深度卷积网络多目标无人机信号检测方法
史浩东
卢虎
卞志昂
空军工程大学信息与导航学院,西安,710077
摘要：现有无人机的感知识别方法多采用视觉探测,易受限于探测距离和周围建筑物遮挡及不良天气能见度等诸多因素的影响.针对这一问题提出一种利用深度卷积神经网络开展无人机链路感知识别的算法,构建多模式多类型无人机的RF信号训练数据集,并给出卷积神经网络详细设计及优化方法步骤.实测结果表明:所提深度算法不仅可以实现多类型的无人机入侵识别,还可以进一步对其型号和飞行模式进行区分.在-20 dB的低信噪比条件下,对无人机批次识别率为96.8％(6类),飞行模式的识别率可达94.4％(12类),具有很强的应用前景.
关键词：无人机信号检测识别分类卷积神经网络链路感知
分类号：V279(各类型航空器)TN911(通信)
论文发表日期：2021-08-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 29-34 )
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