【摘 要】
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针对无人机遥控端个体间信号相似,难以识别的问题,提出了一种基于信号指纹的无人机遥控端个体识别方法.方法通过多项式拟合暂态信号瞬时幅值包络曲线,得到暂态信号特征,再提取稳态信号的瞬时频率特征,并采用K最近邻(KNN)等多种机器学习方法进行信号识别.对实际数据处理结果表明:能够有效识别2个无人机遥控端个体,仿真实验结果表明:对5个无人机遥控端个体在信噪比5 dB时平均识别正确率大于90％.
【机 构】
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江西理工大学机电工程学院,江西赣州341000;江西理工大学电气工程与自动化学院,江西赣州341000
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针对无人机遥控端个体间信号相似,难以识别的问题,提出了一种基于信号指纹的无人机遥控端个体识别方法.方法通过多项式拟合暂态信号瞬时幅值包络曲线,得到暂态信号特征,再提取稳态信号的瞬时频率特征,并采用K最近邻(KNN)等多种机器学习方法进行信号识别.对实际数据处理结果表明:能够有效识别2个无人机遥控端个体,仿真实验结果表明:对5个无人机遥控端个体在信噪比5 dB时平均识别正确率大于90％.
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