基于改进MFCC的无人机监测方法

• 作者: 张丽 郭俊峰
• 来源期刊: 电声技术
• 学科: 物理学
• 关键词: 无人机 梅尔倒谱系数 声源识别 特征提取 隐马尔可夫 掩蔽滤波
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 器件与应用
• 页码范围: 17-23
• 页数: 7页
• 分类号: O429
• 字数: 5381字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16311/j.audioe.2018.02.004

摘要

针对基于光学与无线电的无人机反制设备普遍存在的工艺复杂、制造成本高昂、便携性低等问题.对基于声学的无人机反制方案进行研究.根据无人机螺旋桨的声信号对无人机进行监测,使用梅尔倒谱(MFCC)技术与隐马尔科夫模型(HMM)进行特征提取与分类识别,并针对无人机场景中难以确定和消除的环境噪声,引入掩蔽滤波理论,抑制噪声分量,突出无人机声信号.通过仿真分析验证了基于掩蔽滤波技术改进的MFCC方法具有更高的识别率,并且在低信噪比场景中具有更高的抗噪能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张丽	重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室	19	34	4.0	5.0
2	郭俊峰	重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室	2	2	1.0	1.0