【摘 要】
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针对基于光学与无线电的无人机反制设备普遍存在的工艺复杂、制造成本高昂、便携性低等问题。对基于声学的无人机反制方案进行研究。根据无人机螺旋桨的声信号对无人机进行监
【机 构】
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重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室
【基金项目】
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长江学者和创新团队发展计划(IRT_16R72)
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针对基于光学与无线电的无人机反制设备普遍存在的工艺复杂、制造成本高昂、便携性低等问题。对基于声学的无人机反制方案进行研究。根据无人机螺旋桨的声信号对无人机进行监测,使用梅尔倒谱(MFCC)技术与隐马尔科夫模型(HMM)进行特征提取与分类识别,并针对无人机场景中难以确定和消除的环境噪声,引入掩蔽滤波理论,抑制噪声分量,突出无人机声信号。通过仿真分析验证了基于掩蔽滤波技术改进的MFCC方法具有更高的识别率,并且在低信噪比场景中具有更高的抗噪能力。
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