无人机导航诱骗系统介绍材料
基于飞行控制的无人机智能导航系统设计与应用
基于飞行控制的无人机智能导航系统设计与应用一、绪论随着科技的不断发展和进步，无人机在军事、民用、科研领域得到了广泛的应用和推广。
无人机智能导航系统是目前无人机发展的热点之一，具有十分广阔的应用前景。
本文旨在通过探讨基于飞行控制的无人机智能导航系统设计与应用，介绍无人机智能导航系统的设计原理、理论基础和实际应用，为相关研究提供参考。
二、无人机智能导航系统的设计原理无人机智能导航系统是无人机的“大脑”，包含若干种传感器，可以对周围环境进行感知和处理，同时实现无人机飞行控制、导航和定位等功能。
系统的设计主要分为以下几个方面：2.1 传感器选择和配置传感器类型和数量的选择对系统的性能有很大影响。
无人机智能导航系统通常需要包括地面测量站(Ground Control Station, GCS)、惯性导航系统(INU)、全球定位系统(GPS)、大气压力传感器(Barometer)、电子罗盘等多种传感器进行配合使用。
2.2 控制算法选择无人机飞行控制算法的选择对飞行性能起着决策性作用，通常初创阶段可采用PID控制算法，但面临复杂控制要求时，例如飞机侧滑、自转等航控问题，需要采用高级控制算法。
2.3 故障检测和容错无人机智能导航系统需要准确检测无人机的故障和障碍，同时进行容错处理，保证无人机在极端天气和环境条件下也能拥有较高的飞行性能。
三、无人机智能导航系统的理论基础无人机智能导航系统的理论基础主要包括定位、导航、控制、传感器处理和数据融合等方面，这些基础理论对设计、开发和调试无人机飞控系统仍然具有很大的意义。
3.1 定位技术无人机的高精度定位与导航功能是无人机智能导航系统中至关重要的一部分，定位技术主要有惯性导航系统、全球定位系统、视觉定位等多种技术，其中惯性导航系统作为一种高精度的惯性测量技术，具备高精度、高可靠性和适应性等诸多优点。
3.2 导航技术无人机导航技术是指无人机飞行时，通过对导航系统进行处理，使得无人机在空中稳定飞行和到达目的地，当前主流的导航技术主要有全局导航卫星系统、惯性导航、电子罗盘和地面测量站等。
无人机导航与控制系统的研究与设计
无人机导航与控制系统的研究与设计近年来，无人机技术的飞速发展让我们可以看到它在各个领域的广泛应用，如工业生产、环境监测、农业、林业、灾害救援及航拍等。
而无人机导航与控制系统就是其中非常重要的一部分。
一、无人机导航系统的概述无人机导航系统主要由地面控制中心、感知系统和惯性导航系统组成。
地面控制中心可通过电子地图、遥控器和监测设备等实现对无人机的远程控制和数据分析。
感知系统则通过接收雷达、GPS、计算机视觉等多个传感器的信号，对飞行环境进行检测与判断，为控制无人机提供基础数据。
最后，惯性导航系统则是通过陀螺仪、加速计等硬件设备，测量无人机的姿态和运动状态，为无人机提供稳定的控制。
二、无人机导航系统的关键技术相比于有人驾驶飞行器，无人机导航系统需要充分考虑飞行的安全性和飞行目的，因此其关键性技术显得尤为重要。
一是无人机的空中控制技术。
无人机的控制技术不仅是很多地面操作员熟悉的操作手册，更取决于控制软件的运转，例如自动定位和地图警报等功能是否可以顺利运转，并能妥善应对突发状况。
二是导航规划和路径计算技术。
无人机在飞行过程中还需要通过对噪声、灯光、建筑物等可见物体的检测，合理路径规划，有效降低飞行风险。
三是传感器数据融合和控制优化技术。
无人机在旅途中需要多种传感器采集数据，控制优化技术可将这些数据进行处理和分析，有助于精准控制无人机的飞行。
三、无人机导航系统的设计无人机导航系统的设计非常复杂，需要考虑多种飞行环境的影响，例如天气状况、空气动力学、逆境等。
为了设计出一个完善的无人机导航系统，我们需要掌握以下几个技术方案。
首先是硬件方案，我们需要考虑使用哪些传感器，包括导航传感器、触发传感器、障碍检测传感器和分辨率高的探测器等等。
其次是软件方案，无人机导航系统需要一个可靠的应用程序进行协调工作。
例如，我们需要编写一个适用于各种传感器、编码器和陀螺仪的软件包，以实现自动导航。
