一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法和系统与流程

1.本发明属于移动装设备的定位领域，尤其涉及一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法和系统。


背景技术：

2.ads-b设备现在多应用于民航和通航飞行的监控领域，本发明主要针对装设备的试验进行的研究；在无人机超视距飞行过程中，无人机可能会遇见不确定的干扰及山峰的遮挡，导致无人机定位信息的错误或丢失，进而无法获取无人机的准确航迹，给试验带来错误的试验结果。
3.目前在多地面站ads-b数据融合算法上主要是对多地面站数据的融合进行数据的去重，没有针对数据进行滤波滤除错误数据，此方法比较适合开阔无遮挡及无干扰的环境下，不太适合复杂环境下的飞行试验。


技术实现要素：

4.为解决上述技术问题，本发明提出一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法的技术方案，以解决上述技术问题。
5.本发明第一方面公开了一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法；所述方法包括：
6.步骤s1、ads-b地面站架设选点及搭建；
7.步骤s2、无人机的定位信息的发送和解算，得到无人机的位置数据；
8.步骤s3、所述位置数据的去重，得到去重后数据；
9.步骤s4、应用卡尔曼滤波和所述去重后数据进行数据预估，得到位置预估数据；
10.步骤s5、如果当前的无人机的位置数据出现丢失或者错误，应用所述位置预估数据进行矫正。
11.根据本发明第一方面的方法，在所述步骤s1中，所述ads-b地面站架设选点及搭建的具体方法包括：
12.画出整个试验航路的高度剖面图，根据所述高度剖面图和试验航路的位置信息，进行ads-b地面站架设选点。
13.根据本发明第一方面的方法，在所述步骤s2中，所述无人机的定位信息的发送和解算，得到无人机的位置数据的具体方法包括：
14.挂载在无人机上的ads-b定位模块把所述无人机的定位信息发送至ads-b地面站的接收机，所述ads-b地面站的接收机将接收到的定位信息发送至数据中心，所述数据中心将接收到的定位信息解算出无人机的位置数据；所述位置数据包括：无人机上的ads-b定位模块的id、经度、纬度、高度、速度、航向和毫秒级时间戳。
15.根据本发明第一方面的方法，在所述步骤s3中，所述位置数据的去重的方法包括：
16.数据中心的数据字典的值项为x分钟内有序的位置数据的列表,如果某一时刻的
位置数据的时间戳和当前时间差x分钟，则把所述位置数据从所述列表中删除。
17.根据本发明第一方面的方法，在所述步骤s3中，所述位置数据的去重的方法还包括：
18.接收到新位置数据时，对比所述新位置数据的时间戳，如果所述新位置数据的时间戳比最近一条位置数据的时间戳小y秒，则所述新位置数据时间戳超时，直接丢弃。
19.根据本发明第一方面的方法，在所述步骤s3中，所述位置数据的去重的方法还包括：
20.时间戳不超时的位置数据中，通过二分查找法查找与其时间戳最近的位置数据进行比较，如果两个位置数据的时间戳差在z毫秒以内且经纬度的位置偏差小于n米，证明此时刻、此位置的数据已经被其它的地面站接收到并上传到数据中心，将所述两个位置数据的其中一个丢弃。
21.根据本发明第一方面的方法，在所述步骤s5中，如果当前的无人机的位置数据出现丢失或者错误，应用所述位置预估数据进行矫正的具体方法包括：
22.如果当前的无人机的位置数据和当前的所述位置预估数据的距离差超过一个阈值代表本次的无人机的位置数据出现错误，则对数据进行纠错；若ads-b定位模块受到遮挡接收不到数据，则利用当前的所述位置预估数据进行位置更新。
23.本发明第二方面公开了一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合系统；所述系统包括：
24.ads-b定位模块，被配置为，把所述无人机的定位信息发送至ads-b地面站的接收机；
25.ads-b地面站的接收机，被配置为，将接收到的定位信息发送至数据中心；
26.数据中心，被配置为，包括：数据去重微服务模块和数据过滤校正微服务模块；
27.数据去重微服务模块，被配置为，包括：数据字典模块和数据排序模块；
28.数据字典模块，被配置为，数据字典模块的key为ads-b定位模块的id，数据字典模块的值项为x分钟内有序的位置数据的列表；
29.数据排序模块，被配置为，对所述数据字典模块中的位置数据进行去重；
30.数据过滤校正微服务模块，被配置为，应用卡尔曼滤波和所述去重后数据进行数据预估，得到位置预估数据；如果当前的无人机的位置数据出现丢失或者错误，应用所述位置预估数据进行矫正。
31.根据本发明第二方面的系统，ads-b定位模块，被配置为，所述ads-b地面站架设选点及搭建的具体方法包括：
32.画出整个试验航路的高度剖面图，根据所述高度剖面图和试验航路的位置信息，进行ads-b地面站架设选点。
33.根据本发明第二方面的系统，ads-b地面站的接收机，被配置为，所述无人机的定位信息的发送和解算，得到无人机的位置数据的具体方法包括：
