信号检测方法、装置、电子设备与存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种信号检测方法、装置、电子设备与存储介质，其中的方法，包括：获取待测无人机的目标信号，所述目标信号包括第一通道接收到的第一信号，以及第二通道接收到的第二信号；根据所述第一信号与所述第二信号的互相关函数，提取所述第一信号中的第一片段信号与所述第二信号中的第二片段信号；确定所述第一片段信号与所述第二片段信号的目标特征，根据所述目标特征，判断所述目标信号是否为未知的新类别的无人机信号。

【技术实现步骤摘要】
信号检测方法、装置、电子设备与存储介质
本专利技术涉及无人机领域，尤其涉及一种信号检测方法、装置、电子设备与存储介质。
技术介绍
随着无人机技术的不断发展，越来越多的消费级无人机被应用在普通人的日常生活。与无人机技术的日渐成熟相比，无人机的监管技术则比较落后，尤其是飞机场等禁飞区域附近的监管，更为缺乏。为了保障低空区域的交通安全，防止无人机闯入禁飞区域附近，造成不必要的安全事故，对无人机进行检测预警变得极其重要。现有的检测方式中，极度依赖于信号的先验参数(例如需先确定标准协议的相关参数)，在未确定先验参数的情况下，难以有效检测出是否出现未知的新类别的无人机信号。
技术实现思路
本专利技术提供一种信号检测方法、装置、电子设备与存储介质，以解决现有的检测方式中，极度依赖于信号的先验参数的问题。根据本专利技术的第一方面，提供了一种信号检测方法，包括：获取待测无人机的目标信号，所述目标信号包括第一通道接收到的第一信号，以及第二通道接收到的第二信号；根据所述第一信号与所述第二信号的互相关函数，提取所述第一信号中的第一片段信号与所述第二信号中的第二片段信号；所述第一片段信号在所述第一信号中的位置与所述第二片段信号在所述第二信号中的位置相匹配；确定所述第一片段信号与所述第二片段信号的目标特征，所述目标特征包括所述第一片段信号与所述第二片段信号的互相关特征，以及所述第一片段信号与所述第二片段信号的合并后信号的累积量特征；根据所述目标特征，判断所述目标信号是否为未知的新类别的无人机信号。可选的，根据所述第一信号与所述第二信号的互相关函数，提取所述第一信号中的第一片段信号与所述第二信号中的第二片段信号，包括：确定所述第一信号与所述第二信号的时变互相关函数；计算所述时变互相关函数的函数值在多个函数值区间的分布概率，得到概率分布信息；根据所述概率分布信息，提取所述第一片段信号与所述第二片段信号。可选的，所述概率分布信息包括多个概率值形成的概率分布序列；所述概率分布序列中，所述多个概率值是依据对应函数值区间的大小排序的；根据所述概率分布信息，提取所述第一片段信号与所述第二片段信号，包括：根据所述概率分布信息，提取所述第一片段信号与所述第二片段信号，包括：根据预设的概率门限，在所述概率分布序列中确定至少一个序列位置组，并根据每个序列位置组中的第二序列位置与第三序列位置，提取每个序列位置组对应的第一片段信号与第二片段信号；其中的每个序列位置组均包括第一序列位置、第二序列位置、第三序列位置与第四序列位置；每个序列位置组均满足：所述第一序列位置与所述第四序列位置的概率值均小于概率门限，所述第二序列位置、所述第三序列位置，以及所述第二序列位置与所述第三序列位置之间各序列位置的概率值均大于所述概率门限；所述第一序列位置与所述第二序列位置为相邻的两个序列位置，所述第三序列位置与所述第四序列位置为相邻的两个序列位置。可选的，计算所述时变互相关函数的函数值在多个函数值区间的分布概率，得到概率分布信息之前，还包括：在所述时变互相关函数的函数值的最大值与最小值之间等间隔划分出所述多个函数值区间。可选的，确定所述第一信号与所述第二信号的时变互相关函数，包括：将所述第一信号与所述第二信号共轭相乘，并基于固定长度执行滑动平均操作，得到所述时变互相关函数。