无人机信号检测方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

一种无人机信号检测方法、装置及计算机可读存储介质，该方法包括：对归一化处理后的无人机信号样本进行能量‑时频域分析，得到时域能量变化谱图；基于时域能量变化谱图对无人机信号样本进行门限阈值分选，以得到有效信号片段和噪声片段；采用滑窗法对有效信号片段进行切片处理，以得到多个等长的信号序列片段；提取各个信号序列片段的特征数据，并对特征数据进行聚类分析，以得到多个不相关的信号子集；对每一种信号类型的无人机信号样本均进行上述步骤，并将得到的信号子集添加至特征库中，以及利用特征库对分类模型进行训练；利用训练好的分类模型对待检测无人机信号进行进行信号类型检测。

【技术实现步骤摘要】
无人机信号检测方法、装置及计算机可读存储介质
本专利技术涉及信号处理领域，特别是涉及一种无人机信号检测方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
微弱信号不仅仅指幅值比较小的信号，更一般的情况是指信号被强噪声所掩盖的情形，即所谓的低噪比的情况。微弱信号的检测技术重点在于检测待测的信号中是否存在已知的一些设备信号。近年来，微型无人机数量激增，除了业余爱好者的娱乐用途外，无人机被用于商业用途或者军事用途的趋势也越来越明显。即使微型无人机有着许多有益的民用应用，也存在着对于公共安全的相关风险，比如近年来不时报导的微型无人机违法进入诸如核电厂或者机场等敏感区域。所以无人机信号的检测算法无论对于商业还是军事上都有着比较重大的意义而且也是现实中迫切的需求。无人机信号的常规发射功率为100mW(20dBm)，当无人机信号经过一段距离的路径损耗后，频谱上已不能发现无人机信号，信噪比小于0dB。此时，需要找到一种合适的信号侦测方法，提取噪声之下的信号，从而达到微弱信号侦测识别的目的。到目前为止，已经有几种不同的用于无人机检测和分类的技术。传统的基于雷达的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人机信号检测方法，其特征在在于，包括：/n将一信号类型的无人机信号样本进行归一化处理；/n对归一化处理后的无人机信号样本进行能量-时频域分析，得到时域能量变化谱图；/n基于所述时域能量变化谱图对所述无人机信号样本进行门限阈值分选，以得到所述无人机信号样本中的有效信号片段和噪声片段；/n采用滑窗法对所述有效信号片段进行切片处理，以得到多个等长的信号序列片段；/n提取各个所述信号序列片段的特征数据，并对所述特征数据进行聚类分析，以得到多个不相关的信号子集；/n对每一种信号类型的无人机信号样本均进行上述步骤，以得到各个信号类型的无人机信号样本对应的信号子集，并将得到的信号子集添加至信号分类...

【技术特征摘要】
1.一种无人机信号检测方法，其特征在在于，包括：
将一信号类型的无人机信号样本进行归一化处理；
对归一化处理后的无人机信号样本进行能量-时频域分析，得到时域能量变化谱图；
基于所述时域能量变化谱图对所述无人机信号样本进行门限阈值分选，以得到所述无人机信号样本中的有效信号片段和噪声片段；
采用滑窗法对所述有效信号片段进行切片处理，以得到多个等长的信号序列片段；
提取各个所述信号序列片段的特征数据，并对所述特征数据进行聚类分析，以得到多个不相关的信号子集；
对每一种信号类型的无人机信号样本均进行上述步骤，以得到各个信号类型的无人机信号样本对应的信号子集，并将得到的信号子集添加至信号分类的特征库中，以及利用所述特征库对分类模型进行训练；
利用训练好的分类模型对待检测无人机信号进行进行信号类型检测。


2.如权利要求1所述的无人机信号检测方法，其特征在于，所述特征数据包括：时序信号特征、峰值相位特征、频域率特征、信号峰度、信号偏度和自相关系数。


3.如权利要求2所述的无人机信号检测方法，其特征在于，所述时序信号特征的提取步骤包括：
确定所述信号序列片段中各个时序信号的实部和虚部，并将确定的实部和虚部作为所述时序信号特征。


4.如权利要求2所述的无人机信号检测方法，其特征在于，所述峰值相位特征的提取步骤包括：
将所述信号序列片段中的各个时序信号转换为相位信号和幅度信号，将所述相位信号和幅度信号作为峰值相位特征，其中，所述相位信号的计算公式为：



所述幅度信号的计算公式为：



其中，n＝0,...,N-1，代表相位信号，san代表的是幅度信号，sqn，sin分别代表时序上的Q路的信号和I路的信号。

【专利技术属性】
技术研发人员：丁学科，黄钟，李镇兵，胡莹，顾晓乐，李敏聪，万群，
申请(专利权)人：浙江波誓盾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33