[发明专利]一种基于深度学习的无人机测控信号高速识别方法有效
| 申请号： | 202010481250.7 | 申请日： | 2020-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN111709329B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 戴幻尧;王建路;徐少坤;周波;尹江辉;王雷钢;吴晓朝;王岩 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军63892部队 |
| 主分类号： | G06F18/10 | 分类号： | G06F18/10;G06F18/24;G06F18/2411;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 洛阳市凯旋专利事务所(普通合伙) 41112 | 代理人： | 林志坚 |
| 地址： | 471000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的无人机测控信号高速识别方法，其包括以下顺序步骤：信号接收机采集无人机测控信号，对信号进行高速采样和中频处理，并转化为二进制数据；分割二进制数据成若干个时间段的信号，作为上行遥控信号和下行图像信号训练识别的大量数据样本；对遥控信号和图像信号的数据样本进行短时傅里叶变换，获得上、下行信号的二维时频图像；将二维时频图像送入卷积神经网络进行深度学习，获得二维时频图像的训练模型；对于未知的无人机测控信号，只需获得该测控信号的中频数据，通过上述步骤操作，即可识别出无人机的型号，并判断出测控信号是上行信号还是下行信号。本发明识别率得到了极大提高，能够实现对无人机的检测和识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 无人机 测控 信号 高速 识别 方法 | ||
【主权项】：
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