近两年来,民用小型无人航空器(UAV)市场发展迅速。从2013年开始,大疆创新(DJI)、派诺特(Parrot)等专业民用小型无人机生产商逐渐进入海内外消费者的视野范围,“航拍”逐渐流行开来。然而,由于市场仍处于发展初期,政策上针对小型民用航空器的管理办法并不完善;绝大多数消费者也没有机会接受专业的飞手培训,且对小型无人机的飞行规定十分陌生,这就造成了目前民用小型无人机“黑飞”现象十分严重。所以研究和发展针对小型无人机的电磁反制技术刻不容缓。本文在分析了国内外反无人机技术的研究现状后,针对目前无人机所用频段、信号特点,在总结前人的工作基础上对无人机的识别、干扰方法做出了深入的研究。详细工作有:(1)对当前无人机反制技术体系以及无人机所用通信系统进行了研究。调研了国内外反无人机系统的研究现状,并对当前无人机广泛采用的WiFi通信系统、跳频通信系统做了深入分析,之后总结了当前常用的通信干扰手段,并对人工神经网络进行了分析研究。为后面提出基于LSTM的无人机信号识别算法及相应的干扰方法提供了理论基础;(2)设计了小型无人机信号识别及干扰平台。首先基于PC机和USRP X310软件无线电平台,搭建了无人机信号采集及处理平台;然后基于树莓派和无线网卡,搭建了WiFi信号干扰平台;最后给出了基于MCU+VCO方案的信号阻塞干扰平台的硬件设计;(3)完成了小型无人机信号识别及干扰平台中的算法及软件设计。首先提出了基于神经网络的无人机信号识别算法,给出了信号采集、特征提取的方法,并对基于LSTM的神经网络模型进行了详细的理论分析和设计,给出了网络的训练过程及训练结果;然后提出了针对采用WiFi通信系统的无人机的干扰方法,实现了取消验证攻击、洪水验证攻击,并验证了效果;最后给出了信号阻塞干扰平台中的软件设计。经测试,本文所设计的无人机反制系统能够有效地完成无人机的识别及干扰工作。最终实现的效果为,当无人机进入监控区域后,系统能够截获无人机信号并对其型号进行识别,并对不同型号的无人机采取有针对性的干扰手段。