本发明专利技术涉及无人机信号检测技术领域，公开了一种无人机飞控信号检测方法、设备及其可读存储介质，所述方法包括：获取IQ数据；将IQ数据进行汉明窗加窗操作，通过FFT变换将IQ数据被转化为频谱图；经频谱分析后进行多级平滑滤波处理；通过平方和、峰值位置以及采样率的乘积计算出噪底门限值，并根据门限模式确定门限值是否为自适应门限值；输入包括脉冲的各种参数的数据，通过与现有数据匹配，如果匹配成功，输出符合条件的PDW。本发明专利技术能够快速、稳定的检测和识别无人机的飞行控制跳频信号，可通过后续算法处理，探察到无人机的具体位置，组成单元较少，系统功耗较低，整体体积小，小巧便携，可适用于多种复杂场景。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术主要涉及无人机信号检测，具体涉及一种无人机飞控信号检测方法、设备及其可读存储介质。
技术介绍
1、近年来，无人机发展迅速，不仅受到业余爱好者的喜爱，还被应用于城市管理，农业，地质勘察等行业，无人机在给人们带来便利的同时，也引出了新的问题，那就是无人机的“黑飞”事件以及非法入侵问题，因此需要对无人机进行必要的管控，尤其是在机场，核电站，科研院所等重要场地。而在无人机监管领域，最关键的一环就是对无人机进行检测识别。当前无人机主要采用了跳频信号对无人机进行飞行控制，并且一般采用了2.4ghz频段,该频段与wifi信号同频，因此信号的检测是一项关键任务，特别是在涉及到跳频通信系统时。有效的信号检测可以用于监管和追踪无人机。
2、已有的方法通常求先了解跳频信号的某些参数，如跳变时刻和跳变周期，或者进行仿真验证。然而，在实际应用中有一定局限性，因为我们可能无法事先获知跳频信号的参数，也不能一直进行仿真验证。还有一些基于高速器件搭载的平台存在硬件设计复杂，开发困难等缺点，同时精度也无法保证，这些缺点延长了检测系统的设计周期，加大了设计难度。
3、中国专利申请公布号：cn 116112039 a该公开了一种基于fpga的无人机跳频信号快速侦测方法，利用滑动dft的算法实现了短时傅里叶变换和信道化检测的功能；利用快速幅度估计算法，节省了fpga的dsp资源，同时减少了处理延迟，增加了响应速度；利用动态门限的实时计算，剔除了同频段内的wifi信号干扰；利用跳频信号时长判断机制，剔除了同频段内的猝发信号干扰。
4、但该无人机跳频信号快速侦测方法，基于跳频信号的特征，采用功率对消的思想来进行快速判决，在检测窗口内进行功率累积，并求其平均值。并且仅设置了跳频信号时长阈值，对超过该阈值的连续信号才被记录。容易造成无人机信号的无法完全捕捉到，无法探查到无人机的具体位置。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术旨在提供无人机飞控信号检测方法，该方法能够快速、稳定的检测和识别无人机的飞行控制跳频信号，可通过后续算法处理，探察到无人机的具体位置。
2、本专利技术所采用的技术方案的主要思路：采用了四块ad9361射频收发器芯片，它能够执行iq两路采集，其中iq数据包括信号的幅度和相位信息；采集到的iq数据需要经过频谱分析，以便更好地理解电磁环境；在频谱分析之后，为了更精确地提取感兴趣的频谱分量，采用多级平滑滤波策略；通过比较当前数据点与前后数据点的大小来判断是否为峰值，如果是峰值则计算峰值在时间轴上的位置和采样率，以及输入数据峰值的平方和；输入数据，输出处理后的数据。从而实现了自适应门限检测，可以有效地确定无人机飞控信号的存在。
3、为了实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：
4、一种无人机飞控信号检测方法，包括以下步骤：
5、步骤s1:获取iq数据；
6、步骤s2:将iq数据进行汉明窗加窗操作，通过fft变换将iq数据被转化为频谱图；
7、步骤s3:经频谱分析后进行多级平滑滤波处理；
8、步骤s4:通过平方和和峰值位置和采样率的乘积计算出噪底门限值，并根据门限模式确定门限值是否为自适应门限值；
9、步骤s5:输入包括脉冲的各种参数的数据，通过与现有数据匹配，如果匹配成功，输出符合条件的pdw。
10、进一步改进在于，所述步骤s1中，使用四块ad9361芯片进行iq两路采集，其中iq数据包括信号的幅度和相位信息，ad9361芯片的采样率设置为50mhz。
11、进一步改进在于，所述步骤s2中，汉明窗应用50％重叠窗口，汉明窗的计算如下：
12、
13、其中w[n]是汉明窗在离散时间点n处的值，n是窗口的长度。
14、进一步改进在于，所述步骤s2中，fft变换的结果是一个包括频率分量和其强度的频谱图，
15、
16、其中x[k]是频域中的第k个频率分量，x[n]是时域中的第n个信号样本，w[n]是汉明窗的系数，n是fft的长度，设置为1024，j是虚数单位。
17、进一步改进在于，所述步骤s3中，通过递归应用延迟、差分和累加操作，对输入信号进行平滑处理。
