一种基于实时信号特征分析的无人机识别方法及系统技术方案
【技术实现步骤摘要】
一种基于实时信号特征分析的无人机识别方法及系统
本专利技术涉及无线电侦测
，尤其一种基于实时信号特征分析的无人机识别方法及系统。
技术介绍
由于无人机行业的迅猛发展，监管机关急需一种能够有效发现无人机的技术。由于外界电磁信号的越来越复杂，无人机遥控、数据传输技术的不断发展，无线电监管机构对无人机信号频谱的监测难度越来越大，原来基于：采集—暂停采集—分析—再采集的传统频谱监测模式，由于具有较大的时间分析间隙，无法满足对已广泛采用跳频体制的无人机信号进行侦测，截获概率低下。申请号为CN201510481020.X的专利技术专利公开了一种无人机信号处理装置及信号处理方法，其中装置，其包括接收模块、监控模块、预警模块，其中，所述接收模块利用全向接收天线扫描无人机工作的上行和下行工作频段用于实时扫描无人机信号；监控模块包括将接收到的信号按相同的功率分为多路信号的功率分配器、将每路信号进行带通滤波的带通滤波单元、将所述信号转换为数字信号的A/D转换单元和对数字信号进行傅里叶变换且将时域数据变化为频域数据的频谱分析单元；预警模块包括存储无人机频域数据的存储单元和将频谱分析...
【技术保护点】
一种基于实时信号特征分析的无人机识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S10：对接收到的原始信号进行预处理，获得时间上连续的实时信号；S20：对处理后得到的实时信号进行信号特征参数提取，并根据提取到的特征参数阈值进行分类识别，确定信号的参数；S30：对分选结果进行分析统计，以此判断当前信号当中是否有无人机；其中，步骤S20包括以下子步骤：S201：对接收到的实时信号进行噪声基底判定；S202：根据噪声门限计算信号的起始终止频率、中心频率、占用带宽；S203：根据数据先后到达时间给信号加上时间标签；S204：根据各频点信号的包括时间、频率、带宽在内的特征，获取跳频信号特征；步骤...
【技术特征摘要】
1.一种基于实时信号特征分析的无人机识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S10：对接收到的原始信号进行预处理，获得时间上连续的实时信号；S20：对处理后得到的实时信号进行信号特征参数提取，并根据提取到的特征参数阈值进行分类识别，确定信号的参数；S30：对分选结果进行分析统计，以此判断当前信号当中是否有无人机；其中，步骤S20包括以下子步骤：S201：对接收到的实时信号进行噪声基底判定；S202：根据噪声门限计算信号的起始终止频率、中心频率、占用带宽；S203：根据数据先后到达时间给信号加上时间标签；S204：根据各频点信号的包括时间、频率、带宽在内的特征，获取跳频信号特征；步骤S30包括以下子步骤：S301：根据实际无人机的跳频/非跳频信号特征，与实际测试得到的信号特征进行比对；S302：通过比对结果判定当前信号之中是否存在无人机信号。2.根据权利要求1所述的一种基于实时信号特征分析的无人机识别方法，其特征在于：所述的步骤S10包括以下子步骤：S101：对接收到的中频信号进行数字下变频处理；S102：对数字下变频处理后的信号进行基带滤波处理；S103：对基带滤波处理后的信号进行实时时频变换，并通过多次频谱平均的方式对频域信号进行平滑；S104：将连续的频谱数据上报。3.根据权利要求1所述的一种基于实时信号特征分析的无人机识别方法，其特征在于：所述的跳频信号特征的参数包括：信号起始频率、信号终止频率、信号中心频率、信号捕获时间、信号跳频图案。4.根据权利要求3所述的一种基于实时信号特征分析的无人机识别方法，其特征在于：在步骤S30中，分别对步骤S20得到的疑似无人机跳频信号和实际无人机跳频信号、步骤S20得到的疑似无人机图像信号与实际无人机图像信号进行判决。5.根据权利要求1所述的一种基于实时信号特征分析的无人机识别方法，其特征在于：所述的噪声门限的获取方式包括以下子步骤：（1）对频谱数据X求绝对中位差MAD(X)：MAD(X)=mean(abs(X–mean(X)))其中X为数组，代表频谱数据，mean表示求中位数，abs表示求绝对值；（2）将MAD(X)乘上因子k该因子根据实际情况调整，作为噪声门限；所述的因子k根据实际情况选取大小。6.一种基于实时信号特征分析的无人机识别系统，其特征在于：包括：预处理模块：对接收到的原始信号进行预处理，获得时间上连续的实时信号；特征参数...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇飞，刘力辉，蔡颖，张灵珠，胡刚，易翔，沈强，苏鑫，戴如永，
申请(专利权)人：成都中星世通电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。