[发明专利]一种基于射频指纹的无人机探测与识别方法

说明书

本发明公开了一种基于射频指纹的无人机探测与识别方法，包括如下步骤：S1：利用射频天线采集监测范围内设定频域的射频信号，通过射频前端接收无线信号；S2、对多无人机样本射频信号及待测射频信号分别进行小波分解预处理，获得预处理样本射频信号及预处理待测射频信号；S3、得到无人机的特征参数；S4：获得包括无人机类型和位置信息的融合结果；S5、将得到的无人机的融合结果，使用无人机分类识别算法来实现无人机的分类识别。该基于射频指纹的无人机探测与识别方法，通过将射频信号特征参数进行融合分析，对无人机的特征参数进行测向交叉定位，实现对无人机的探测和定位、跟踪，实现对无人机的报警和探测定位引导。

技术领域

本发明涉及射频指纹识别技术领域，具体为一种基于射频指纹的无人机探测与识别方法。

背景技术

现有射频指纹识别技术主流方式有两类，一类是先从无线电信号中，提取出信号特征如频谱特征、统计特征、星座图特征等，然后筛选出合适有用的特征作为射频指纹特征，将其输入到传统分类器如SVM、决策树、K近邻算法等进行分类识别；另一类则是将无线电I/Q信号直接作为训练数据输入到深度神经网络中，由神经网络自动学习射频指纹特征后再进行分类，值得注意的是，无论采取何种方式，都是建立在大型数据集的基础之上实现的。

目前用于无人机的检测手段主要有雷达、音频、视频以及射频。由于无人机的违法飞行常常出现在一些地形很复杂的如建筑群、监狱附近等等，使用雷达去识别无人机会存在各种各样的回波，几乎是不可行的。而使用声音去检测无人机则是很容易造成误检，因为无人机的声音方面的特征很容易和其它种类声音混淆，如蝉叫，电风扇等等。视频检测无人机也很容易受周围环境影响，受到树叶等等遮挡就很难被检测到。

无人机的发展给民用和军用各方面都带来了深远影响，带动了各个行业的发展，但是对于黑飞的无人机的失控和漏检可能会对军事作战、空中交通、比赛、消防、人类生活和隐私构成严重的威胁。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于射频指纹的无人机探测与识别方法，以解决上述背景技术中提出对于黑飞的无人机的失控和漏检可能会对军事作战、空中交通、比赛、消防、人类生活和隐私构成严重的威胁的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于射频指纹的无人机探测与识别方法，包括如下步骤：

S1、利用射频天线采集监测范围内设定频域的射频信号，通过射频前端接收无线信号，将天线接收的无线信号经2.4GHz低噪声高频放大器放大后送入滤波器进行滤波，将滤波后的信号经过混频器进行下变频处理，输出较为稳定的中频信号频谱信息，同时获得探测区域内无人机目标的音频信号；

S2、对多无人机样本射频信号及待测射频信号分别进行小波分解预处理，获得预处理样本射频信号及预处理待测射频信号，对所述预处理样本射频信号及所述预处理待测射频信号的特征分别进行统计；

S3、通过双通道接收机对截获和接收到目标信号进行低噪声放大、滤波和下变频为中频信号，双通道信号处理机对中频信号进行A/D采集、信道化处理、快速傅里叶变换、信号检测和参数估计，得到无人机的特征参数，根据所述数字射频信号获得所述无人机目标的位置信息；

S4、对所述射频信号的分类识别和定位结果与所述音频信号的分类识别和定位结果进行多模态融合，获得包括无人机类型和位置信息的融合结果；

S5、将得到的无人机的融合结果，使用无人机分类识别算法来实现无人机的分类识别。

所述步骤S3中通过无线路由器发送到定位服务器，定位服务器端接收到无人机的特征参数后，对无人机的特征参数进行测向交叉定位，实现对无人机的探测和定位、跟踪，服务器得到的探测和定位结果发送到监控终端，实现对无人机的报警和探测定位引导。

所述步骤S2中的特征包括：偏度、峭度及斜率，对所述待测射频信号特征矩阵进行运算，以确定所述待测射频信号中是否包含无人机射频信号，即确定是否有无人机出现。