在图像的局部方格单元上操作，以目标区域的颜色直方图作为特征，颜色特征具有旋转不变性，且不受目标物大小和形状的变化影响，在颜色空间中分布大致相同；其次，在粗的空域抽样、精细的方向抽样以及较强的局部光学归一化等条件下，只要所述移动目标能够保持近似的姿势，可以容许细微的动作变化而不影响检测效果。
[0056] 具体地，所述追踪识别设备24可以采用根据目标的轮廓特征的提取算法提取所述移动目标的特征。更具体地，目标的轮廓特征的提取算法速度较快，并且在目标有小部分遮挡的情况下同样有较好的效果。
[0057] 具体地，所述追踪识别设备24可以采用根据目标的纹理特征的提取算法提取所述移动目标的特征。更具体地，纹理特征较轮廓特征追踪效果会有所改善。
[0058] 进一步地，在确定所述移动目标是否为预设目标的过程中，所述追踪识别设备24可以采用斑点检测算法、角点检测算法、特征描述算法或图像局部特征点检测算法，根据所述移动目标的特征确定所述移动目标是否为预设目标。
[0059] 可以理解的是，在识别过程中，可以对大量各种型号、各种角度的无人机照片进行学习，以训练所述识别算法，学习量越大，训练得到的识别算法的识别准确度越高。
[0060] 其中，所述斑点检测算法可以包括利用高斯拉普拉斯算子检测的方法((Laplace of Gaussian，LOG)以及利用像素点Hessian矩阵(二阶微分)及其行列式值的方法(Determinant of Hessian，DOH)。具体地，通过使用不同的生成或模板，并对图像进行卷积运算；进而在图像的位置空间与尺度空间中搜索LOG与DOH响应的峰值，确定所述移动目标是否为预设目标。
[0061] 进一步地，所述斑点检测算法还可以包括尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform，SIFT)算法以及加速鲁棒特征(Speed Up Robust Features，SURF)算法。
[0062] 其中，所述角点检测算法可以包括Harris算法与基于加速分割测试的FAST算法。
[0063] 其中，所述特征描述算法可以包括BRJEF算法，通过在特征点周围邻域内选取若干个像素点对，通过对这些点对的灰度值比较，将比较的结果组合成一个二进制串字符串用来描述特征点。最后，使用汉明距离来计算在特征描述子是否匹配。
[0064] 进一步地，所述特征描述算法还可以包括二进制鲁棒不变的可伸缩关键点(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints,BRISK)算法、快速特征点提取和描述(Oriented FAST and Rotated BRIEF，ORB)算法以及即快速视网膜关键点(Fast Retina KeyPoint，FREAK)算法。
[0065] 其中，所述图像局部特征点检测算法可以根据两类局部特征点(斑点与角点)对图像进行匹配，检索等应用。
[0066] 需要指出的是，在本发明实施例中，还可以采用其他常规的特征检测算法，根据所述移动目标的特征确定所述移动目标是否为预设目标。
[0067] 进一步地，在追踪确定所述移动目标的当前方位的过程中，所述追踪识别设备24可以采用基于粒子滤波的目标追踪算法、均值漂移算法、基于Kalman滤波的目标追踪算法或基于对运动目标建模的追踪算法，追踪确定所述移动目标的当前方位。
[0068] 其中，所述基于粒子滤波的目标追踪算法可以通过当前的追踪结果重采样粒子的分布，然后根据粒子的分布对粒子进行扩散，再通过扩散的结果来重新观察目标的状态，最后归一化更新目标的状态。
[0069] 具体地，所述追踪识别设备24可以采用基于粒子滤波的目标追踪算法追踪确定所述移动目标的当前方位。更具体地，该算法具有追踪速度快，而且能解决目标的部分遮挡问题的特点，有助于更好地追踪确定所述移动目标的当前方位。
[0070] 其中，所述均值漂移算法又称为meanshift算法，可以通过较少的迭代次数快速找到与目标最相似的位置。
[0071] 其中，所述基于Kalman滤波的目标追踪算法可以通过默认物体的运动模型服从高斯模型，来对目标的运动状态进行预测，然后通过与观察模型进行对比，根据误差来更新运动目标的状态。
[0072] 其中，所述基于对运动目标建模的追踪算法通过先验知识确定追踪的目标对象，进而对要追踪的目标进行建模，然后再利用该模型来进行实际的追踪。
[0073] 需要指出的是，在本发明实施例中，所述追踪识别设备24还可以采用其他常规的追踪算法，追踪确定所述移动目标的当前方位。
