基于卷积神经网络的无人机射频信号识别

• 作者: 杨小伟 文清丰 杨雪 杨鹤猛 金熙 王泽跃
• 来源期刊: 无线电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 无人机检测 射频信号识别 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理|Signal and Information Processing
• 页码范围: 456-462
• 页数: 7页
• 分类号: TN971
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2022.03.016

摘要

针对在复杂电磁环境下无人机难以被检测的问题,提出了一种基于卷积神经网络的无人机射频信号识别方法.射频前端对目标空域内的无线电信号进行扫描,捕捉与拦截无人机自身发射的射频信号,将无人机射频信号进行预处理,送入构建的卷积神经网络进行分析与识别.实验结果表明,基于卷积神经网络的无人机射频信号识别方法在检测无人机是否存在、 识别4种无人机型号、 识别10种无人机运行模式上均有较好的检测效果,具有较强的鲁棒性和环境抗干扰能力.