一种基于信号带宽特征的无人机信号识别的方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种基于信号带宽特征的无人机信号识别的方法及装置，属于无人机检测技术领域。该方法包括：接收待识别的电磁信号，获取电磁信号的频率域序列；根据预设的极值域均值模式分解算法对频率域序列进行处理，得到第一重构信号；放大第一重构信号的电磁信号特征，得到第二重构信号；计算第二重构信号中各信号点的梯度值，得到梯度值序列，并根据梯度值序列，确定第二重构信号包含的信号子带；根据预设的训练集和预先存储的无人机信号识别策略，在第二重构信号的信号子带中识别无人机信号，训练集包括样本带宽和每个样本带宽对应的样本标识，样本标识包括无人机信号标识和噪声信号标识。采用本发明专利技术，可以提高无人机识别率。

A method and device for signal recognition of UAV Based on signal bandwidth characteristics

The embodiment of the application provides a method and device for UAV signal recognition based on signal bandwidth characteristics, belonging to the technical field of UAV detection. The method includes: receiving the electromagnetic signal to be identified and obtaining the frequency domain sequence of the electromagnetic signal; processing the frequency domain sequence according to the preset extremum domain mean mode decomposition algorithm to obtain the first reconstructed signal; amplifying the characteristics of the electromagnetic signal of the first reconstructed signal to obtain the second reconstructed signal; computing the second reconstructed signal According to the gradient value of each signal point, the gradient value sequence is obtained, and the signal subband of the second reconstructed signal is determined according to the gradient value sequence; according to the preset training set and the pre-stored UAV signal recognition strategy, the UAV signal is recognized in the signal subband of the second reconstructed signal, and the training set includes the sample bandwidth and each subband. Sample identification corresponding to the bandwidth of each sample includes UAV signal identification and noise signal identification. The invention can improve the recognition rate of UAV.

【技术实现步骤摘要】
一种基于信号带宽特征的无人机信号识别的方法及装置
本申请涉及无人机检测
，特别是涉及一种基于信号带宽特征的无人机信号识别的方法及装置。
技术介绍