34.挂载在无人机上的ads-b定位模块把所述无人机的定位信息发送至ads-b地面站的接收机，所述ads-b地面站的接收机将接收到的定位信息发送至数据中心，所述数据中心将接收到的定位信息解算出无人机的位置数据；所述位置数据包括：无人机上的ads-b定位模块的id、经度、纬度、高度、速度、航向和毫秒级时间戳。
35.根据本发明第二方面的系统，数据中心，被配置为，所述位置数据的去重的方法包括：
36.数据中心的数据字典的值项为x分钟内有序的位置数据的列表,如果某一时刻的位置数据的时间戳和当前时间差x分钟，则把所述位置数据从所述列表中删除。
37.根据本发明第二方面的系统，数据中心，被配置为，所述位置数据的去重的方法还包括：
38.接收到新位置数据时，对比所述新位置数据的时间戳，如果所述新位置数据的时间戳比最近一条位置数据的时间戳小y秒，则所述新位置数据时间戳超时，直接丢弃。
39.根据本发明第二方面的系统，数据中心，被配置为，所述位置数据的去重的方法还包括：
40.时间戳不超时的位置数据中，通过二分查找法查找与其时间戳最近的位置数据进行比较，如果两个位置数据的时间戳差在z毫秒以内且经纬度的位置偏差小于n米，证明此时刻、此位置的数据已经被其它的地面站接收到并上传到数据中心，将所述两个位置数据的其中一个丢弃。
41.根据本发明第二方面的系统，数据过滤校正微服务模块，被配置为，如果当前的无人机的位置数据出现丢失或者错误，应用所述位置预估数据进行矫正的具体方法包括：
42.如果当前的无人机的位置数据和当前的所述位置预估数据的距离差超过一个阈值代表本次的无人机的位置数据出现错误，则对数据进行纠错；若ads-b定位模块受到遮挡接收不到数据，则利用当前的所述位置预估数据进行位置更新。
43.本发明第三方面公开了一种电子设备。电子设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时，实现本公开第一方面中任一项的一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法中的步骤。
44.本发明第四方面公开了一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现本公开第一方面中任一项的一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法中的步骤。
45.本发明提出的方案，无人机的位置的去重效果及纠错效果良好，态势展示效果良好，并对后续的数据评估奠定了坚实的基础。
附图说明
46.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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。
47.图1为根据本发明实施例的一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法的流程图；
48.图2为根据本发明实施例的试验地形高层剖面图；
49.图3为根据本发明实施例的ads-b地面站架设点图；
50.图4为根据本发明实施例的一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合系统的结构图；
51.图5为根据本发明实施例的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
52.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例只是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
53.本发明第一方面公开了一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法。图1为根据本发明实施例的一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法的流程图，如图1所示，所述方法包括：
54.步骤s1、ads-b地面站架设选点及搭建；
55.步骤s2、无人机的定位信息的发送和解算，得到无人机的位置数据；
56.步骤s3、所述位置数据的去重，得到去重后数据；
57.步骤s4、应用卡尔曼滤波和所述去重后数据进行数据预估，得到位置预估数据；
58.步骤s5、如果当前的无人机的位置数据出现丢失或者错误，应用所述位置预估数据进行矫正。
59.在步骤s1，ads-b地面站架设选点及搭建。
60.在一些实施例中，在所述步骤s1中，所述ads-b地面站架设选点及搭建的具体方法包括：
61.画出整个试验航路的高度剖面图，根据所述高度剖面图和试验航路的位置信息，进行ads-b地面站架设选点。
62.具体地，如图2所示，根据googlemap画出整个试验航路的高度剖面图，根据所述高度剖面图和试验航路的位置信息，进行ads-b地面站架设选点，如图3所示。
63.在步骤s2，无人机的定位信息的发送和解算，得到无人机的位置数据。
64.在一些实施例中，在所述步骤s2中，所述无人机的定位信息的发送和解算，得到无人机的位置数据的具体方法包括：
65.挂载在无人机上的ads-b定位模块把所述无人机的定位信息发送至ads-b地面站的接收机，所述ads-b地面站的接收机将接收到的定位信息发送至数据中心，所述数据中心将接收到的定位信息解算出无人机的位置数据；所述位置数据包括：无人机上的ads-b定位模块的id、经度、纬度、高度、速度、航向和毫秒级时间戳。
