一种无人飞机的识别方法和无人飞机侦测设备技术

本发明专利技术适用于无人飞机领域，提供了一种无人飞机的识别方法和无人飞机侦测设备。所述方法包括：预先读取无人飞机频谱特征数据库中的数据，对无人飞机的频谱特征规律进行自主学习，获取判断为新的无人飞机的判断条件数据；将接收到的无人飞机频谱特征数据与无人飞机频谱特征数据库中的各个型号的无人飞机频谱特征进行匹配；如果没有匹配出无人飞机的型号，则根据所述判断为新的无人飞机的判断条件数据来识别是否为新的无人飞机。采用本发明专利技术，对于数据库中没有的无人飞机都可以识别，解决了无人飞机侦测漏报的重大问题，对于安全防护意义重大，特别是恶意者采用拼装的无人飞机进行恐怖袭击，现有的无人飞机侦测技术无能为力，采用本发明专利技术则能识别出无人飞机。

An Unmanned Aerial Vehicle Recognition Method and Unmanned Aerial Vehicle Detection Equipment

【技术实现步骤摘要】
一种无人飞机的识别方法和无人飞机侦测设备
本专利技术属于无人飞机领域，尤其涉及一种无人飞机的识别方法和无人飞机侦测设备。
技术介绍
现有技术对无人飞机的识别是通过将现有的无人飞机频谱特征预先录制好，存储于存储设备的无人飞机频谱特征数据库中，在无人飞机侦测过程中，将侦测接收机接收到的无人飞机频谱特征数据与无人飞机频谱特征数据库中的各个型号的无人飞机频谱特征进行比对运算，从而发现为无人飞机。然而，对于新的无人飞机型号，即数据库中没有的无人飞机频谱特征，则无法自主识别是否为无人飞机。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种无人飞机的识别方法、计算机可读存储介质和无人飞机侦测设备，旨在解决现有技术对于数据库中没有的无人飞机频谱特征，无法自主识别是否为无人飞机的问题。第一方面，本专利技术提供了一种无人飞机的识别方法，所述方法包括：S101、预先读取无人飞机频谱特征数据库中的数据，对无人飞机的频谱特征规律进行自主学习，获取判断为新的无人飞机的判断条件数据；S102、开始对无人飞机进行侦测；S103、将接收到的无人飞机频谱特征数据与无人飞机频谱特征数据库中的各个型号的无人飞机频谱特征进行匹配；S104、如果没有匹配出无人飞机的型号，则根据所述判断为新的无人飞机的判断条件数据来识别是否为新的无人飞机。第二方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的无人飞机的识别方法的步骤。第三方面，本专利技术提供了一种无人飞机侦测设备，包括：一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个计算机程序，所述处理器和所述存储器通过总线连接，其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的无人飞机的识别方法的步骤。在本专利技术中，由于预先读取无人飞机频谱特征数据库中的数据，对无人飞机的频谱特征规律进行自主学习，获取判断为新的无人飞机的判断条件数据，如果在无人飞机频谱特征数据库中没有匹配出无人飞机的型号，则根据所述判断为新的无人飞机的判断条件数据来识别是否为新的无人飞机。因此对于数据库中没有的无人飞机都可以识别，解决了无人飞机侦测漏报的重大问题，对于安全防护意义重大，特别是恶意者采用拼装的无人飞机进行恐怖袭击，现有的无人飞机侦测技术无能为力，采用本专利技术则能识别出无人飞机。附图说明图1是本专利技术实施例一提供的无人飞机的识别方法的流程图。图2是本专利技术实施例三提供的无人飞机侦测设备的具体结构框图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。为了说明本专利技术所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。实施例一：请参阅图1，本专利技术实施例一提供的无人飞机的识别方法包括以下步骤：需注意的是，若有实质上相同的结果，本专利技术的无人飞机的识别方法并不以图1所示的流程顺序为限。