上海大学学报(自然科学版) ›› 2024, Vol. 30 ›› Issue (3): 435-450.doi: 10.12066/j.issn.1007-2861.2461
王安平1, 吕振彬2, 梓轩1, 沈华明2, 黄家鹏2, 陆文斌2
WANG Anping1, LV Zhenbin2, YI Zixuan1, SHEN Huaming2, HUANG Jiapeng2, LU Wenbin2
摘要: 无人机 (unmanned aerial vehicle, UAV) 行业的快速发展给重要场所的低空空域带来安全隐患. 为了对无人机实施有效管制, 研制一套能够识别无人机信号的无线电侦测系统有重要意义. 针对相似无人机之间识别困难的问题, 提出了一种基于图控分离和 2 次分类的无人机信号识别方法. 该方法基于无人机图像传输信号 (image transmission signal, ITS) 的循环特性提取其时域参数, 采用分类决策树对无人机进行初步分类识别; 再通过分离无人机的图像传输信号与飞行控制信号 (flight control signal, FCS) 的方式分别提取其时频特征参数; 最后进行了 2 次分类识别. 实验结果表明, 对于 6 种常见无人机的通信信号, 在信噪比(signal-to-noise ratio, SNR) 为 0 dB 时平均识别准确率可达 97.4%, 说明该方法可以精确识别无人机.
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