可选的，根据所述目标特征，判断所述目标信号是否为未知的新类别的无人机信号，包括；计算所述目标特征与N组参考特征的欧式距离，得到N个欧式距离；每一组参考特征对应于无人机信号的一种类别，每组参考特征均包括互相关特征与累积量特征；其中的N大于或等于1；根据所述N个欧式距离，判断所述目标信号是否为所述识别模型未知的新类别的无人机信号。可选的，所述N组参考特征为识别模型的N个聚类中心，所述N个聚类中心是针对于多对训练用片段信号的训练用特征进行聚类而确定的，所述训练用特征包括对应的一对训练用片段信号的互相关特征与累积量特征。可选的，根据所述N个欧式距离，判断所述目标信号是否为所述识别模型未知的新类别的无人机信号，包括：若所述N个欧式距离中最小的欧式距离大于预设的距离门限，则确定所述目标信号为所述识别模型未知的新类别的无人机信号。可选的，所述互相关特征包括以下至少之一：所述第一片段信号与所述第二片段信号的互相关系数；所述互相关系数的相位；所述第一片段信号与所述第二片段信号的互相关函数的峰均比；所述累积量特征包括以下至少之一：二阶累积量特征；四阶累积量特征；六阶累积量特征。根据本专利技术的第二方面，提供了一种信号检测装置，包括：获取模块，用于获取待测无人机的目标信号，所述目标信号包括第一通道接收到的第一信号，以及第二通道接收到的第二信号；片段提取模块，用于根据所述第一信号与所述第二信号的互相关函数，提取所述第一信号中的第一片段信号与所述第二信号中的第二片段信号；所述第一片段信号在所述第一信号中的位置与所述第二片段信号在所述第二信号中的位置相匹配；特征确定模块，用于确定所述第一片段信号与所述第二片段信号的目标特征，所述目标特征包括所述第一片段信号与所述第二片段信号的互相关特征，以及所述第一片段信号与所述第二片段信号的合并后信号的累积量特征；判断模块，用于根据所述目标特征，判断所述目标信号是否为未知的新类别的无人机信号。可选的，所述片段提取模块，具体用于：确定所述第一信号与所述第二信号的时变互相关函数；计算所述时变互相关函数的函数值在多个函数值区间的分布概率，得到概率分布信息；根据所述概率分布信息，提取所述第一片段信号与所述第二片段信号。可选的，所述概率分布信息包括多个概率值形成的概率分布序列；所述概率分布序列中，所述多个概率值是依据对应函数值区间的大小排序的；所述片段提取模块，具体用于：根据预设的概率门限，在所述概率分布序列中确定至少一个序列位置组，并根据每个序列位置组中的第二序列位置与第三序列位置，提取每个序列位置组对应的第一片段信号与第二片段信号；其中的每个序列位置组均包括第一序列位置、第二序列位置、第三序列位置与第四序列位置；每个序列位置组均满足：所述第一序列位置与所述第四序列位置的概率值均小于概率门限，所述第二序列位置、所述第三序列位置，以及所述第二序列位置与所述第三序列位置之间各序列位置的概率值均大于所述概率门限；所述第一序列位置与所述第二序列位置为相邻的两个序列位置，所述第三序列位置与所述第四序列位置为相邻的两个序列位置。可选的，所述片段提取模块，还用于：在所述时变互相关函数的函数值的最大值与最小值之间等间隔划分出所述多个函数值区间。可选的，所述片段提取模块，具体用于：将所述第一信号与所述第二信号共轭相乘，并基于固定长度执行滑动平均操作，得到所述时变互相关函数。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信号检测方法，其特征在于，包括：/n获取待测无人机的目标信号，所述目标信号包括第一通道接收到的第一信号，以及第二通道接收到的第二信号；/n根据所述第一信号与所述第二信号的互相关函数，提取所述第一信号中的第一片段信号与所述第二信号中的第二片段信号；所述第一片段信号在所述第一信号中的位置与所述第二片段信号在所述第二信号中的位置相匹配；/n确定所述第一片段信号与所述第二片段信号的目标特征，所述目标特征包括所述第一片段信号与所述第二片段信号的互相关特征，以及所述第一片段信号与所述第二片段信号的合并后信号的累积量特征；/n根据所述目标特征，判断所述目标信号是否为未知的新类别的无人机信号。/n

