一种基于时频分析的无人机遥控信号识别方法技术

本发明专利技术属于无人机遥控信号识别技术领域，具体公开了一种基于时频分析的无人机遥控信号识别方法，该方法针对无人机飞行状态时信息传输过程，其中无人机向地面遥控站传输图传信号，遥控站向无人机发射遥控信号，监测装置收集遥控信号和图传信号。包括数据采集及合并、对合并后的时域信号做乔

【技术实现步骤摘要】
一种基于时频分析的无人机遥控信号识别方法


[0001]本专利技术属于无人机遥控信号识别
，具体涉及了一种基于时频分析的无人机遥控信号识别方法。

技术介绍

[0002]近年来伴随社会经济与无线网络的发展，移动无线设备的数量在城市中不断增加，导致无人机所处的环境变得日益复杂，为了提高对低空飞行目标的探测、识别、跟踪和处置能力，各界都在积极开展针对“低慢小”飞行器预警探测、处置拦截技术和设备的研究。对“黑飞”无人机进行捕获方法的研究，如在无人机起飞行时对遥控或图传信号侦收，并实现对无人机的定位，便可以对无人机实现干扰，阻止其在不安全区域飞行，保护低空空域的安全。显然，研究设计出在复杂密集的通信以及无人机涉及的频段信号环境中识别和发现无人机遥控信号，对无人机管控设备进行引导和干扰具有现实意义。
[0003]申请号为201910930192.9的专利采用基于频域特征来识别无人机遥控信号，由于无人机遥控信号受到传播损失、周围建筑物反射、噪声和无人机图传信号等的干扰，通常接收到的信号信噪比较低，单一的时域或者频域分析难以体现信号的全部信息。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时频分析的无人机遥控信号识别方法，其特征在于：针对无人机飞行状态时信息传输过程，其中无人机向地面遥控站传输图传信号，遥控站向无人机发射遥控信号，监测装置收集遥控信号和图传信号；该无人机遥控信号识别方法包含：S100：数据采集及合并采用基于零中频接收机架构的数据采集系统，对无人机信号进行采集；接收机内部的模拟/数据器件对接收的模拟信号进行模数转换，并通过正交解调、数字下变频将接收信号转换为同相分量I和正交分量Q两路数字基带信号，然后将I、Q两路信号进行合并，即时域信号Sin＝I+j
·
Q，j表示虚数单位，S200：对合并后的时域信号做乔
‑
威廉姆斯变换得到CWD时频分布采用乔
‑
威廉姆斯变换对合并后的时域信号进行以时间为横轴，频率为纵轴进行分析，通过对采集的Num
采
数据点进行处理，每组数据为Num
组
点，共分析Num
采
/Num
组
次，每次代表一个时间点，Num
组
点对应Bw带宽内的信号频率，每一点频率为Bw/Num
组
；CWD时频分布为：式中，μ为时间积分参数，τ为时延积分参数；t为工作时间，f为频率，Sig为时域信号上角标#表示求共轭；以上共经过Num
采
/Num
组
次乔
‑
威廉姆斯变换处理，每一次输出得到CWD时频谱；再计算每组数据沿着时间轴的CWD时频谱最大值，将各组数据的最大值拼接起来，得到全部样本数据的CWD时频谱最大值图；S300：剔除随机噪声假设阈值为CWD
阈值
(t，f)，则阈值设定采用基于时频谱能量统计的方法，即对时频谱进行能量累计，设置合适的阈值，可实现阈值的自适应效果；式中，N
t
为时域样点数，N
f
为频域样点数；S400：无人机遥控信号提取低秩矩阵恢复先将时频谱矩阵CWD(t,f)表示为低秩矩阵A与稀疏矩阵E之和，再通过求解范数优化问题来恢复低秩矩阵；即求解下列最优化问题：
式中，表示针对低秩矩阵A和稀疏矩阵E求最小值，s.t.表示约束条件，rank()表示求秩，|| ||0表示求0范数，λ(＞0)为平衡因子，取利用迭代阈值算法求解(1)式得到稀疏矩阵E；S500：无人机遥控信号识别经过低秩矩阵恢复方法可以进一步抑制图传信号干扰，在稀疏矩阵E中得到清晰的遥控信号时频表示，从而提取出遥控信号的时频特征，进一步与无人机遥控信号特征库中的图样进行比对；采用基于模式距离度量的时频序列相似性搜索方法，对提取的时频谱特征进行识别，得到该无人机的型号。2.根据权利要求1所述的一种基于时频分析的无人机遥控信号识别方法，其特征在于：所述步骤S400中，求解方法如下：a)将最优化问题式(1)正则化，便得到优化问题：式中，|| ||
*
为星范数，|| ||
1.1
为(1,1)范数，为F范数的平方；b)建立优化问题式(2)的拉格朗日(Lagrange)函数：式中，μ为平衡参数，这里取μ＝0.05，Y为拉格朗日乘子矩阵，<>表示求内积；c)迭代交替更新矩阵A，E和Y当E＝E
k
，Y＝Y
k
时，当A＝A
k+1
，Y＝Y
k
时，当A＝A
k+1

【专利技术属性】
技术研发人员：王衍文，芮翼鹏，郝东来，沈洲，王锋，任义烽，马玥，
申请(专利权)人：西京学院，
类型：发明
国别省市：