【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信干扰抑制，具体涉及基于频谱感知的无人机通信干扰抑制方法。
技术介绍
1、得益于较强的任务适应性、优异的航行能力、高效性和安全性，无人机在军事、民用、商业等领域快速发展，广泛应用于目标侦察、目标打击、民用航拍、智慧监控等多类型任务中，无人机在给各行业带来便利的同时，随之产生了安全隐患，例如飞行过程中无人机的通信信号可能会改变飞行路径周围通信系统中通信信号的频率、幅度以及相位等特征参数、无人机侵入禁飞区、无人机恶意攻击等，为了解决上述安全隐患，实现对公共安全领域内的无人机的有效管辖，保护低空安全，无人机反制应运而生，通过实时监测和干扰无人机，反制系统可以有效预防无人机的非法侵入和恶意攻击，确保敏感区域的安全。
2、无人机反制系统可以根据不同的威胁和环境条件，基于频谱数据的处理调整干扰信号和策略，以实现最佳的反制效果，然而随着无人机技术的不断发展，可能出现新型无人机具有抗干扰能力、自主规避干扰或伪装成其他物体等问题；另一方面，传统频域干扰抑制中的置零法通过将受干扰的频点在频域中进行置零来实现干扰抑制，在反制无人机通信干扰的同时极易造成有效通信信号的损失。上述问题对无人机反制提出了更高的要求，需要对无人机通信信号进行精准分类识别，面对不同的干扰信号采取针对性性的反制措施。
技术实现思路
1、本专利技术提供基于频谱感知的无人机通信干扰抑制方法，以解决基于信号单一时域、频域数据难以实现飞行路径周围通信系统对无人机通信干扰信号分类抑制的问题，所采用的技术方案具体如下
2、本专利技术一个实施例基于频谱感知的无人机通信干扰抑制方法，该方法包括以下步骤：
3、获取飞行路径周围通信系统接收到的干扰待处理信号；
4、根据每种仿真信噪比下每种干扰待处理信号的单一参数序列获取每种仿真信噪比下每种参数的参数权重；根据不同种类干扰待处理信号循环谱特性以及时频域参数之间的相似性获取两种干扰待处理信号之间的时频相关系数；将每种干扰待处理信号与其余干扰待处理信号之间的时频相关系数按照降序顺序组成的序列作为每种干扰待处理信号的频谱相关性序列；
5、根据所有干扰待处理信号的频谱相关性序列利用分类模型获取干扰待处理信号的初始分类结果；根据每种干扰待处理信号与正常通信信号的稀疏表示之间的差异性获取每种干扰待处理信号的稀疏拟合系数；
6、根据两种干扰待处理信号的时频相关系数以及稀疏拟合系数获取干扰待处理信号的真实识别结果；根据飞行路径周围通信系统中接收到的干扰信号的识别结果采取针对性的干扰抑制方法，实现对无人机通信干扰的分类抑制。
7、优选的，所述根据每种仿真信噪比下每种干扰待处理信号的单一参数序列获取每种仿真信噪比下每种参数的参数权重的方法为：
8、利用信息增益算法获取每种仿真信噪比下每种参数的信息增益，将每种仿真信噪比下所有参数的信息增益最大值与最小值的差值作为分母，将每种仿真信噪比下每种参数的信息增益与所有参数的信息增益中的最小值的差值作为分子，将分子与分母的比值作为每种仿真信噪比下每种参数的增益宽度；
9、将每种仿真信噪比下所有参数的信息增益最大值与所有仿真信噪比下所有参数的信息增益最大值的比值作为每种仿真信噪比的第一比例因子；
10、每种仿真信噪比下每种参数的参数权重由每种仿真信噪比下每种参数的增益宽度、每种仿真信噪比的第一比例因子两部分组成，其中，所述参数权重与增益宽度、第一比例因子成正比关系。
11、优选的，所述根据不同种类干扰待处理信号循环谱特性以及时频域参数之间的相似性获取两种干扰待处理信号之间的时频相关系数的方法为：
12、根据两种干扰待处理信号单一参数序列之间的相似性以及参数权重获取两种干扰待处理信号之间的单一参数相关性；
13、根据两种干扰待处理信号对应的循环谱密度估计之间的相似性获取每种仿真信噪比下两种干扰待处理信号之间的循环相似指数；
14、将所有仿真信噪比下两种干扰待处理信号之间的循环相似指数的均值作为第一组成因子；
15、将两种干扰待处理信号之间的单一参数相关性在所有干扰待处理信号上的累加作为第二组成因子；
16、两种干扰待处理信号之间的时频相关系数由第一组成因子、第二组成因子两部分组成，其中，所述时频相关系数与第一组成因子、第二组成因子成正比关系。
17、优选的，所述根据两种干扰待处理信号单一参数序列之间的相似性以及参数权重获取两种干扰待处理信号之间的单一参数相关性的方法为：
18、获取每种仿真信噪比下两种干扰待处理信号相同参数的单一参数序列之间的相似性度量；将所述相似性度量与所述相似性度量对应参数的参数权重的乘积作为每种仿真信噪比下的第一累加因子；
19、将所有仿真信噪比下的第一累加因子的均值作为两种干扰待处理信号之间的单一参数相关性。
20、优选的，所述根据两种干扰待处理信号对应的循环谱密度估计之间的相似性获取每种仿真信噪比下两种干扰待处理信号之间的循环相似指数的方法为：
21、分别获取两种干扰待处理信号对应循环谱中循环谱密度估计的极值点数量，将所述极值点数量中最小值与所述极值点数量之间的差值的乘积作为两种干扰待处理信号的极值点偏差，将两种干扰待处理信号的极值点偏差的倒数作为第一乘积因子；