最后是修正方案，不同的飞行环境相互影响，可以使用修正算法进行优化。
无人机导航与控制系统的设计与实现
无人机导航与控制系统的设计与实现无人机是一种无人操控的飞行器，它具备了一些传统飞行器所不具备的特点，如灵活性、机动性、快速反应能力等。
这使得无人机在多个领域，包括军事、民用、科研等方面有了广泛的应用。
无人机导航与控制系统是无人机正常运行所必需的核心组件，它能够实现无人机的导航和控制功能。
无人机的导航与控制系统设计与实现主要包括以下几个方面：导航模块设计、传感器选择与配置、控制算法开发和底层硬件控制。
首先，无人机的导航模块设计是无人机导航与控制系统中的核心部分。
导航模块需要能够实时获取并处理来自各个传感器的数据，通过集成导航算法来实现无人机的定位、速度估计和航迹规划等功能。
导航模块还需要具备对外部环境变化的适应性，并能够处理异常情况下的应急导航问题。
因此，在设计导航模块时，需要综合考虑无人机的应用场景和任务需求，选择合适的导航算法和传感器组合，并进行系统级的设计和算法优化。
其次，传感器的选择与配置是无人机导航与控制系统设计与实现中的重要一环。
传感器是无人机感知外部环境和获取飞行动态信息的主要手段，影响着导航与控制系统的性能和稳定性。
常用的无人机传感器包括全向摄像头、惯性测量单元（IMU）、超声波/激光测距仪、GPS等。
根据无人机的应用场景和任务需求，合理选择和配置传感器是保证无人机导航与控制系统正确运行的关键。
第三，控制算法的开发是无人机导航与控制系统设计与实现的重要组成部分。
控制算法可以根据导航模块提供的无人机状态信息和飞行目标信息，对无人机进行姿态控制、速度控制和航迹控制。
常用的无人机控制算法包括PID控制器、模型预测控制器和强化学习控制器等。
在开发控制算法时，需要考虑无人机的动力学模型和姿态/运动的约束条件，并通过仿真和实验验证算法的性能和稳定性。
最后，底层硬件控制是无人机导航与控制系统设计与实现过程中不可或缺的一环。
底层硬件控制主要包括对无人机的电机、舵机和传感器等硬件设备的控制。
无人机的电机控制是实现飞行动力学的关键，舵机控制用于实现加速度、姿态和航向的调整。
无人机自主导航系统的设计与实现
无人机自主导航系统的设计与实现一、引言随着科技的不断发展，无人机已经成为了重要的应用领域。
无人机的自主导航功能是其实现各种任务的重要前提。
本文将详细描述无人机自主导航系统的设计与实现。
二、概述自主导航是指无人机在没有人类操控的情况下，能够自主完成各项任务并返回指定地点。
自主导航系统由多个部分组成，包括传感器，控制器，计算机等。
三、传感器传感器一般用于检测无人机的位姿、速度、姿态角等信息。
无人机自主导航系统需要使用多种传感器，例如陀螺仪、加速度计、磁力计、气压计、GPS等。
这些传感器能够提供无人机定位和导航所需的各种数据。
陀螺仪和加速度计可用于检测无人机的加速度和旋转角速度，磁力计可以用于进行方向检测，气压计可以用于测量海拔高度，GPS可以用于全球定位。
四、控制器控制器是无人机自主导航系统的核心部分。
它负责将传感器提供的数据进行处理，并计算出无人机的控制命令。
根据所需的控制命令，控制器可以实现转弯、爬升、滑翔等操作。
现代控制器一般使用微处理器进行计算，并具有自我修复和自适应控制的功能。
五、定位与导航定位和导航是无人机自主导航系统的核心功能。
无人机自主导航系统可以通过多传感器数据融合技术，对无人机进行定位和导航。
这种技术可以提高无人机在不同场景下的稳定性和精度。
对于全球定位方案，常见的是GPS技术，但GPS的信号可能会被地面干扰。
因此，一些新型的全球卫星定位系统，例如北斗和伽利略，被广泛应用于无人机自主导航系统中。
六、避障无人机自主导航系统需要具有一定的避障能力，以应对在飞行过程中遇到的障碍物。
无人机自主导航系统的避障功能主要由传感器和算法实现。
常见的避障算法包括壁障算法、光流算法和反演渐进控制算法。
七、实现案例本文介绍了一种基于Pixhawk控制器的无人机自主导航系统的实现。
