[发明专利]一种基于信号带宽特征的无人机信号识别的方法及装置

说明书

本申请实施例提供了一种基于信号带宽特征的无人机信号识别的方法及装置，属于无人机检测技术领域。该方法包括：接收待识别的电磁信号，获取电磁信号的频率域序列；根据预设的极值域均值模式分解算法对频率域序列进行处理，得到第一重构信号；放大第一重构信号的电磁信号特征，得到第二重构信号；计算第二重构信号中各信号点的梯度值，得到梯度值序列，并根据梯度值序列，确定第二重构信号包含的信号子带；根据预设的训练集和预先存储的无人机信号识别策略，在第二重构信号的信号子带中识别无人机信号，训练集包括样本带宽和每个样本带宽对应的样本标识，样本标识包括无人机信号标识和噪声信号标识。采用本发明，可以提高无人机识别率。

技术领域

本申请涉及无人机检测技术领域，特别是涉及一种基于信号带宽特征的无人机信号识别的方法及装置。

背景技术

随着无人机民用市场迎来增长爆发期，无人机在各个领域得到了充分的应用，如监控安防、测绘勘察及物流分类等方面。市场上大规模无人机的投放，使得无人机的非法使用情况愈加严重，在机场，未经批准而起飞无人机，影响机场飞机正常起降，影响旅客出行。因此在复杂电磁环境下，迅速检测并识别出无人机信号，对支撑后续的无人机管理工作，具有很重要的意义。

当前无人机主要是采用雷达探测系统进行检测。雷达探测系统，发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，根据接收的回波信息确定空中有无无人机，完成无人机识别。

无人机体积小，用雷达探测系统检测时，目标雷达截面积小，回波信号微弱，检测识别困难，无人机识别率低。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种基于信号带宽特征的无人机信号识别的方法及装置，以实现提高无人机识别率。具体技术方案如下：

第一方面，提供了一种基于信号带宽特征的无人机信号识别的方法，所述方法包括：

接收待识别的电磁信号，获取电磁信号的频率域序列；

根据预设的极值域均值模式分解算法对所述频率域序列进行处理，得到第一重构信号；

放大所述第一重构信号的电磁信号特征，得到第二重构信号；

计算所述第二重构信号中各信号点的梯度值，得到梯度值序列，并根据所述梯度值序列，确定所述第二重构信号包含的信号子带；

根据预设的训练集和预先存储的无人机信号识别策略，在所述第二重构信号的信号子带中识别无人机信号，所述训练集包括样本带宽和每个样本带宽对应的样本标识，样本标识包括无人机信号标识和噪声信号标识。

可选的，所述放大所述第一重构信号的电磁信号特征，得到第二重构信号，包括：

计算所述第一重构信号的幅度均值；

计算所述幅度均值和预设调整系数的乘积，得到幅度调整值；

如果所述第一重构信号中的信号点幅值小于所述幅度均值，则将所述信号点幅值调整为所述幅度调整值；如果所述第一重构信号中的信号点幅值不小于所述幅度均值，则保持所述信号点幅值不变；

根据幅值处理后的信号，确定第二重构信号。

可选的，所述根据预设的训练集和预先存储的无人机信号识别策略，在所述第二重构信号的信号子带中识别无人机信号，所述训练集包括样本带宽和每个样本带宽对应的样本标识，样本标识包括无人机信号标识和噪声信号标识，包括：

针对所述第二重构信号中的每个信号子带，在预设的训练集所包含的样本带宽中，确定与该信号子带的带宽满足预设接近度条件的目标样本带宽；

根据确定出的目标样本带宽对应的样本标识，确定无人机信号标识的出现频率；