66.具体地，挂载在无人机上的ads-b定位模块把所述无人机的定位信息发送至ads-b地面站的接收机，所述ads-b地面站的接收机通过网络采用udp协议将接收到的定位信息发送至数据中心，所述数据中心其中一个微服务负责数据的解算(ads-b报文是一种开放的数据格式：cat021格式)，将接收到的定位信息解算出无人机的位置数据；所述位置数据包括：无人机上的ads-b定位模块的id、经度、纬度、高度、速度、航向和毫秒级时间戳。
67.在步骤s3，所述位置数据的去重，得到去重后数据。
68.在一些实施例中，在所述步骤s3中，所述位置数据的去重的方法包括：
69.数据中心的数据字典的值项为x分钟内有序的位置数据的列表,如果某一时刻的位置数据的时间戳和当前时间差x分钟，则把所述位置数据从所述列表中删除；
70.所述位置数据的去重的方法还包括：
71.接收到新位置数据时，对比所述新位置数据的时间戳，如果所述新位置数据的时间戳比最近一条位置数据的时间戳小y秒，则所述新位置数据时间戳超时，直接丢弃；
72.所述位置数据的去重的方法还包括：
73.时间戳不超时的位置数据中，通过二分查找法查找与其时间戳最近的位置数据进行比较，如果两个位置数据的时间戳差在z毫秒以内且经纬度的位置偏差小于n米，证明此时刻、此位置的数据已经被其它的地面站接收到并上传到数据中心，所述两个位置数据的其中一个丢弃。
74.具体地，单个ads-b地面站覆盖的范围大概为200公里，因此无人机在开阔并足够高的情况下，所搭建的7个ads-b地面站会有多个地面站接收到，因此数据需要实时去重进而去掉冗余数据，减少后续数据处理的复炸度。ads-b模块的位置信息发射频率为2hz，解析出的每条信息为一个位置点，因此每秒只需留下两条数据即可满足要求；
75.所述位置数据的去重的方法包括：
76.数据中心维护一个数据字典，数据中心的数据字典的，key为ads-b定位模块的id，值项为x分钟内有序的位置数据的列表,并实现一个定时器实时刷新该字典，如果某一时刻的位置数据的时间戳和当前时间差5分钟，则把所述位置数据从所述列表中删除；
77.所述位置数据的去重的方法还包括：
78.接收到新位置数据时，对比所述新位置数据的时间戳，如果所述新位置数据的时间戳比最近一条位置数据的时间戳小2秒，则所述新位置数据时间戳超时，直接丢弃；
79.所述位置数据的去重的方法还包括：
80.时间戳不超时的位置数据中，通过二分查找法查找与其时间戳最近的位置数据进行比较，如果两个位置数据的时间戳差在500毫秒以内且经纬度的位置偏差小于0.01米，证明此时刻、此位置的数据已经被其它的地面站接收到并上传到数据中心，所述两个位置数据的其中一个丢弃。
81.在步骤s4，应用卡尔曼滤波和所述去重后数据进行数据预估，得到位置预估数据。
82.具体地，卡尔曼滤波是一种状态估计器，是基于概率统计原理的预测算法，结合系统的状态转移方程预测数据和测量系统测得的系统状态数据进行加权平均法进行融合，因此状态方程和测量方程组成了卡尔曼滤波过程中的信号和噪声；为减少卡尔曼滤波模型的维数，降低算法实现的复杂度，把ads-b定位模块位置的经纬高分别建立模型进行滤波算法的实现，以经度、经度方向的速度为例：
83.s41、初始化状态估计x
t-1
和协方差p
t-1
；
84.s42、确定其状态方程的状态转移矩阵f
t
＝[1,δt；0,1]，输入增益矩阵b
t
＝[δt2/2,δt]，量测方程的观测矩阵h
t
＝[0,1]；然后更新状态方程、计算卡尔曼增益、获取量测值；
[0085]
s43、根据更新的状态及卡尔曼增益计算t时刻状态值，获取我们所需状态值；
[0086]
s44、根据当前状态在次更新状态方程和状态协方差，然后从步骤s42重复计算。
[0087]
在步骤s5，如果当前的无人机的位置数据出现丢失或者错误，应用所述位置预估数据进行矫正。
[0088]
在一些实施例中，在所述步骤s5中，如果当前的无人机的位置数据出现丢失或者
错误，应用所述位置预估数据进行矫正的具体方法包括：
[0089]
如果当前的无人机的位置数据和当前的所述位置预估数据的距离差超过一个阈值代表本次的无人机的位置数据出现错误，则对数据进行纠错；若ads-b定位模块受到遮挡接收不到数据利用当前的所述位置预估数据进行位置更新。
[0090]
综上，本发明提出的方案能够无人机的位置的去重效果及纠错效果良好，态势展示效果良好，并对后续的数据评估奠定了坚实的基础。
[0091]
本发明第二方面公开了一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合系统。图4为根据本发明实施例的一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合系统的结构图；如图4所示，所述系统包括：
[0092]
ads-b定位模块，被配置为，把所述无人机的定位信息发送至ads-b地面站的接收机；
[0093]
ads-b地面站的接收机，被配置为，将接收到的定位信息发送至数据中心；
[0094]
数据中心，被配置为，包括：数据去重微服务模块和数据过滤校正微服务模块；
[0095]
数据去重微服务模块，被配置为，包括：数据字典模块和数据排序模块；