该系统集成了GPS、IMU、磁力计、气压计等传感器，可以实现定点悬停、自动起降和预设航线飞行等功能。
该系统还能够通过深度学习算法进行信号识别和目标跟踪，以实现无人机的自主巡逻任务。
无人机导航控制系统设计与实现
无人机导航控制系统设计与实现无人机（Unmanned Aerial Vehicle，简称UAV）是一种不需要飞行员操控的飞行器，其具有广泛的应用领域包括军事侦察、搜索救援、地理测绘等。
而无人机导航控制系统则是保证无人机飞行安全、稳定的重要组成部分。
本文将探讨无人机导航控制系统的设计与实现。
1. 导航控制系统的基本原理导航控制系统的最基本的任务是实现无人机的航向控制和高度控制。
航向控制包括偏航角和滚转角的控制，而高度控制则包括俯仰角和爬升角的控制。
无人机导航控制系统的设计与实现需要考虑以下几个方面的内容：1.1 传感器选择与数据融合无人机导航控制系统需要依靠多种传感器来获取姿态、速度和位置信息。
常见的传感器包括陀螺仪、加速度计、磁力计、全球定位系统（GPS）等。
设计者需要根据具体任务需求选择合适的传感器，并利用数据融合算法将来自不同传感器的数据进行融合以提高测量精度和减小误差。
1.2 控制算法设计与实现控制算法是无人机导航控制系统的核心。
常见的控制算法包括PID控制器、滑模控制器等。
PID控制器通过对误差信号进行比例、积分和微分运算来生成控制指令。
滑模控制器则通过引入滑模面来实现系统的鲁棒控制。
设计者需要根据无人机的动力学特性和控制要求选择合适的控制算法，并进行仿真和实验验证其性能。
1.3 通信与数据链路无人机导航控制系统需要与地面站进行通信，传输控制指令和接收状态反馈。
通信方式可以选择无线电通信、卫星通信等。
设计者需要根据应用场景选择合适的通信方式，并设计数据链路协议以确保通信的稳定性和可靠性。
2. 导航控制系统的硬件实现无人机导航控制系统的硬件实现主要包括飞行控制器、传感器、执行器和通信模块等。
2.1 飞行控制器飞行控制器是无人机导航控制系统的核心硬件，负责接收传感器数据、运行控制算法并生成控制指令。
常见的飞行控制器有Pixhawk、Ardupilot等。
设计者需要根据无人机的应用需求选择合适的飞行控制器，并进行相关仿真和实验以验证其性能。
基于机器视觉的无人机自主导航系统设计
基于机器视觉的无人机自主导航系统设计无人机的广泛应用已经成为现代科技发展的热点之一。
然而，传统的遥控式无人机存在着操控难度大、飞行稳定性差等问题，限制了其在一些应用场景下的发展。
为了解决这些问题，基于机器视觉的无人机自主导航系统设计应运而生。
本文将介绍基于机器视觉的无人机自主导航系统的设计原理、核心技术和应用前景。
基于机器视觉的无人机自主导航系统设计的核心目标是实现无人机在没有人工操控的情况下能够通过感知周围环境、处理视觉信息，自主地进行航行和避障。
这种系统通常包括以下几个主要模块：视觉传感器模块、图像处理与分析模块、航迹规划与控制模块。
视觉传感器模块是整个系统的重要组成部分。
常用的视觉传感器包括摄像头、红外相机等。
它们能够获取无人机周围的图像或热红外图像，并将其传输给图像处理与分析模块进行处理。
图像处理与分析模块是无人机自主导航系统的关键。
该模块通过对视觉传感器获取到的图像进行处理与分析，提取出图像中包含的目标物体或环境信息，并将其转化为无人机可以理解和使用的数据。
常用的图像处理算法包括边缘检测、特征提取、目标跟踪等。
航迹规划与控制模块是无人机自主导航系统中的决策和控制中心。
该模块根据图像处理与分析模块提供的数据，结合系统预设的航行规则，生成无人机的航迹规划，并通过控制指令控制无人机的飞行姿态和速度。
常用的航迹规划算法包括A*算法、遗传算法等。
基于机器视觉的无人机自主导航系统设计的关键技术包括目标检测与识别技术、全局定位技术和避障与自适应控制技术。
目标检测与识别技术是基于机器视觉的无人机自主导航系统中的核心技术之一。
该技术利用图像处理与分析模块处理得到的图像信息，对无人机周围的目标物体进行检测和识别。