随着无人机民用市场迎来增长爆发期，无人机在各个领域得到了充分的应用，如监控安防、测绘勘察及物流分类等方面。市场上大规模无人机的投放，使得无人机的非法使用情况愈加严重，在机场，未经批准而起飞无人机，影响机场飞机正常起降，影响旅客出行。因此在复杂电磁环境下，迅速检测并识别出无人机信号，对支撑后续的无人机管理工作，具有很重要的意义。当前无人机主要是采用雷达探测系统进行检测。雷达探测系统，发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，根据接收的回波信息确定空中有无无人机，完成无人机识别。无人机体积小，用雷达探测系统检测时，目标雷达截面积小，回波信号微弱，检测识别困难，无人机识别率低。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种基于信号带宽特征的无人机信号识别的方法及装置，以实现提高无人机识别率。具体技术方案如下：第一方面，提供了一种基于信号带宽特征的无人机信号识别的方法，所述方法包括：接收待识别的电磁信号，获取电磁信号的频率域序列；根据预设的极值域均值模式分解算法对所述频率域序列进行处理，得到第一重构信号；放大所述第一重构信号的电磁信号特征，得到第二重构信号；计算所述第二重构信号中各信号点的梯度值，得到梯度值序列，并根据所述梯度值序列，确定所述第二重构信号包含的信号子带；根据预设的训练集和预先存储的无人机信号识别策略，在所述第二重构信号的信号子带中识别无人机信号，所述训练集包括样本带宽和每个样本带宽对应的样本标识，样本标识包括无人机信号标识和噪声信号标识。可选的，所述放大所述第一重构信号的电磁信号特征，得到第二重构信号，包括：计算所述第一重构信号的幅度均值；计算所述幅度均值和预设调整系数的乘积，得到幅度调整值；如果所述第一重构信号中的信号点幅值小于所述幅度均值，则将所述信号点幅值调整为所述幅度调整值；如果所述第一重构信号中的信号点幅值不小于所述幅度均值，则保持所述信号点幅值不变；根据幅值处理后的信号，确定第二重构信号。可选的，所述根据预设的训练集和预先存储的无人机信号识别策略，在所述第二重构信号的信号子带中识别无人机信号，所述训练集包括样本带宽和每个样本带宽对应的样本标识，样本标识包括无人机信号标识和噪声信号标识，包括：针对所述第二重构信号中的每个信号子带，在预设的训练集所包含的样本带宽中，确定与该信号子带的带宽满足预设接近度条件的目标样本带宽；根据确定出的目标样本带宽对应的样本标识，确定无人机信号标识的出现频率；如果所述无人机信号标识的出现频率大于预设的无人机信号阈值，则判定所述信号子带为无机信号；如果所述无人机信号标识的出现频率不大于预设的无人机信号阈值，则判定所述信号子带为噪声信号。可选的，所述针对所述第二重构信号中的每个信号子带，在预设的训练集所包含的样本带宽中，确定与该信号子带的带宽满足预设接近度条件的样本带宽，包括：针对所述第二重构信号中的每个信号子带，在预设的训练集所包含的样本带宽中，确定与该信号子带的带宽最相近的预设的近邻数目个目标样本带宽。可选的，所述针对所述第二重构信号中的每个信号子带，在预设的训练集所包含的样本带宽中，确定与该信号子带的带宽满足预设接近度条件的样本带宽，包括：针对所述第二重构信号中的每个信号子带，在预设的训练集所包含的样本带宽中，确定与该信号子带的带宽的差值小于预设阈值的目标样本带宽。第二方面，提供了一种基于信号带宽特征的无人机信号识别的装置，所述装置包括：信号接收模块，接收待识别的电磁信号，获取电磁信号的频率域序列；第一信号处理模块，根据预设的极值域均值模式分解算法对所述频率域序列进行处理，得到第一重构信号；第二信号处理模块，放大所述第一重构信号的电磁信号特征，得到第二重构信号；信号计算模块，计算所述第二重构信号中各信号点的梯度值，得到梯度值序列，并根据所述梯度值序列，确定所述第二重构信号包含的信号子带；信号识别模块，根据预设的训练集和预先存储的无人机信号识别策略，在所述第二重构信号的信号子带中识别无人机信号，所述训练集包括样本带宽和每个样本带宽对应的样本标识，样本标识包括无人机信号标识和噪声信号标识。可选的，所述第二信号处理模块，包括：第一信号计算单元，计算所述第一重构信号的幅度均值；第二信号计算单元，计算所述幅度均值和预设调整系数的乘积，得到幅度调整值；第一信号处理单元，如果所述第一重构信号中的信号点幅值小于所述幅度均值，则将所述信号点幅值调整为所述幅度调整值；如果所述第一重构信号中的信号点幅值不小于所述幅度均值，则保持所述信号点幅值不变；信号确定单元，根据幅值处理后的信号，确定第二重构信号。可选的，所述信号识别模块，包括：目标样本带宽确定单元，针对所述第二重构信号中的每个信号子带，在预设的训练集所包含的样本带宽中，确定与该信号子带的带宽满足预设接近度条件的目标样本带宽；无人机信号标识频率确定单元，根据确定出的目标样本带宽对应的样本标识，确定无人机信号标识的出现频率；信号子带确定单元，如果所述无人机信号标识的出现频率大于预设的无人机信号阈值，则判定所述信号子带为无机信号；如果所述无人机信号标识的出现频率不大于预设的无人机信号阈值，则判定所述信号子带为噪声信号。可选的，所述目标样本带宽确定单元，包括：目标样本带宽确定子单元，针对所述第二重构信号中的每个信号子带，在预设的训练集所包含的样本带宽中，确定与该信号子带的带宽最相近的预设的近邻数目个目标样本带宽。第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信，存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第一方面任一所述的基于信号带宽特征的无人机信号识别的方法。