[0096]
数据字典模块，被配置为，数据字典模块的key为ads-b定位模块的id，数据字典模块的值项为x分钟内有序的位置数据的列表；
[0097]
数据排序模块，被配置为，对所述数据字典模块中的位置数据进行去重；
[0098]
数据过滤校正微服务模块，被配置为，应用卡尔曼滤波和所述去重后数据进行数据预估，得到位置预估数据；如果当前的无人机的位置数据出现丢失或者错误，应用所述位置预估数据进行矫正。
[0099]
根据本发明第二方面的系统，ads-b定位模块，被配置为，所述ads-b地面站架设选点及搭建的具体方法包括：
[0100]
画出整个试验航路的高度剖面图，根据所述高度剖面图和试验航路的位置信息，进行ads-b地面站架设选点。
[0101]
根据本发明第二方面的系统，ads-b地面站的接收机，被配置为，所述无人机的定位信息的发送和解算，得到无人机的位置数据的具体方法包括：
[0102]
挂载在无人机上的ads-b定位模块把所述无人机的定位信息发送至ads-b地面站的接收机，所述ads-b地面站的接收机将接收到的定位信息发送至数据中心，所述数据中心将接收到的定位信息解算出无人机的位置数据；所述位置数据包括：无人机上的ads-b定位模块的id、经度、纬度、高度、速度、航向和毫秒级时间戳。
[0103]
根据本发明第二方面的系统，数据中心，被配置为，所述位置数据的去重的方法包括：
[0104]
数据中心的数据字典的值项为x分钟内有序的位置数据的列表,如果某一时刻的位置数据的时间戳和当前时间差x分钟，则把所述位置数据从所述列表中删除。
[0105]
根据本发明第二方面的系统，数据中心，被配置为，所述位置数据的去重的方法还包括：
[0106]
接收到新位置数据时，对比所述新位置数据的时间戳，如果所述新位置数据的时间戳比最近一条位置数据的时间戳小y秒，则所述新位置数据时间戳超时，直接丢弃。
[0107]
根据本发明第二方面的系统，数据中心，被配置为，所述位置数据的去重的方法还
包括：
[0108]
时间戳不超时的位置数据中，通过二分查找法查找与其时间戳最近的位置数据进行比较，如果两个位置数据的时间戳差在z毫秒以内且经纬度的位置偏差小于n米，证明此时刻、此位置的数据已经被其它的地面站接收到并上传到数据中心，将所述两个位置数据的其中一个丢弃。
[0109]
根据本发明第二方面的系统，数据过滤校正微服务模块，被配置为，如果当前的无人机的位置数据出现丢失或者错误，应用所述位置预估数据进行矫正的具体方法包括：
[0110]
如果当前的无人机的位置数据和当前的所述位置预估数据的距离差超过一个阈值代表本次的无人机的位置数据出现错误，则对数据进行纠错；若ads-b定位模块受到遮挡接收不到数据，则利用当前的所述位置预估数据进行位置更新。
[0111]
本发明第三方面公开了一种电子设备。电子设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时，实现本发明公开第一方面中任一项的一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法中的步骤。
[0112]
图5为根据本发明实施例的一种电子设备的结构图，如图5所示，电子设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该电子设备的处理器用于提供计算和控制能力。该电子设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该电子设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、运营商网络、近场通信(nfc)或其他技术实现。该电子设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该电子设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是电子设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0113]
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本公开的技术方案相关的部分的结构图，并不构成对本技术方案所应用于其上的电子设备的限定，具体的电子设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0114]
本发明第四方面公开了一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现本发明公开第一方面中任一项的一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法中的步骤中的步骤。
[0115]
