[发明专利]一种基于遥控与图传信号的非法无人机识别方法

说明书

本发明涉及一种基于遥控与图传信号的非法无人机识别方法，首先从频谱图中学习出二值化背景频谱模板，进而识别出WIFI及图传信号，并构造模板矩阵，将其所在频点屏蔽，然后由频谱图构造二值化跳频检测矩阵，由此得到有效帧数、跳频次数，通过比较，判断某时刻中是否存在无人机遥控信号，若存在无人机遥控信号，则提取其机型特征参数，通过与无人机机型特征参数数据库匹配，以识别出非法无人机机型。本发明方法将频谱图抽象为多个二值化矩阵，极大地减小了计算量，且能有效排除WIFI或杂散信号对无人机遥控信号检测的干扰，进而准确地识别出非法无人机及其机型，故具有良好的实时性、抗干扰性与准确性。

技术领域

本发明涉及一种无人机识别方法，即一种基于遥控与图传信号的非法无人机识别方法。将无人机高速跳频与定频遥控信号检测、图传信号检测应用于非法无人机识别领域，发明成果可应用于各类军用或民用的无线电频谱监测系统及反无人机系统中。

背景技术

随着无人机的快速发展与普及，无人机“黑飞”事件与非法入侵的案例开始激增，反无人机系统也逐渐走进人们的视野。尤其是机场、核电站、边防哨卡、科研院所等地，对反无人机系统有极为迫切的需求。而反无人机系统中最难也最为关键的一环就是对非法无人机识别监测。目前非法无人机监测方法大致分为以下几类：1.无线电频谱监测：包括对无人机遥控信号与图传信号的检测，理论监测范围大致在1-6km；2.利用雷达监测：理论监测范围大致在1-5km；3.利用声波识别：理论监测范围在200m左右；4.可见光监测：用照相侦察、电视侦察等方式识别非法无人机，理论监测范围在2km左右；5.红外监测：通过红外光谱来监测非法无人机，理论监测范围在2km左右；雷达监测的优点是不受无人机型号的影响(与无线电频谱监测对比)，但其缺点是低空监测的盲区较大、无人机大表面积偏小，不容易发现；声波识别优点是不受无人机型号的影响，但其监测距离过短，且不适用于嘈杂的环境中；可见光监测的优点是不受无人机型号的影响，但在夜间效果很差；红外监测可实现昼夜监测，但同样受制于无人机体积过小，识别率不高，而且一旦无人机采取了减少反射光的隐身设计，将更加难以监测。

无线电频谱监测方式的优点是可以实现连续的非法无人机监测，不受光源、声波、无人机体积等因素的影响，且可监测的距离较远，能在无人机刚起飞时就检测到其遥控信号，及时采取反制措施。但其缺点也很突出：由于不同型号的无人机其遥控信号与图传信号频谱往往差异较大，且无人机遥控与图传信号信噪较低，2.44GHz频段存在较多的干扰信号，增加了信号检测的难度。此外，大多无人机厂商几乎都使用了扩频技术(SpreadSpectrum)来实现对无人机的遥控：如Futaba、大疆(DJI)、乐迪(RL)、天地飞(WFLY)、九鹰(NE)等；而扩频技术中的跳频扩频(FHSS,Frequency-Hopping Spread Spectrum)所采用的高速跳频遥控信号(High-speed Frequency-Hopping Signals)因其跳变的高速性、变频方式的多样性，给工程中捕捉、检测跳频信号都带来了极大的挑战，其捕捉与检测难度远大于定频信号(Frequency-Fixed Signals)。因此，能否准确地在复杂的频谱环境中检测出高速跳频遥控信号，也成了能否准确识别非法无人机的难点和关键点。现有的高速跳频信号检测方法大都过于复杂，抗干扰能力较差，难以在工程实践中实时对非法无人机进行监测。

基于此，本发明提出一种基于遥控与图传信号的非法无人机识别方法(监测的频谱带宽为100MHz，中心频率依次选取2.44GHz、5.775GHz)，通过背景频谱模板学习(WIFI与图传信号检测)、无人机跳频与定频遥控信号检测、无人机机型特征参数学习与机型判断三个模块，来实现对非法无人机的自动实时识别。本方法试图将高速跳频与定频的无人机遥控、图传信号，从每一帧频谱图中分离出来，将其抽象为多个二值化频谱矩阵，并由此得到该时段内无人机跳频遥控信号的有效帧数、跳频次数及无人机机型特征参数，从而使本方法能在复杂的频谱环境下快速准确地识别出非法无人机及其型号，取得了令人满意的识别效果。

发明内容

要解决的技术问题