22、根据每种仿真信噪比下两种干扰待处理信号对应的循环谱密度估计分布获取每种仿真信噪比下两种干扰待处理信号之间的循环特征相似度；
23、将所述第一乘积因子与循环特征相似度的乘积作为每种仿真信噪比下两种干扰待处理信号之间的循环相似指数。
24、优选的，所述根据每种仿真信噪比下两种干扰待处理信号对应的循环谱密度估计分布获取每种仿真信噪比下两种干扰待处理信号之间的循环特征相似度的方法为：
25、将每种仿真信噪比下每种干扰待处理信号每个循环谱密度估计的极值点对应的采样频率、循环频率以及循环谱密度估计组成的向量作为所述极值点的循环谱密度估计向量；获取两种干扰待处理信号对应的相同次序极值点的循环谱密度估计向量之间的相似性度量，将所述相似性度量在两种干扰待处理信号对应循环谱密度估计的极值点数量中最小值上的累加作为分子；
26、将每种仿真信噪比下每种干扰待处理信号对应的密度估计矩阵的奇异值组成的向量作为每种仿真信噪比下每种干扰待处理信号的奇异向量，将每种仿真信噪比下两种干扰待处理信号的奇异向量之间的相似性度量与预设参数之和作为分母；
27、将分子与分母的比值作为每种仿真信噪比下两种干扰待处理信号之间的循环特征相似度。
28、优选的，所述根据所有干扰待处理信号的频谱相关性序列利用分类模型获取干扰待处理信号的初始分类结果的方法为：
29、将每种干扰待处理信号与其余干扰待处理信号之间的时频相关系数降序排列组成的序列作为每种干扰待处理信号的频谱相关性序列；
30、将所有干扰待处理信号的频谱相关性本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于频谱感知的无人机通信干扰抑制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于频谱感知的无人机通信干扰抑制方法，其特征在于，所述根据每种仿真信噪比下每种干扰待处理信号的单一参数序列获取每种仿真信噪比下每种参数的参数权重的方法为：
3.根据权利要求1所述的基于频谱感知的无人机通信干扰抑制方法，其特征在于，所述根据不同种类干扰待处理信号循环谱特性以及时频域参数之间的相似性获取两种干扰待处理信号之间的时频相关系数的方法为：
4.根据权利要求3所述的基于频谱感知的无人机通信干扰抑制方法，其特征在于，所述根据两种干扰待处理信号单一参数序列之间的相似性以及参数权重获取两种干扰待处理信号之间的单一参数相关性的方法为：
5.根据权利要求3所述的基于频谱感知的无人机通信干扰抑制方法，其特征在于，所述根据两种干扰待处理信号对应的循环谱密度估计之间的相似性获取每种仿真信噪比下两种干扰待处理信号之间的循环相似指数的方法为：
6.根据权利要求5所述的基于频谱感知的无人机通信干扰抑制方法，其特征在于，所述根据每种仿真信噪比
7.根据权利要求1所述的基于频谱感知的无人机通信干扰抑制方法，其特征在于，所述根据所有干扰待处理信号的频谱相关性序列利用分类模型获取干扰待处理信号的初始分类结果的方法为：
8.根据权利要求1所述的基于频谱感知的无人机通信干扰抑制方法，其特征在于，所述根据每种干扰待处理信号与正常通信信号的稀疏表示之间的差异性获取每种干扰待处理信号的稀疏拟合系数的方法为：
9.根据权利要求8所述的基于频谱感知的无人机通信干扰抑制方法，其特征在于，所述根据每种干扰待处理信号与其余干扰待处理信号的稀疏差异值获取每种干扰待处理信号的类内系数差的方法为：
10.根据权利要求1所述的基于频谱感知的无人机通信干扰抑制方法，其特征在于，所述根据两种干扰待处理信号的时频相关系数以及稀疏拟合系数获取干扰待处理信号的真实识别结果的方法为：
...【技术特征摘要】
1.基于频谱感知的无人机通信干扰抑制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于频谱感知的无人机通信干扰抑制方法，其特征在于，所述根据每种仿真信噪比下每种干扰待处理信号的单一参数序列获取每种仿真信噪比下每种参数的参数权重的方法为：
3.根据权利要求1所述的基于频谱感知的无人机通信干扰抑制方法，其特征在于，所述根据不同种类干扰待处理信号循环谱特性以及时频域参数之间的相似性获取两种干扰待处理信号之间的时频相关系数的方法为：
4.根据权利要求3所述的基于频谱感知的无人机通信干扰抑制方法，其特征在于，所述根据两种干扰待处理信号单一参数序列之间的相似性以及参数权重获取两种干扰待处理信号之间的单一参数相关性的方法为：
5.根据权利要求3所述的基于频谱感知的无人机通信干扰抑制方法，其特征在于，所述根据两种干扰待处理信号对应的循环谱密度估计之间的相似性获取每种仿真信噪比下两种干扰待处理信号之间的循环相似指数的方法为：
6.根据权利要求5所述的基于频谱感...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴磊，刘庆，党彦广，翟兆岩，李强，汪望勤，费薇，
申请(专利权)人：郑州佛光发电设备股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。