[0074] 在本发明实施例中，所述追踪识别设备24可以通过提取所述移动目标的特征且追踪确定所述移动目标的当前方位，通过选择适当的算法，有可能获得比雷达设备11更优化的追踪功能，从而有机会更准确地确定所述移动目标的当前方位。
[0075] 可以理解的是，当雷达设备11具有追踪功能时，可以是辅助操控人员了解无人机飞行情况；所述追踪识别设备24的视频追踪功能是为了进行无人机的图像识别，功能性可以更强，所起的作用可以更关键。
[0076] 在本发明实施例中，通过提供追踪识别设备24，用于在所述雷达设备11检测到存在所述移动目标时提取所述移动目标的特征，当根据所述移动目标的特征确定所述移动目标为预设目标时，追踪确定所述移动目标的当前方位，以使主机设备13可以根据所述当前方位控制所述干扰设备12的发射方向。采用本发明实施例的方案，有助于通过追踪识别设备24追踪所述移动目标，相比于现有技术中通过人工进行追踪，可以进行无人机的图像识别，功能性可以更强，所起的作用可以更关键。
[0077] 在本发明实施例中，所述主机设备13根据所述当前方位控制所述干扰设备12的发射方向，有助于提高对空中移动目标的反制效果，特别是当所述空中移动目标为无人机时，有助于更准确地对无人机进行反制，例如迫降或驱离。
[0078] 在本发明实施例的一种优选方案中，可以持续性设置干扰设备12的发射方向与追踪识别设备24的朝向一致，从而在追踪过程中所述干扰设备12也在时时对准目标。
[0079] 进一步地，所述移动目标可以为多个，所述主机设备13可以依照多个移动目标距离所述主机设备13的距离顺序，控制所述干扰设备12由近及远依次向所述多个移动目标发射预设频段的电磁波。
[0080] 具体地，当采用雷达设备11检测到存在多个移动目标时，可以对所述多个移动目标与所述主机设备13之间的距离进行排序，例如可以复用雷达设备11的测距功能，或者采用其他适当的测距方法。
[0081] 进一步地，所述主机设备13可以控制所述干扰设备12由近及远依次向所述多个移动目标发射预设频段的电磁波。
[0082] 可以理解的是，所述移动目标距离所述主机设备11越近，所述移动目标的威胁越大。
[0083] 在本发明实施例中，通过设置所述干扰设备12由近及远依次向所述多个移动目标发射预设频段的电磁波，可以更有效地消除移动目标带来的威胁，提高反制系统的反制效果。
[0084] 参照图3，图3是本发明实施例中一种空中移动目标的反制方法的流程图。所述空中移动目标的反制方法可以包括步骤S31至步骤S33：
[0085] 步骤S31：采用雷达设备进行空域检测，以确定存在移动目标；
[0086] 步骤S32：采用主机设备确定是否发送电磁波，并在确定发送电磁波时控制干扰设备的发射方向；
[0087] 步骤S33：采用所述干扰设备发射预设频段的电磁波。
[0088] 其中，所述主机设备可以与所述雷达设备以及干扰设备耦接。
[0089] 参照图4，图4是本发明实施例中另一种空中移动目标的反制方法的部分流程图。所述另一种空中移动目标的反制方法可以包括图3示出的步骤S31至步骤S33，还可以包括步骤S41至步骤S43：
[0090] 步骤S41：采用追踪识别设备提取所述移动目标的特征，并根据所述特征追踪所述移动目标；
[0091] 步骤S42：在追踪过程中，根据所述特征确定所述移动目标是否为预设目标；
[0092] 步骤S43：如果确定所述移动目标为预设目标，则确定所述移动目标的当前方位。
[0093] 其中，所述追踪识别设备与所述主机设备耦接，所述主机设备根据所述当前方位控制所述干扰设备的发射方向。
[0094] 进一步地，所述预设目标可以为无人机。
[0095] 进一步地，所述移动目标的特征可以包括：无人机的轮廓、形状、颜色。
[0096] 进一步地，所述追踪识别设备可以采用斑点检测算法、角点检测算法、特征描述算法或图像局部特征点检测算法，根据所述移动目标的特征确定所述移动目标是否为预设目标。
[0097] 进一步地，所述追踪识别设备可以采用基于粒子滤波的目标追踪算法、均值漂移算法、基于Kalman滤波的目标追踪算法或基于对运动目标建模的追踪算法，追踪确定所述移动目标的当前方位。
[0098] 进一步地，所述移动目标可以为多个，所述主机设备可以依照多个移动目标距离所述主机设备的距离顺序，控制所述干扰设备由近及远依次向所述多个移动目标发射预设频段的电磁波。
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