常用的目标检测与识别算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。
全局定位技术是无人机在导航过程中实现精确定位的关键技术。
传统的全球定位系统（GPS）在室内等复杂环境下工作效果有限，因此需要配合其他传感器进行辅助定位。
无人机导航与控制系统的设计与应用
无人机导航与控制系统的设计与应用无人机（Unmanned Aerial Vehicle，简称无人机）作为一种新型的航空器，近年来得到了广泛的应用和发展。
无人机的导航与控制系统是其核心技术之一，对于无人机的飞行安全和任务完成起着至关重要的作用。
本文将探讨无人机导航与控制系统的设计与应用，从硬件和软件两个方面进行分析。
一、硬件设计无人机导航与控制系统的硬件设计主要包括飞行控制器、传感器和通信设备。
飞行控制器是无人机的大脑，负责接收传感器数据并进行飞行控制计算。
传感器包括陀螺仪、加速度计、磁力计等，用于测量无人机的姿态和加速度。
通信设备用于与地面站进行数据传输和指令交互。
在硬件设计中，关键是要保证系统的可靠性和稳定性。
飞行控制器需要具备强大的计算能力和抗干扰能力，以确保无人机能够稳定地进行飞行。
传感器的准确性和精度也是硬件设计的关键因素，它们直接影响到无人机的姿态控制和导航精度。
通信设备则需要具备高速、稳定的数据传输能力，以确保与地面站的实时通信。
二、软件设计无人机导航与控制系统的软件设计主要包括飞行控制算法、导航算法和任务规划算法。
飞行控制算法是实现无人机稳定飞行的核心，它根据传感器数据进行姿态控制和动力控制。
导航算法则是实现无人机定位和航迹规划的关键，它利用传感器数据和地面站提供的信息进行位置估计和路径规划。
任务规划算法则是根据任务需求和环境条件，对无人机的飞行任务进行规划和优化。
软件设计的关键是要提高系统的智能化和自主性。
飞行控制算法需要具备自适应和自校准的能力，以适应不同飞行环境和载荷变化。
导航算法则需要具备高精度和高鲁棒性，以确保无人机能够在复杂环境中准确导航。
任务规划算法则需要综合考虑多个因素，如任务优先级、航路安全性和能源消耗等，以实现任务的高效完成。
三、应用领域无人机导航与控制系统的应用领域非常广泛。
在农业领域，无人机可以用于农作物的精准喷洒和巡视，提高作业效率和产量。
在环境保护领域，无人机可以用于监测大气污染和水质状况，实现环境监测的远程化和自动化。
无人机导航与控制系统设计
无人机导航与控制系统设计一、引言无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）是近年来航空技术领域取得的重大突破之一。
随着无人机应用于军事、民用和商业领域的逐渐增多，无人机导航与控制系统设计变得至关重要。
本文将围绕这一主题展开研究。
二、无人机导航系统1. 概述无人机导航系统是指用于确定和控制无人机在空中运行的技术系统。
主要由定位与测距系统、姿态与运动传感器、导航算法和地面控制站等组成。
在设计无人机导航系统时，需要考虑导航的精度、稳定性和实时性等因素。
2. 定位与测距系统定位与测距系统是无人机导航系统的基础。
常用的定位与测距技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、激光雷达等。
合理选择定位与测距系统，并对其进行精确校准，是确保无人机导航准确性的关键。
3. 姿态与运动传感器姿态与运动传感器用于感知无人机的姿态（如俯仰、滚转、偏航）和运动状态（如速度、加速度）。
常见的传感器包括陀螺仪、加速度计和磁力计等。
利用传感器提供的数据，可以实时更新无人机的姿态和位置信息，从而实现精确的导航与控制。
4. 导航算法导航算法是无人机导航系统的核心部分。
根据无人机的任务需求，可以选择不同的导航算法，如基于惯性导航的卡尔曼滤波算法、基于特征点的视觉导航算法等。
导航算法的有效性和鲁棒性对无人机的控制精度和稳定性至关重要。
5. 地面控制站地面控制站是无人机导航与控制的操作中枢。
它通过与无人机的数据链实现与无人机的实时通信和控制。
