[发明专利]一种基于机器学习的无人机劫持系统

说明书

本发明公开了一种基于机器学习的无人机劫持系统，包括用于信号接收的接收天线、第一功率放大器、第一混频器、模数转换器、CPLD芯片组、数模转换器、第二混频器、第二功率放大器、计算机和用于信号发送的发送天线；本发明的有益效果在于，首先，本发明的无人机劫持系统可以实现噪声干扰、GPS欺诈、遥控信号截获破解、模拟遥控劫持；其次，本发明的无人机劫持系统可以针对三未知无人机：未知调制频率，未知调制方式，未知调制参数。使用机器学习对频谱进行分类，得到未知基带信号从而破解；最后，本发明的无人机劫持系统针对具有失控可返航功能的无人机，实现无缝劫持，从而实现对入侵的无人机的捕获。

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的无人机劫持系统。

背景技术

目前，公知的无人机劫持使用多种技术探测、识别、跟踪无人机，通过人工神经网络对目标进行自动分类，降低误警率，主要分为三类：一是干扰阻断类，主要通过信号干扰、声波干扰等技术来实现；二是直接摧毁类，主要通过使用激光武器、用无人机反制无人机等；三是监测控制类，主要通过劫持无线电控制等方式实现。

但是，一般的反无人机系统，如果受到干扰，没有自动返航的功能，无法实现对无人机的无缝劫持，从而对无法实现对入侵无人机的捕获。

发明内容

1.需要解决的技术问题

本发明需要解决的技术问题在于，提供一种基于机器学习的无人机劫持系统，通过一定带宽扫描频谱，找到未知的调制频率，捕捉信号，分析记录频谱，根据频谱特征进行机器学习分类，找到对应的调制方式，解调，遥控来实现无人机劫持，从而实现对入侵无人机的捕获。

2.技术方案

为了实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于机器学习的无人机劫持系统，包括用于信号接收的接收天线、第一功率放大器、第一混频器、模数转换器、CPLD芯片组、数模转换器、第二混频器、第二功率放大器、计算机和用于信号发送的发送天线；所述接收天线与第一功率放大器连接，第一功率放大器与模数转换器连接，模数转换器与CPLD芯片组连接，CPLD芯片组与数模转换器连接，数模转换器与第二混频器连接，第二混频器与第二功率放大器连接，第二功率放大器与发送天线连接；所述CPLD芯片组与计算机双向通信。

上述的基于机器学习的无人机劫持系统，其中，所述第一功率放大器和第二功率放大器MMIC功率放大器，采用MAX5864芯片或MGA81563芯片进行射频放大，且输入信号的范围为0.1～6GHz。

上述的基于机器学习的无人机劫持系统，其中，所述CPLD芯片组由LPC4320FBD144ARM和XC2C64A-7VQG100C芯片构成。

上述的基于机器学习的无人机劫持系统，其中，所述模数转换器为流水线型模数转换器，所述数模转换器为ECL电流开关型数模转换器。

上述的基于机器学习的无人机劫持系统，其中，所述模数转换器的型号为MAX1200，采样率为1Mbps。

上述的基于机器学习的无人机劫持系统，其中，所述第一混频器和第二混频器使用RFFC5072宽带频率合成/压控振荡器，转换频率范围为30～6000MHz。

上述的基于机器学习的无人机劫持系统，其中，所述接收天线和发送天线为MAX2837或MAX5864中的一种，信号范围为2.3～2.7GHz。

上述的基于机器学习的无人机劫持系统，其中，所述第一混频器和模数转换器之间连接有本机振荡器，所述本机振荡器采用可编程COMS时钟的Si535x芯片。

上述的基于机器学习的无人机劫持系统，其中，还包括电源模块；所述电源模块采用同步双步下降的TPS62410芯片，且为整个劫持系统供电。

3.有益效果