【技术特征摘要】
1.一种信号检测方法，其特征在于，包括：
获取待测无人机的目标信号，所述目标信号包括第一通道接收到的第一信号，以及第二通道接收到的第二信号；
根据所述第一信号与所述第二信号的互相关函数，提取所述第一信号中的第一片段信号与所述第二信号中的第二片段信号；所述第一片段信号在所述第一信号中的位置与所述第二片段信号在所述第二信号中的位置相匹配；
确定所述第一片段信号与所述第二片段信号的目标特征，所述目标特征包括所述第一片段信号与所述第二片段信号的互相关特征，以及所述第一片段信号与所述第二片段信号的合并后信号的累积量特征；
根据所述目标特征，判断所述目标信号是否为未知的新类别的无人机信号。


2.根据权利要求1所述的信号检测方法，其特征在于，根据所述第一信号与所述第二信号的互相关函数，提取所述第一信号中的第一片段信号与所述第二信号中的第二片段信号，包括：
确定所述第一信号与所述第二信号的时变互相关函数；
计算所述时变互相关函数的函数值在多个函数值区间的分布概率，得到概率分布信息；
根据所述概率分布信息，提取所述第一片段信号与所述第二片段信号。


3.根据权利要求2所述的信号检测方法，其特征在于，所述概率分布信息包括多个概率值形成的概率分布序列；所述概率分布序列中，所述多个概率值是依据对应函数值区间的大小排序的；
根据所述概率分布信息，提取所述第一片段信号与所述第二片段信号，包括：
根据预设的概率门限，在所述概率分布序列中确定至少一个序列位置组，并根据每个序列位置组中的第二序列位置与第三序列位置，提取每个序列位置组对应的第一片段信号与第二片段信号；
其中的每个序列位置组均包括第一序列位置、第二序列位置、第三序列位置与第四序列位置；每个序列位置组均满足：所述第一序列位置与所述第四序列位置的概率值均小于概率门限，所述第二序列位置、所述第三序列位置，以及所述第二序列位置与所述第三序列位置之间各序列位置的概率值均大于所述概率门限；所述第一序列位置与所述第二序列位置为相邻的两个序列位置，所述第三序列位置与所述第四序列位置为相邻的两个序列位置。


4.根据权利要求2所述的信号检测方法，其特征在于，计算所述时变互相关函数的函数值在多个函数值区间的分布概率，得到概率分布信息之前，还包括：
在所述时变互相关函数的函数值的最大值与最小值之间等间隔划分出所述多个函数值区间。


5.根据权利要求2所述的信号检测方法，其特征在于，确定所述第一信号与所述第二信号的时变互相关函数，包括：
将所述第一信号与所述第二信号共轭相乘，并基于固定长度执行滑动平均操作，得到所述时变互相关函数。


6.根据权利要求1至5任一项所述的信号检测方法，其特征在于，根据所述目标特征，判断所述目标信号是否为未知的新类别的无人机信号，包括；
计算所述目标特征与N组参考特征的欧式距离，得到N个欧式距离；每一组参考特征对应于无人机信号的一种类别，每组参考特征均包括互相关特征与累积量特征；
其中的N大于或等于1；
根据所述N个欧式距离，判断所述目标信号是否为识别模型未知的新类别的无人机信号。


7.根据权利要求6所述的信号检测方法，其特征在于，所述N组参考特征为识别模型的N个聚类中心，所述N个聚类中心是针对于多对训练用片段信号的训练用特征进行聚类而确定的，所述训练用特征包括对应的一对训练用片段信号的互相关特征与累积量特征。


8.根据权利要求6所述的信号检测方法，其特征在于，根据所述N个欧式距离，判断所述目标信号是否为所述识别模型未知的新类别的无人机信号，包括：
若所述N个欧式距离中最小的欧式距离大于预设的距离门限，则确定所述目标信号为所述识别模型未知的新类别的无人机信号。


9.根据权利要求1至5任一项所述的信号检测方法，其特征在于，所述第一片段信号与所述第二片段信号的互相关特征包括以下至少之一：
所述第一片段信号与所述第二片段信号的互相关系数；
所述互相关系数的相位；
所述第一片段信号与所述第二片段信号的互相关函数的峰均比；
所述累积量特征包括以下至少之一：
二阶累积量特征；
四阶累积量特征；
六阶累积量特征。


10.一种信号检测装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄超，李瀚，姜化京，
申请(专利权)人：上海特金无线技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31