[发明专利]一种基于频谱数据分析的无人机集群动态拓扑挖掘方法

权利要求书

1.一种基于频谱数据分析的无人机集群动态拓扑挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、在目标区域部署监测站，利用监测站采集目标无人机集群的预设周期的通信信号；

S2、从所述通信信号中分离跳频信号及定频信号；

S3、基于改进密度峰值聚类算法判断跳频信号对应的无人机的通信关系；步骤S3包括：

S301、基于分离出的跳频信号生成跳频信号数据，Y为跳频信号数据集，Y＝{y₁,y₂,…,y_i,…,y_n}，y_i＝{f_i,B_i,dbm_i,t_1,i,t_2,i,T_i}，跳频周期T_i＝t_2,i-t_1,i；f_i表示x_i对应的中心频率，B_i表示x_i对应的带宽，dbm_i表示x_i对应的信号电平，t_1,i表示x_i对应的信号起始时间，t_2,i表示x_i对应的信号结束时间；

S302、对跳频信号数据进行归一化处理得到信号特征数据，Z为信号特征数据集，

S303、计算信号特征数据之间的距离

式中，D_ij为z_i与z_j之间的距离，w₁,w₂,w₃均为特征权重；

S304、基于信号特征数据之间的距离对对应的跳频信号数据进行密度峰值聚类

式中，ρ_i为z_i的局部密度，δ_i为z_i与高密度点间的距离，d_c为截断距离；

基于上式进行密度峰值聚类，得到跳频信号数据通信子集；

S4、计算通信信号源位置；

S5、基于无人机的通信关系及通信信号源位置确定无人机的位置。

2.如权利要求1所述的基于频谱数据分析的无人机集群动态拓扑挖掘方法，其特征在于，步骤S1中：

对于任一监测站，采集的通信信号频谱数据集为X，X＝{x₁,x₂,…,x_i,…,x_n}，x_i表示第i个频谱，n表示通信信号频谱数据集中的频谱数量，x_i表示第i个频谱，x_i＝{f_i,B_i,dbm_i,t_1,i,t_2,i}，f_i表示x_i对应的中心频率，B_i表示x_i对应的带宽，dbm_i表示x_i对应的信号电平，t_1,i表示x_i对应的信号起始时间，t_2,i表示x_i对应的信号结束时间，P表示X对应的接收功率集合，P＝{p₁,p₂,…,p_i,…,p_n}。

3.如权利要求2所述的基于频谱数据分析的无人机集群动态拓扑挖掘方法，其特征在于，步骤S2包括：

S201、基于带宽将频谱信号分类，每类频谱信号的带宽相同；

S202、当同类频谱信号中的中心频率相等，并且此类频谱信号对应的接收相等或呈连续性变化，则判断此类频谱信号为定频信号，否则，判断此类频谱信号为跳频信号。