地面控制站通常包括控制台、显示屏、遥控器等设备，通过人机界面使操作员能够远程控制无人机的飞行和任务执行。
三、无人机控制系统1. 概述无人机控制系统是指用于操控无人机的技术系统。
它包括飞行控制系统、稳定性控制系统和动力控制系统等。
无人机控制系统的设计目标是确保无人机在各种飞行条件下的稳定性和可控性。
2. 飞行控制系统飞行控制系统是无人机控制系统的核心。
它由飞行控制器和执行机构组成。
无人机自主导航系统设计与实现
无人机自主导航系统设计与实现随着技术的不断发展，无人机已经成为了一个炙手可热的行业，无人机的应用范围非常广泛。
而无人机的导航系统是其非常重要的一部分，它直接影响到无人机的控制和安全。
因此，无人机自主导航系统的设计与实现是一个非常重要的课题。
一、无人机导航系统的几个关键技术无人机自主导航系统主要包括地面控制站、虚拟现实仿真平台、导航与控制子系统和传感器子系统等几个部分。
其中，导航与控制子系统是最为核心的部分。
1. 惯性导航系统：惯性导航系统是无人机导航系统中非常重要的一个部分，它能够通过加速度计和陀螺仪来测量飞行器的加速度和角速度变化，然后通过积分计算出当前位置和速度。
2. 全球定位系统：全球定位系统是一种全球定位卫星系统，它由美国提供，能够实现全球定位，定位精度高，并且稳定性很好，是无人机导航系统中非常重要的部分。
3. 自主避障系统：无人机在飞行过程中会遇到各种各样的障碍物，如果没有良好的自主避障系统，就很容易发生事故。
因此，自主避障系统也是无人机导航系统中非常重要的一个组成部分。
二、无人机自主导航系统的设计思路无人机自主导航系统的设计思路主要包括三个方面：1) 系统设计过程中需要考虑到的要求和限制；2) 系统设计的各个模块之间的耦合程度；3) 系统的性能和稳定性等方面。
1. 要求和限制：在无人机自主导航系统的设计过程中，需要考虑到一些要求和限制，例如导航系统的稳定性、定位精度、能否避免障碍物、系统的可扩展性等方面。
2. 各个模块之间的耦合程度：无人机自主导航系统包括的各个模块之间的耦合程度非常关键，需要充分考虑各个模块之间互相影响的问题，避免因为某个模块出现问题而导致整个系统出现故障的情况。
3. 系统的性能和稳定性：无人机自主导航系统的性能和稳定性是判定其好坏的重要指标，需要充分考虑飞行器的动力系统、控制系统、导航系统等方面的性能和稳定性参数。
三、基于惯性导航和视觉传感器的无人机自主导航系统的实现基于惯性导航和视觉传感器的无人机自主导航系统是目前比较流行的无人机导航系统，该系统结合了惯性导航和视觉传感器的优点，并且能够实现实时跟踪状态信息。
基于机器视觉的自主无人机导航与识别系统
基于机器视觉的自主无人机导航与识别系统自主无人机导航与识别系统在近年来得到了广泛关注与研究。
机器视觉技术的不断发展，为无人机导航和目标识别提供了有效的解决方案。
本文将介绍基于机器视觉的自主无人机导航与识别系统的原理、应用和挑战。
一、系统原理基于机器视觉的自主无人机导航与识别系统的原理是利用摄像头或传感器获取周围环境的图像信息，通过图像处理、目标识别和路径规划等算法，实现无人机的自主导航和目标识别。
系统主要由三个模块组成：感知模块、决策模块和执行模块。
感知模块负责收集和处理传感器数据，如图像、激光雷达数据等；决策模块负责分析处理感知数据，并生成飞行路径和动作指令；执行模块负责控制无人机执行相应的动作。
二、应用领域基于机器视觉的自主无人机导航与识别系统在众多领域都有广泛的应用价值。
首先，在农业领域，该系统可以用于实现精准农业，通过识别农田中的作物和病虫害，及时采取相应的防治措施。
其次，在环境监测领域，该系统可以用于快速监测环境中的污染源、火灾等，对应急救援工作起到重要作用。
此外，在城市规划和交通管理领域，该系统可以用于快速勘测城市地形、交通流量监测等工作，提供精准的数据支持。
三、系统挑战基于机器视觉的自主无人机导航与识别系统虽然有着广泛的应用前景，但也面临着一些挑战。
首先，图像处理和目标识别算法需要具备高度的准确性和鲁棒性，以应对不同环境和复杂场景下的挑战。
