典型文献
基于瞬态信号特征的无人机数传电台识别研究
文献摘要：
针对采用开源飞控的消费级无人机探测存在识别率不高的问题,文中提出一种利用无人机数传电台瞬态信号特征进行无人机分类与识别的方法.首先,利用USRP X310采集无人机数传设备无线信号,通过能量和幅度方差轨迹完成瞬态信号的粗定位和精对准,设计无人机数传电台瞬态信号的提取方法;其次,利用3级Haar小波提取瞬态信号的包络特征,提出一种基于特征贡献度的加权KNN优化算法,利用瞬态信号包络特征进行射频指纹识别性能研究,并分析K值参数对识别性能的影响;最后,将加权KNN优化算法识别性能与Matlab工具箱中的KNN算法进行对比测试.测试结果表明,加权KNN优化算法可以提高无人机数传设备的识别准确性,对无人机数传设备个体识别平均正确率可达到87.9％,类型识别平均正确率可达到92.8％.说明文中方法对采用开源飞控平台无人机进行探测识别具有有效性,能够弥补其他无人机探测方式的不足.
文献关键词：
无人机探测;射频指纹识别;数传电台;瞬态信号;信号特征提取;对比测试
中图分类号：
作者姓名：
田园;文红;何先定;王思源;唐斌
作者机构：
电子科技大学,四川 成都 611731;成都航空职业技术学院,四川 成都 610100
文献出处：
引用格式：
[1]田园;文红;何先定;王思源;唐斌-.基于瞬态信号特征的无人机数传电台识别研究)[J].现代电子技术,2022(12):105-109
A类：
X310
B类：
瞬态信号,数传电台,开源,消费级无人机,无人机探测,识别率,无人机分类,USRP,无线信号,粗定位,对准,Haar,贡献度,KNN,信号包络,射频指纹识别,识别性,值参,算法识别,Matlab,工具箱,对比测试,个体识别,类型识别,说明文,中方,探测识别,别具,探测方式,信号特征提取
AB值：
0.264362
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