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。

基于FPGA的无人机遥控及图传信号采集系统设计

通过无线电信号检测发现无人机是预防无人机"黑飞"的有效手段,设计了一个基于FPGA的无人机遥控及图传信号的采集、存储、传输系统。该系统以FPGA芯片XC7K325T作为主控器,使用AD9361作为模/数转换器,对2.3~2.5GHz、5.7~5.9 GHz无人机常用频段信号进行快速扫频采集,采用DDR3对采集数据实施多通道缓存,结合千兆以太网口RTL8211EG将数据高速传输至上位机。上位机采用QT软件开发,完成了AD9361的寄存器配置、采集部分的扫频控制及DDR3多通道选择控制功能。测试结果表明,该系统能够对400 MHz带宽范围的无人机遥控及图传信号进行快速采集、实现DDR3存储数据异步防冲突读写功能、高速千兆以太网传输达到900 Mb/s以上,满足系统对无人机遥控及图传信号的采集存储传输要求,为后期无人机检测与识别的研究奠定硬件基础。