基于二维双树复小波变换的无人机个体识别

在无人机个体识别中,直接用双谱矩阵进行个体识别要计算复杂的二维模板,运算效率低。针对这一不足,提出了一种基于二维双树复小波变换的二次特征提取算法。该算法将双谱分解成多个方向子带图并计算其能量和能量偏差,将维度较高的双谱矩阵高效地转换为维数较低的图像纹理特征,再将其送入支持向量机实现无人机个体识别。采用实采的Phantom 3 Advanced与Mavic Pro图传信号对算法进行验证,结果表明,基于二维双树复小波变换比直接用双谱矩阵进行分类的运算效率高21倍,准确率相较于基于积分双谱、基于灰度共生矩阵、基于小波变换法有不同程度的提升,满足准确性和实时性的需求。

南明河畔茶飘香 文化搭台推黔茶

林城避暑地,南明茶飘香。历时四个月的“森林之城·魅力贵阳——2007首届中国（贵阳）避暑节”南明茶文化节于7月30日圆满落下帷幕,其独具民族特色的文化产品及与现代都市相得益彰的黔茶品茗,吸引着南来北往的客商和游人,南明茶文化的底蕴进一步凸现。

干扰环境下无人机图传信号的识别技术

为了实现对“黑飞”无人机的有效监管,避免误警事件的发生,不仅需要对目标无人机信号进行识别,还需要对当前监测环境中的干扰信号进行有效识别。因此提出一种结合高阶累积量和瞬时特征两类信号特征的无人机图传信号的识别算法,以解决单类特征对信号的不完整描述问题。该算法通过对接收信号提取高阶累积量与瞬时特征作为输入特征,并利用主成分分析方法将输入特征从14维降维到3维,大大减少了特征所占的内存空间,便于工程实现。随后,通过比较分类器的性能,选择随机森林分类器作为算法中的分类器,克服了传统决策树分类器中需要人为确定阈值的缺点。仿真结果表明:在0 dB时,目标信号和4种干扰信号能达到100%的识别率;当信噪比为5 dB时,目标信号与干扰信号的识别率都达到了95%以上,验证了该算法的有效性。