S101、预先读取无人飞机频谱特征数据库中的数据，对无人飞机的频谱特征规律进行自主学习，获取判断为新的无人飞机的判断条件数据。在本专利技术实施例一中，S101具体可以为：预先读取无人飞机频谱特征数据库中的数据，分别对消费级无人飞机(例如大疆4无人飞机等)和工业级无人飞机(例如公安部门使用的较大型无人飞机等)的频谱特征规律进行自主学习，分别获取判断为新的消费级无人飞机和工业级无人飞机的判断条件数据。S102、开始对无人飞机进行侦测。S103、将接收到的无人飞机频谱特征数据与无人飞机频谱特征数据库中的各个型号的无人飞机频谱特征进行匹配。S104、如果没有匹配出无人飞机的型号，则根据所述判断为新的无人飞机的判断条件数据来识别是否为新的无人飞机。在本专利技术实施例一中，S104具体可以为：如果没有匹配出无人飞机的型号，则根据所述判断为新的消费级无人飞机和工业级无人飞机的判断条件数据来识别是否为新的消费级无人飞机或工业级无人飞机。在本专利技术实施例一中，S104还可以包括以下步骤：如果识别出是新的无人飞机，则报警处置；如果匹配出无人飞机的型号，也进行报警处置；或者，如果识别出是新的消费级无人飞机或工业级无人飞机，则报警处置；如果匹配出无人飞机的型号，也进行报警处置。所述如果识别出是新的无人飞机，则报警处置之后，所述方法还可以包括以下步骤：提示用户录入无人飞机的型号；根据用户的选择录入新的型号或者取消；如果是录入新的型号，则将新的无人飞机的型号和对应的无人飞机频谱特征数据存入无人飞机频谱特征数据库。所述如果识别出是新的消费级无人飞机或工业级无人飞机，则报警处置之后，所述方法还可以包括以下步骤：提示用户录入无人飞机的型号；根据用户的选择录入新的型号或者取消；如果是录入新的型号，对于消费级无人飞机，将新的无人飞机的型号、带宽数据、信号持续时间、信号间隔时间、信号持续时间和信号间隔时间排列、频段数据等存入无人飞机频谱特征数据库，从而完成新型号的消费级无人飞机的频谱特征录制，在下一次侦测时就能识别出该型号了，如此循环往复，无人飞机的频谱特征数据库中的数据将不断增多，识别能力不断提高；对于工业级无人飞机，将新的无人飞机的型号、跳频点的最大带宽和最小带宽、跳频点的最大持续时间和最小持续时间、跳频时间最大变动范围、频段数据等存入无人飞机频谱特征数据库，从而完成新型号的工业级无人飞机的频谱特征录制，在下一次侦测时就能识别出该型号了，如此循环往复，无人飞机的频谱特征数据库中的数据将不断增多，识别能力不断提高。在本专利技术实施例一中，对于消费级无人飞机，S101具体可以包括以下步骤：从无人飞机图传信号特征数据库中读取各种型号的信号带宽的最大值和最小值，总结出无人飞机图传信号的最大带宽和最小带宽，或者按照经验设定无人飞机图传信号的最大带宽和最小带宽，将无人飞机图传信号的最大带宽和最小带宽作为判断为新的消费级无人飞机的第一个判断条件；从无人飞机图传信号特征数据库中读取各种型号的图传信号的持续时间和间隔时间，总结出各种型号的持续时间和间隔时间是否基本相同，或者有几种持续时间和间隔时间排列，或者按照经验设定图传信号的持续时间、间隔时间或者持续时间和间隔时间排列，将图传信号的持续时间、间隔时间或者持续时间和间隔时间排列作为判断为新的消费级无人飞机的第二个判断条件；从无人飞机图传信号特征数据库中读取各种型号的无人飞机的频段范围，或者按照经验设定常见的无人飞机的频段范围，将无人飞机的频段范围作为判断为新的消费级无人飞机的第三个判断条件，以使判断更为准确。在本专利技术实施例一中，对于工业级无人飞机，S101具体可以包括以下步骤：从无人飞机跳频信号特征数据库中读取各种型号的跳频数据，获得各种型号的跳频点的最大带宽和最小带宽，总结出工业级无人飞机跳频点的最大带宽和最小带宽，或者按照经验设定工业级无人飞机跳频点的最大带宽和最小带宽，将跳频点的最大带宽和最小带宽作为判断为新的工业级无人飞机的第一个判断条件；从无人飞机跳频信号特征数据库中读取各种型号的跳频点的最大持续时间和最小持续时间，总结出工业级无人飞机跳频点的最大持续时间和最小持续时间，或者按照经验设定工业级无人飞机跳频点的最大持本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人飞机的识别方法，其特征在于，所述方法包括：S101、预先读取无人飞机频谱特征数据库中的数据，对无人飞机的频谱特征规律进行自主学习，获取判断为新的无人飞机的判断条件数据；S102、开始对无人飞机进行侦测；S103、将接收到的无人飞机频谱特征数据与无人飞机频谱特征数据库中的各个型号的无人飞机频谱特征进行匹配；S104、如果没有匹配出无人飞机的型号，则根据所述判断为新的无人飞机的判断条件数据来识别是否为新的无人飞机。