请注意，以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。以上实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法，其特征在于，所述方法包括：步骤s1、ads-b地面站架设选点及搭建；步骤s2、无人机的定位信息的发送和解算，得到无人机的位置数据；步骤s3、所述位置数据的去重，得到去重后数据；步骤s4、应用卡尔曼滤波和所述去重后数据进行数据预估，得到位置预估数据；步骤s5、如果当前的无人机的位置数据出现丢失或者错误，应用所述位置预估数据进行矫正。2.根据权利要求1所述的一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法，其特征在于，在所述步骤s1中，所述ads-b地面站架设选点及搭建的具体方法包括：画出整个试验航路的高度剖面图，根据所述高度剖面图和试验航路的位置信息，进行ads-b地面站架设选点。3.根据权利要求1所述的一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法，其特征在于，在所述步骤s2中，所述无人机的定位信息的发送和解算，得到无人机的位置数据的具体方法包括：挂载在无人机上的ads-b定位模块把所述无人机的定位信息发送至ads-b地面站的接收机，所述ads-b地面站的接收机将接收到的定位信息发送至数据中心，所述数据中心将接收到的定位信息解算出无人机的位置数据；所述位置数据包括：无人机上的ads-b定位模块的id、经度、纬度、高度、速度、航向和毫秒级时间戳。4.根据权利要求3所述的一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法，其特征在于，在所述步骤s3中，所述位置数据的去重的方法包括：数据中心的数据字典的值项为x分钟内有序的位置数据的列表,如果某一时刻的位置数据的时间戳和当前时间差x分钟，则把所述位置数据从所述列表中删除。5.根据权利要求4所述的一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法，其特征在于，在所述步骤s3中，所述位置数据的去重的方法还包括：接收到新位置数据时，对比所述新位置数据的时间戳，如果所述新位置数据的时间戳比最近一条位置数据的时间戳小y秒，则所述新位置数据时间戳超时，直接丢弃。6.根据权利要求5所述的一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法，其特征在于，在所述步骤s3中，所述位置数据的去重的方法还包括：时间戳不超时的位置数据中，通过二分查找法查找与其时间戳最近的位置数据进行比较，如果两个位置数据的时间戳差在z毫秒以内且经纬度的位置偏差小于n米，证明此时刻、此位置的数据已经被其它的地面站接收到并上传到数据中心，将所述两个位置数据的其中一个丢弃。7.根据权利要求1所述的一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法，其特征在于，在所述步骤s5中，如果当前的无人机的位置数据出现丢失或者错误，应用所述位置预估数据进行矫正的具体方法包括：如果当前的无人机的位置数据和当前的所述位置预估数据的距离差超过一个阈值代表本次的无人机的位置数据出现错误，则对数据进行纠错；若ads-b定位模块受到遮挡接收不到数据，则利用当前的所述位置预估数据进行位置更新。8.一种用于复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合系统，其特征在于，所述系统包括：
ads-b定位模块，被配置为，把所述无人机的定位信息发送至ads-b地面站的接收机；ads-b地面站的接收机，被配置为，将接收到的定位信息发送至数据中心；数据中心，被配置为，包括：数据去重微服务模块和数据过滤校正微服务模块；数据去重微服务模块，被配置为，包括：数据字典模块和数据排序模块；数据字典模块，被配置为，数据字典模块的key为ads-b定位模块的id，数据字典模块的值项为x分钟内有序的位置数据的列表；数据排序模块，被配置为，对所述数据字典模块中的位置数据进行去重；数据过滤校正微服务模块，被配置为，应用卡尔曼滤波和所述去重后数据进行数据预估，得到位置预估数据；如果当前的无人机的位置数据出现丢失或者错误，应用所述位置预估数据进行矫正。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现权利要求1至7中任一项所述的一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法中的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至7中任一项所述的一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法中的步骤。

技术总结
本发明提出一种复杂地域多地面站蜂群无人机数据融合方法和系统。其中，方法包括：ADS-B地面站架设选点及搭建；无人机的定位信息的发送和解算，得到无人机的位置数据；所述位置数据的去重，得到去重后数据；应用卡尔曼滤波和所述去重后数据进行数据预估，得到位置预估数据；如果当前的无人机的位置数据出现丢失或者错误，应用所述位置预估数据进行矫正。本发明提出的方案，无人机的位置的去重效果及纠错效果良好，态势展示效果良好，并对后续的数据评估奠定了坚实的基础。评估奠定了坚实的基础。评估奠定了坚实的基础。


技术研发人员：张运好 邱少鹏 刘斌 赵昂 刘鹏 何佳俊
受保护的技术使用者：海丰通航科技有限公司
技术研发日：2021.12.15
技术公布日：2022/3/8