基于图控分离和2次分类的无人机信号识别方法

无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)行业的快速发展给重要场所的低空空域带来安全隐患.为了对无人机实施有效管制,研制一套能够识别无人机信号的无线电侦测系统有重要意义.针对相似无人机之间识别困难的问题,提出了一种基于图控分离和2次分类的无人机信号识别方法.该方法基于无人机图像传输信号(image transmission signal, ITS)的循环特性提取其时域参数,采用分类决策树对无人机进行初步分类识别;再通过分离无人机的图像传输信号与飞行控制信号(flight control signal, FCS)的方式分别提取其时频特征参数;最后进行了2次分类识别.实验结果表明,对于6种常见无人机的通信信号,在信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)为0 d B时平均识别准确率可达97.4%,说明该方法可以精确识别无人机.