[发明专利]一种无人机操作手频谱特征识别与定位方法

权利要求书

1.一种无人机操作手频谱特征识别与定位方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

S1：获取遥控信号；

S2：根据遥控信号进行信号类别识别，获得信号类别信息；通过多套测向系统对遥控信号进行测定，获得定位信息，并根据多套测向系统的定位信息计算操作手的位置信息；

步骤S2中进行信号类别识别的具体方法为：

S211：信号捕捉与信号特征提取：对遥控信号进行FFT运算、信号检测、信号特征识别；遥控信号经过加窗、FFT运算得到监视频谱，然后通过信号检测提取检测信号的基本参数，再进行信号特征识别进行信号细微参数的提取；

其中，基本参数包括：频率、带宽、信号出现时间、调制方式、符号率、信噪比；信号细微参数包括：码元速率、编码方式、信号瞬时包络、瞬时相位、高阶谱；

S212：根据预设的数据库模型，以及当前遥控信号对应的基本参数和/或信号细微参数，确定当前遥控信号的类别；

所述数据库模型，输入信号为基本参数和/或信号细微参数，输出信号为信号类别；

所述步骤S212之后还包含：

S213：将当前遥控信息的基本参数和/或信号细微参数、信号类别添加至数据库模型；

所述数据库模型的构建方法为，通过对信号特征的分层提取，构建信号模型系统L，信号模型系统L逻辑上分为：频谱形态层、信号特征层、通联关系层、传输行为层，具体构建方法为：

S221：载入训练信号样本x；

S222：在频谱形态层捕获信号在频谱图上的形态特性，所述形态特性包含上升沿、下降沿、信号平坦度；

S223：在信号特征层捕获信号的信号特性，所述信号特性包含：频率、带宽、调制模式、符号率、突发时长、码元速率、编码方式；

S224：在传输行为层捕获信号的行为特性，所述行为特性包含：信号通路建立方式、通联时间特性、传输间隔时长；

S225：将信号通过S222-S224得到的特性参数与训练样本的类别进行比较，优化系统L中各层模型的加权参数；

S226：采用梯度下降算法，输入多次训练样本，循环S221-S225，对构建的模型进行多次优化；

S227：将训练学习得到的模型存入数据库，得到数据库模型，以便无人机操作手频谱信号的识别与归类；

S3：输出显示位置信息。

2.一种如权利要求1所述的无人机操作手频谱特征识别与定位方法，其特征在于，所述步骤S2中，根据多套测向系统的定位信息计算操作手的位置信息的具体方法为：

S231：分别利用各测向系统单独确定操作手相对于正北方向的夹角；

S232：对多套测向系统进行排列组合，各测向两两组合，计算出目标的经度与纬度信息；

S233：根据两两组合得到的目标的经度与纬度信息，估算出目标信号的最可信位置。

3.一种如权利要求2所述的无人机操作手频谱特征识别与定位方法，其特征在于，所述步骤S232中，根据两两组合得到的目标的经度与纬度信息，估算出目标信号的最可信位置的具体方法为：对两两组合得到的目标的经度与纬度信息进行概率模糊运算，选取最佳的位置为最终的目标位置。

4.一种如权利要求3所述的无人机操作手频谱特征识别与定位方法，其特征在于，所述概率模糊计算，为线性加权计算，各加权系数之和为1。

5.一种如权利要求4所述的无人机操作手频谱特征识别与定位方法，其特征在于，所述多套测向系统为3套测向系统。

6.一种如权利要求1所述的无人机操作手频谱特征识别与定位方法，其特征在于，在所述步骤S3中，还会显示信号类别信息。

7.一种如权利要求1所述的无人机操作手频谱特征识别与定位方法，其特征在于，在所述步骤S3中，还包含干扰步骤，所述干扰步骤为：

调节干扰设备向操作手的位置处发射干扰信号，所述干扰设备包含多个不同功率的功放，各个功放均对应设置有天线，所述干扰设备包含转台和机箱，所述机箱设置在所述转台上，所述功放、天线设置于机箱内，所述机箱内还包含控制板；所述控制板用于获取干扰设备与操作手之间的距离，并据此选用不同概率的功放。