基于瞬态信号特征的无人机数传电台识别研究

摘要：

针对采用开源飞控的消费级无人机探测存在识别率不高的问题,文中提出一种利用无人机数传电台瞬态信号特征进行无人机分类与识别的方法.首先,利用USRP X310采集无人机数传设备无线信号,通过能量和幅度方差轨迹完成瞬态信号的粗定位和精对准,设计无人机数传电台瞬态信号的提取方法;其次,利用3级Haar小波提取瞬态信号的包络特征,提出一种基于特征贡献度的加权KNN优化算法,利用瞬态信号包络特征进行射频指纹识别性能研究,并分析K值参数对识别性能的影响;最后,将加权KNN优化算法识别性能与Matlab工具箱中的KNN算法进行对比测试.测试结果表明,加权KNN优化算法可以提高无人机数传设备的识别准确性,对无人机数传设备个体识别平均正确率可达到87.9％,类型识别平均正确率可达到92.8％.说明文中方法对采用开源飞控平台无人机进行探测识别具有有效性,能够弥补其他无人机探测方式的不足.

关键词：无人机探测、射频指纹识别、数传电台、瞬态信号、信号特征提取、对比测试

所属期刊栏目：45

分类号：TN975⁃34

资助基金：中国博士后科学基金资助项目2020M673181

在线出版日期：2022-06-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：105-109