18、进一步改进在于，所述步骤s4中，噪底门限值与输入数据峰值之差进行比较，判断输入数据峰值是否超过噪底门限值。
19、进一步改进在于，所述步骤s5中包括以下步骤：
20、步骤s51：输入数据通过fifo缓存；
21、步骤s52：代码执行多个参数匹配过程；
22、步骤s53：匹配结果通过matchflag表示，1表示相匹配；
23、步骤s54：结束条件设置为脉宽(pw)大于20毫秒时结束并输出pdw，或者toa之间的时间差大于fft段长度时结束。
24、一种用于无人机飞控信号检测设备，包括：ad9361芯片，用于iq两路数据采集；
25、fpga，用于频谱分析和信号处理，且所述fpga为xilinx的zynq-7000系列芯片。
26、一种用于无人机飞控信号检测设备，包括：
27、数据采集模块，获取iq数据；
28、数据处理模块，将iq数据进行汉明窗加窗操作，通过fft变换将iq数据被转化为频谱图；
29、分析模块，经频谱分析后进行多级平滑滤波处理；
30、计算模块，通过平方和、峰值位置以及采样率的乘积计算出噪底门限值，并根据门限模式确定门限值是否为自适应门限值；
31、输出模块，输入包括脉冲的各种参数的数据，通过与现有数据匹配，如果匹配成功，输出符合条件的pdw。
32、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述中任一项所述的方法的步骤。
33、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述中任一项所述的方法的步骤。
34、本专利技术与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：
35、通过设置iq两路采集数据，采集到的iq数据经过频谱分析，以便更好地理解电磁环境；在频谱分析之后，为了更精确地提取感兴趣的频谱分量，采用多级平滑滤波策略；通过比较当前数据点与前后数据点的大小来判断是否为峰值，如果是峰值则计算峰值在时间轴上的位置和采样率，以及输入数据峰值的平方和。输入数据，输出处理后的数据。从而可以快速、稳定的检测和识别无人机的飞行控制跳频信号，可通过后续算法处理，探察到无人机的具体位置。
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【技术保护点】
1.一种无人机飞控信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种无人机飞控信号检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，使用四块AD9361芯片进行IQ两路采集，其中IQ数据包括信号的幅度和相位信息，AD9361芯片的采样率设置为50MHz。
3.根据权利要求1所述的一种无人机飞控信号检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，汉明窗应用50％重叠窗口，汉明窗的计算如下：
4.根据权利要求1所述的一种无人机飞控信号检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，FFT变换的结果是一个包括频率分量和其强度的频谱图，
5.根据权利要求1所述的一种无人机飞控信号检测方法，其特征在于，所述步骤S3中，通过递归应用延迟、差分和累加操作，对输入信号进行平滑处理。
6.根据权利要求1所述的一种无人机飞控信号检测方法，其特征在于，所述步骤S4中，噪底门限值与输入数据峰值之差进行比较，判断输入数据峰值是否超过噪底门限值。
7.根据权利要求1所述的一种无人机飞控信号检测方法，其特征在于，所述步骤S5中包括以下步骤：
<
p>8.一种用于无人机飞控信号检测设备，其特征在于，包括：9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种无人机飞控信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种无人机飞控信号检测方法，其特征在于，所述步骤s1中，使用四块ad9361芯片进行iq两路采集，其中iq数据包括信号的幅度和相位信息，ad9361芯片的采样率设置为50mhz。
3.根据权利要求1所述的一种无人机飞控信号检测方法，其特征在于，所述步骤s2中，汉明窗应用50％重叠窗口，汉明窗的计算如下：
4.根据权利要求1所述的一种无人机飞控信号检测方法，其特征在于，所述步骤s2中，fft变换的结果是一个包括频率分量和其强度的频谱图，
5.根据权利要求1所述的一种无人机飞控信号检测方法，其特征在于，所述步骤s3中，通过递归应用延迟、差分和累加操作，...
【专利技术属性】
技术研发人员：苗凤娟，陶佰睿，邱长江，张鹏，
申请(专利权)人：齐齐哈尔大学，
类型：发明
国别省市：
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