[发明专利]一种复杂网络环境下无人机测控信号检测方法

说明书

本发明公开了一种复杂网络环境下无人机测控信号检测方法，通过对功率谱密度数据进行最大值保持，对最大值保持后的功率谱密度数据进行载波检测，对载波检测结果进行无人机信号识别，然后对无人机信号识别结果累积上报实现对无人机测控信号的检测。本发明采用快速傅里叶变换实现使用很小的计算量检测出复杂网络环境下的无人机测控信号，简单方便。

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种复杂网络环境下无人机测控信号的检测方法。

背景技术

非合作通信中，信号分析的首要任务是，从复杂电磁环境中获取目标信号频率、时间、功率三维特征，而信号三维特征的获取主要依靠信号信号检测技术。

目前已有的信号检测方法大致分为两类：一类是通过傅里叶变换，观察频率范围内是否有符合频率、功率特征的信号，如果满足，再通过累积捕获，判断是否满足时间特征，从而捕获目标信号并测量其频率、时间、功率三维特征参数。另一类是采用小波变换、短时傅里叶变换等技术直接分析信号的频率、时间、功率等三维特征。

第一类方法的特点是实现简单、计算量小，对常在信号效果较好，第二类方法的特点是实现复杂，计算量大，能够捕获突发信号和跳频信号。

无人机测控信号的特点：(1)属于跳频信号，但跳变频率较低，一般小于50次每秒。（2）跳变频率范围为固定值，一般在8MHz左右。(3)对频谱作最大值保持，其包络为一个通带平坦，过渡带陡峭的宽带信号，因而上述两种方法对于无人机测控信号均不能很好的实现检测。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出一种复杂网络环境下无人机测控信号的检测方法，以便捷、有效的发现并检测复杂网络环境下的无人机测控信号。

具体的，本发明采用如下技术方案：

一种复杂网络环境下无人机测控信号的检测方法：

步骤1：利用通用无线电数字接收机对目标频段进行连续频谱扫描，采集基带IQ数据进行计算后得到功率谱密度数据并作最大值保持，使测控信号包络一个通带平坦，过渡带陡峭的宽带信号，然后上传至上位机；

步骤2：上位机软件后台调用信号检测算法动态库，对最大值保持后的功率谱密度数据进行载波检测，提取符合无人机测控信号的频率、功率特征的信号；

步骤3：对载波检测结果进行无人机信号识别；

步骤4：对无人机信号识别结果进行多次累积，上报出现次数最多的频点；

步骤5：对上报结果进行处理。

优选地，通过快速傅里叶变换对所述步骤1中采集的基带IQ数据进行计算，对其结果经过取模值、求对数之后得到的功率谱密度数据找出最大值并保持。

优选地，对于所述步骤2中的载波检测中的载波信号采用波峰波谷法识别。

所述波峰波谷法为：

步骤1：利用差分数据，寻找数据的波峰和波谷，记录下其位置和标志；

步骤2：寻找第一个波谷，记为左侧波谷的最小值，记录下其位置和取值；

步骤3：继续寻找，如果寻找到波峰，并且波峰的取值大于左侧波谷取值，且差值大于预设值，认为寻找左侧波谷结束，开始寻找波峰，记当前找到的波峰为波峰的最大值；如果依然寻找到波谷，将取值与原波谷取值比较，取最小值记为左侧波谷；

步骤4：开始寻找波峰后，继续寻找，如果是波峰，将取值与原波峰取值比较，取最大值作为新的波峰；如果找到波谷并且波峰取值大于波谷取值3dB， 且差值大于预设值，认为寻找波峰结束，开始寻找右侧波谷，记当前波谷为右侧波谷；