其次，系统的实时性和稳定性是关键问题，对于无人机而言，任何延迟或失控都可能导致事故发生。
此外，无人机在室内或遮挡物较多的环境中的导航和识别能力也需要进一步提升。
四、技术进展与趋势随着人工智能和深度学习等技术的迅速发展，基于机器视觉的自主无人机导航与识别系统的性能不断提升。
目前，一些先进的目标识别算法已经可以实现较高的准确度和鲁棒性。
同时，硬件设备如处理器和传感器的性能也在不断提高，为系统的实时性和稳定性提供了支持。
未来，越来越多的技术创新将进一步推动这一领域的发展，例如机器学习和深度强化学习等。
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无人机导航诱骗系统
2018年9月23日
一、系统概述
无人机诱骗干扰系统主要针对试验场区、指挥所保密区域等重要设施周边或者重大会议活动现场的民用无人飞行器诱骗反制，对于试验训练场区周围2km范围内潜入的无人机诱骗干扰以使其驱离或直接将其击落，使试验训练任务、重大会议等免受间谍侦测，民用航拍、非法侵入等影响，确保现场安全可控。
本系统通过布设一定数量的固定站对方位360°、俯仰90°、半径2km以上的空间进行全面保障，确保无人机远离安保限定的区域。
本系统相比国内外其他同类产品具有体积重量小、操作使用方便、可靠性高、性能好、无二次伤害等优势，属业界领先。
二、系统技术原理及特点
该系统根据当前卫星真实状态，综合考虑电波传播机理、卫星运动模型及信号特征，构建相应的数学仿真模型和信号合成模块，实时产生对应的卫星欺骗信号，侵入无人机的卫星导航系统，从而达到对其进行位置欺骗、速度欺骗等目的。
主要特点如下：
1、完备的卫星星座模拟生成
该系统能够完成 GPS、 GLONASS 星座的卫星轨道、卫星钟差、距离延迟、电离层误差、对流层误差、地球自转效应、相对论效应、地面大地参数等计算推演；能够生成 GPS 星座（32 颗）、 GLONASS 星座（24颗）、北斗星座及其混
合星座的卫星轨道、导航电文及观测数据等。
2、该系统通过发射诱骗干扰信号，对黑飞无人机的卫星导航系统进行信号诱骗，达到黑飞无人机管制的目的。
3、该系统可布设于特定防护区域，用户可根据需要防御区域的大小和环境，合理布设单个或多个防御基站，构建全天候的无人机禁飞防护区。
4、该系统相比接触捕获、压制干扰、激光击落等方式的反无人机系统，采用了诱骗式工作原理，通过发射低功率诱骗信号对黑飞无人机进行驱离、防御或迫降，具有对周边电子设备影响小、对人体没有辐射伤害、捕获过程不会误伤人员、不会造成不良社会影响、可全天候 24 小时连续防御等独特优势。
5、该系统可根据保护区域大小及综合环境灵活快速搭建，输出的欺骗信号强度可控，可有效保证其不会干扰到保护区域以外的其他导航系统正常使用。
三、系统组成
该系统主要组成如下表所示。
表1 系统组成
名称数量
序
号
1 数仿计算机1套
2 中频信号处理板卡1块
3 导航信号接收机板卡1块
4 天线2个
5 指挥控制软件1套
6 低噪放1个
7 功放1个
8 连接线缆1套产品实物图如下:
四、系统战技指标
1、多模信号产生
设备支持GPS L1，GLONASS L1，北斗信号生成，信号生成采用软件开关配置，各定位系统可任意组合工作。
2、作用距离
半径不小于2KM。
3、机动性
单人员操作，设备开设/撤收时间不大于5min。
4、供电、功耗
直流24V供电，可外接交流适配器；总功耗不大于80W。
5、设备体积重量
体积不大于0.1m3，重量≤15kg。
6、防水等级
雨水防护等级不低于5级。
7、部署方便
电脑和设备采用分离式设计，两者采用有线连接。
8、生效时间短
欺骗信号侵入生效时间不大于20s。
9、使用方便
支持用户指定方向对无人机实现驱离，方向、速度可实时在线配置。
四、使用模式
主要的使用模式为：禁飞区模式，迫使无人机因触发禁飞指令而无法正常飞行，该模式只对合作无人机有效；定向驱离模式，将目标无人机按指定方向和速度进行驱离，使其无法闯入保护区域内；击落模式，直接将目标无人机从空中击落；禁飞模式，使保护区域内的无人机无法起飞。