[发明专利]一种基于实时信号特征分析的无人机识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于实时信号特征分析的无人机识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

S10：对接收到的原始信号进行预处理，获得时间上连续的实时信号；

S20：对处理后得到的实时信号进行信号特征参数提取，并根据提取到的特征参数阈值进行分类识别，确定信号的参数；

S30：对分选结果进行分析统计，以此判断当前信号当中是否有无人机；

其中，步骤S20包括以下子步骤：

S201：对接收到的实时信号进行噪声基底判定；

S202：根据噪声门限计算信号的起始终止频率、中心频率、占用带宽；其中，超过门限判定为信号，下降到门限之下判定为信号消失；

所述的噪声门限以及上升下降沿判定的获取方式包括以下子步骤：

(1)对频谱数据X求绝对中位差MAD(X)：

MAD(X)＝mean(abs(X–mean(X)))

其中X为数组，代表频谱数据，mean表示求中位数，abs表示求绝对值；

(2)将MAD(X)乘上因子k该因子根据实际情况调整，作为噪声门限；所述的因子k根据实际情况选取大小；

(3)在一帧内循环，满足下列条件判决为上升沿、下降沿：

(3-1)当连续两点不超过门限值，之后连续两点超过门限值，则分界点判定为上升沿；

(3-2)当连续两点超过门限值，之后两点不超过门限值，则分界点判定为下降沿；

利用上升沿和下降沿的算术平均得到中心频率的索引号，再利用外部采集系统的采样率和频谱分析一帧的点数计算中心频率值和带宽；

S203：根据数据先后到达时间给信号加上时间标签；

S204：根据各频点信号的包括时间、中心频率、带宽在内的特征，获取跳频信号特征；

步骤S30包括以下子步骤：

S301：根据实际无人机的跳频/非跳频信号特征，与实际测试得到的信号特征进行比对；

S302：通过比对结果判定当前信号之中是否存在无人机信号。

2.根据权利要求1所述的一种基于实时信号特征分析的无人机识别方法，其特征在于：所述的步骤S10包括以下子步骤：

S101：对接收到的中频信号进行数字下变频处理；

S102：对数字下变频处理后的信号进行基带滤波处理；

S103：对基带滤波处理后的信号进行实时时频变换，并通过多次频谱平均的方式对频域信号进行平滑；

S104：将连续的频谱数据上报。

3.根据权利要求1所述的一种基于实时信号特征分析的无人机识别方法，其特征在于：所述的跳频信号特征的参数包括：信号起始频率、信号终止频率、信号中心频率、信号捕获时间、信号跳频图案。

4.根据权利要求3所述的一种基于实时信号特征分析的无人机识别方法，其特征在于：在步骤S30中，分别对步骤S20得到的疑似无人机跳频信号和实际无人机跳频信号、步骤S20得到的疑似无人机图像信号与实际无人机图像信号进行判决。