第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面任一所述的基于信号带宽特征的无人机信号识别的方法。本专利技术实施例提供的一种基于信号带宽特征的无人机信号识别的方法及装置，可以获取无人机的信号，对所述无人机信号进行极值域均值模式分解，放大了目标信号的带宽特征，使无人机信号易于识别，并且根据所述信号梯度信息，提取待检测信号子带带宽，根据信号子带带宽和训练集中样本带宽数据，进行信号识别，提高了无人机信号的识别率。当然，实施本申请的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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。图1为本专利技术实施例提供的基于信号带宽特征的无人机信号识别的方法的第一种流程图；图2为本专利技术实施例提供的基于信号带宽特征的无人机信号识别的方法的第二种流程图；图3为对本专利技术实施例进行仿真得到的一种第二重构信号与原始信号的对比图；图4为对本专利技术实施例进行仿真得到的信号异常值调整之后第二重构信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于信号带宽特征的无人机信号识别的方法，其特征在于，所述方法包括：接收待识别的电磁信号，获取电磁信号的频率域序列；根据预设的极值域均值模式分解算法对所述频率域序列进行处理，得到第一重构信号；放大所述第一重构信号的电磁信号特征，得到第二重构信号；计算所述第二重构信号中各信号点的梯度值，得到梯度值序列，并根据所述梯度值序列，确定所述第二重构信号包含的信号子带；根据预设的训练集和预先存储的无人机信号识别策略，在所述第二重构信号的信号子带中识别无人机信号，所述训练集包括样本带宽和每个样本带宽对应的样本标识，样本标识包括无人机信号标识和噪声信号标识。

【技术特征摘要】
1.一种基于信号带宽特征的无人机信号识别的方法，其特征在于，所述方法包括：接收待识别的电磁信号，获取电磁信号的频率域序列；根据预设的极值域均值模式分解算法对所述频率域序列进行处理，得到第一重构信号；放大所述第一重构信号的电磁信号特征，得到第二重构信号；计算所述第二重构信号中各信号点的梯度值，得到梯度值序列，并根据所述梯度值序列，确定所述第二重构信号包含的信号子带；根据预设的训练集和预先存储的无人机信号识别策略，在所述第二重构信号的信号子带中识别无人机信号，所述训练集包括样本带宽和每个样本带宽对应的样本标识，样本标识包括无人机信号标识和噪声信号标识。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述放大所述第一重构信号的电磁信号特征，得到第二重构信号，包括：计算所述第一重构信号的幅度均值；计算所述幅度均值和预设调整系数的乘积，得到幅度调整值；如果所述第一重构信号中的信号点幅值小于所述幅度均值，则将所述信号点幅值调整为所述幅度调整值；如果所述第一重构信号中的信号点幅值不小于所述幅度均值，则保持所述信号点幅值不变；根据幅值处理后的信号，确定第二重构信号。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的训练集和预先存储的无人机信号识别策略，在所述第二重构信号的信号子带中识别无人机信号，所述训练集包括样本带宽和每个样本带宽对应的样本标识，样本标识包括无人机信号标识和噪声信号标识，包括：针对所述第二重构信号中的每个信号子带，在预设的训练集所包含的样本带宽中，确定与该信号子带的带宽满足预设接近度条件的目标样本带宽；根据确定出的目标样本带宽对应的样本标识，确定无人机信号标识的出现频率；如果所述无人机信号标识的出现频率大于预设的无人机信号阈值，则判定所述信号子带为无机信号；如果所述无人机信号标识的出现频率不大于预设的无人机信号阈值，则判定所述信号子带为噪声信号。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对所述第二重构信号中的每个信号子带，在预设的训练集所包含的样本带宽中，确定与该信号子带的带宽满足预设接近度条件的样本带宽，包括：针对所述第二重构信号中的每个信号子带，在预设的训练集所包含的样本带宽中，确定与该信号子带的带宽最相近的预设的近邻数目个目标样本带宽。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对所述第二重构信号中的每个信号子带，在预设的训练集所包含的样本带宽中，确定与该信号子带的带宽满足预设接近度条件的样本带宽，包括：针对所述第二重...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯志勇，黄赛，李潇阳，张轶凡，宁帆，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京,11