【技术特征摘要】
1.一种无人飞机的识别方法，其特征在于，所述方法包括：S101、预先读取无人飞机频谱特征数据库中的数据，对无人飞机的频谱特征规律进行自主学习，获取判断为新的无人飞机的判断条件数据；S102、开始对无人飞机进行侦测；S103、将接收到的无人飞机频谱特征数据与无人飞机频谱特征数据库中的各个型号的无人飞机频谱特征进行匹配；S104、如果没有匹配出无人飞机的型号，则根据所述判断为新的无人飞机的判断条件数据来识别是否为新的无人飞机。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，S104还包括：如果识别出是新的无人飞机，则报警处置；如果匹配出无人飞机的型号，也进行报警处置；所述如果识别出是新的无人飞机，则报警处置之后，所述方法还包括：提示用户录入无人飞机的型号；根据用户的选择录入新的型号或者取消；如果是录入新的型号，则将新的无人飞机的型号和对应的无人飞机频谱特征数据存入无人飞机频谱特征数据库。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，S101具体为：预先读取无人飞机频谱特征数据库中的数据，分别对消费级无人飞机和工业级无人飞机的频谱特征规律进行自主学习，分别获取判断为新的消费级无人飞机和工业级无人飞机的判断条件数据。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，S104具体为：如果没有匹配出无人飞机的型号，则根据所述判断为新的消费级无人飞机和工业级无人飞机的判断条件数据来识别是否为新的消费级无人飞机或工业级无人飞机。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，S104还包括：如果识别出是新的消费级无人飞机或工业级无人飞机，则报警处置；如果匹配出无人飞机的型号，也进行报警处置。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述如果识别出是新的消费级无人飞机或工业级无人飞机，则报警处置之后，所述方法还包括：提示用户录入无人飞机的型号；根据用户的选择录入新的型号或者取消；如果是录入新的型号，对于消费级无人飞机，将新的无人飞机的型号和带宽数据、信号持续时间、信号间隔时间、信号持续时间和信号间隔时间排列、频段数据中的一种或任意组合存入无人飞机频谱特征数据库，从而完成新型号的消费级无人飞机的频谱特征录制；对于工业级无人飞机，将新的无人飞机的型号和跳频点的最大带宽和最小带宽、跳频点的最大持续时间和最小持续时间、跳频时间最大变动范围、频段数据中的一种或任意组合存入无人飞机频谱特征数据库，从而完成新型号的工业级无人飞机的频谱特征录制。7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，对于消费级无人飞机，S101具体包括：从无人飞机图传信号特征数据库中读取各种型号的信号带宽的最大值和最小值，总结出无人飞机图传信号的最大带宽和最小带宽，或者按照经验设定无人飞机图传信号的最大带宽和最小带宽，将无人飞机图传信号的最大带宽和最小带宽作为判断为新的消费级无人飞机的第一个判断条件；从无人飞机图传信号特征数据库中读取各种型号的图传信号的持续时间和间隔时间，总结出各...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖守锋，何威威，廖志朋，郑文豪，
申请(专利权)人：深圳市武锋技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44