[发明专利]无人机动态特征识别方法、介质、设备及装置

说明书

本发明公开了一种无人机动态特征识别方法、介质、设备及装置，其中方法包括：获取无人机处于不同飞行状态下的第一微多普勒信号；提取第一微多普勒信号的动态特征；根据特征属性增强算法对第一微多普勒信号和动态特征进行扩充，以得到扩充后的无人机信号特征域；根据扩充后的无人机信号特征域进行无人机检测识别模型的训练，以得到无人机检测识别模型；获取待检测无人机的第二微多普勒信号，并通过无人机检测识别模型对第二微多普勒信号进行检测，以获取待检测无人机的动态特征；能够对无人机飞行过程中的动态特征进行有效识别，提高检测结果的可靠性，进而保障航空安全性。

技术领域

本发明涉及无人机识别技术领域，特别涉及一种无人机动态特征识别方法、一种计算机可读存储介质、一种计算机设备以及一种无人机动态特征识别装置。

背景技术

近年来，随着无人机飞控技术的日臻完善和无线图传技术的提升，无人机的应用扩展到超视距范围，并在快递、医疗紧急救急、协助交通管理、巡检、农业、物流、安防等多个邻域得到广泛应用。而随之而来的是大量小型无人机的不规范使用给民航运输业的安全造成严重的影响，撞击事故、隐私泄露等非法飞行事件层出不穷。

相关技术中，在对无人机进行检测的过程中，多采用静态数据检测。然而，由于无人机等目标外形复杂，且当今隐身飞行器大部分已用非金属材料构成或由吸波材料涂覆；另外，无人机飞行时存在机身及部件的刚体、非刚体运动，以及背景环境对飞行姿态的影响；使得静态数据检测方式不能真实地反映无人机的动态特性，进而导致通过静态数据检测方式得出的检测结果可靠性较低。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种无人机动态特征识别方法，能够对无人机飞行过程中的动态特征进行有效识别，提高检测结果的可靠性，进而保障航空安全性。

本发明的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。

本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。

本发明的第四个目的在于提出一种无人机动态特征识别装置。

为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种无人机动态特征识别方法，包括以下步骤：获取无人机处于不同飞行状态下的第一微多普勒信号；提取所述第一微多普勒信号的动态特征；根据特征属性增强算法对所述第一微多普勒信号和所述动态特征进行扩充，以得到扩充后的无人机信号特征域；根据扩充后的无人机信号特征域进行无人机检测识别模型的训练，以得到无人机检测识别模型；获取待检测无人机的第二微多普勒信号，并通过所述无人机检测识别模型对所述第二微多普勒信号进行检测，以获取所述待检测无人机的动态特征。

根据本发明实施例的无人机动态特征识别方法，首先，获取无人机处于不同飞行状态下的第一微多普勒信号，接着，提取该第一微多普勒信号的动态特征，并根据特征属性增强算法对第一微多普勒信号和动态特征进行扩充，以对无人机的少量特征进行扩充，得到扩充后的无人机信号特征域；然后，根据扩充后的无人机信号特征域进行无人机检测识别模型的训练，以得到无人机检测识别模型；接着，获取待检测无人机的第二微多普勒信号，并将该第二微多普勒信号输入到无人机检测识别模型，以通过无人机检测识别模型对第二微多普勒信号进行检测，以获取该待检测无人机的动态特征；从而实现对无人机飞行过程中的动态特征进行有效识别，提高检测结果的可靠性，进而保障航空安全性。

另外，根据本发明上述实施例提出的无人机动态特征识别方法还可以具有如下附加的技术特征：

可选地，所述动态特征包括纹理特征和时频特征，其中，提取所述第一微多普勒信号的动态特征，包括：根据主成分分析法对所述第一微多普勒信号进行降维处理，并对降维后的第一微多普勒信号进行离散小波变换，以提取所述第一微多普勒信号对应的时频特征；获取所述第一微多普勒信号对应的时频图像，并提取所述时频图像的纹理特征，以及根据灰度共生矩阵对所述纹理特征进行分类，以生成多个类别的纹理特征。