【摘 要】
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随着民用无人机的普及,无人机“黑飞”事件频频发生,给公共安全带来极大隐患。为了实现对“黑飞”无人机的有效监管,通过提取遥控信号指纹特征对无人机识别是一种有效的方法。基于民用小型无人机遥控信号通常采用跳频通信这一特性,通过分形贝叶斯变点检测算法对实测无人机遥控信号的瞬态起始点进行检测,并提取信号瞬态部分所含有的指纹特征,由主成分分析法进行特征降维,最后采用多分类支持向量算法对该信号进行分类及识别。实验结果表明,采用射频指纹法能够完成无人机型号的区分以及同一型号无人机的区分。
【机 构】
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桂林电子科技大学宽带与智能信息技术中心
【基金项目】
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广西科技重大专项(桂科AA17202022),认知无线电与信息处理教育部重点实验室主任基金项目(CRKL180105),广西研究生教育创新计划项目(2020YCXS021),桂林电子科技大学研究生优秀学位论文培育项目资助(18YJPYSS07)。
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随着民用无人机的普及,无人机“黑飞”事件频频发生,给公共安全带来极大隐患。为了实现对“黑飞”无人机的有效监管,通过提取遥控信号指纹特征对无人机识别是一种有效的方法。基于民用小型无人机遥控信号通常采用跳频通信这一特性,通过分形贝叶斯变点检测算法对实测无人机遥控信号的瞬态起始点进行检测,并提取信号瞬态部分所含有的指纹特征,由主成分分析法进行特征降维,最后采用多分类支持向量算法对该信号进行分类及识别。实验结果表明,采用射频指纹法能够完成无人机型号的区分以及同一型号无人机的区分。
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