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摘要
基于射频的无人机识别技术具有探测距离长、环境依赖性低的优点，已成为无人机监控系统不可或缺的技术手段，如何在低信噪比条件下有效识别无人机是当前热点问题。为保证良好的图传质量，无人机通常采用带有循环前缀结构的正交频分复用（OFDM）调制作为图传链路的调制方式。据此特性，提出一种基于归一化循环前缀相关谱和卷积神经网络的无人机识别算法。依据对无人机信号的OFDM符号周期和循环前缀长度的分析结果，计算信号归一化循环前缀相关谱。当归一化循环前缀相关谱的计算参数与无人机信号的调制参数匹配时，谱线中会出现若干相关峰，峰的位置分布反映了无人机信号帧结构、突发规则等协议特征。最后，利用卷积神经网络对归一化循环前缀相关谱进行特征分析和提取从而识别无人机。利用通用软件无线电平台USRP X310对5款无人机的射频信号进行采集，构建实验数据集。实验结果表明，该算法优于基于频谱和基于时频谱的算法，且在低信噪比下仍然有效。
- 出版日期2023
- 单位西安电子科技大学
