多种无人机的卷积网络识别方法

传统的无人机信号识别方法存在着识别精度不高、对复杂环境下信号的适应性差、速度慢等问题,采用基于卷积神经网络(CNN)的无人机信号自动识别方法对无人机采集信号的真实数据进行预处理,进而建立了卷积神经网络的多层模型。通过实验结果表明,在7dB时除了御2以外,所有信号的准确率都在90%以上,在10dB时,御2识别率也到达了90%。因此,使用CNN在识别6种无人机信号方面表现出了较高的准确性和鲁棒性。相比之前的识别方法,这种方法提高了识别精度、适应复杂环境下信号的能力,并加快了识别速度。