[发明专利]一种基于人工智能的无人机识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的无人机识别方法，其特征在于，包括：

步骤S1:接收周围环境中的无线电信号；

步骤S2:将采集到的无线电信号进行傅里叶变换运算生成频谱图，再将多帧频谱图进行叠加生成相应的时频图；

步骤S3:将生成的时频图片经过人工智能方法判断时频图片中是否有无人机通信信号。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的无人机识别方法，其特征在于，在步骤S3中，如果判定有无人机信号，则通过测向方法对无人机方位进行测算。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的无人机识别方法，其特征在于，在步骤S3中，如果判定有无人机信号，则通过测距方法对无人机距离进行测算。

4.根据权利要求2所述的基于人工智能的无人机识别方法，其特征在于，所述的测向法为：首先需要根据天线阵列的方向图建立相应的模型，在0—360°方向上用接收天线阵列中各个天线之间的接收强度值表示，通过查找表的方式得到无人机方向；即使用时根据输出的多个通道的无人机信号的信号强度值，建立以每个角度下每个天线信号强度值为行的矩阵，然后对应信号强度值依次与查找表矩阵的行做差值运算再求其方差，方差最小的行及代表最匹配的方向，从而实现无人机测向。

5.根据权利要求3所述的基于人工智能的无人机识别方法，其特征在于，所述的测距法为：根据接收到的无人机信号的信号强度，利用无线电大气衰减公式计算处无人机离系统的距离。

6.根据权利要求1-5中任意一项所述的基于人工智能的无人机识别方法，其特征在于，所述步骤S2中，首先将数字无线电信号通过傅里叶变化生成单次频谱图；然后通过多次傅里叶变换的频谱图叠加而生成时频图片。

7.根据权利要求1-5中任意一项所述的基于人工智能的无人机识别方法，其特征在于，所述步骤S3中，先通过大量无人机信号对算法网络进行训练，训练好的算法网络将生成相应的权重值文件，在使用时加载相应的权重值文件再对输入到算法里面的时频图片进行运算就能识别输入图片中是否含有无人机信号。

8.根据权利要求7所述的基于人工智能的无人机识别方法，其特征在于，当需要增加新的机型时，采集新的无人机信号的时频图对算法网络进行训练，生成新的权重值文件即可。

9.一种基于人工智能的无人机识别系统，其特征在于，包括：

接收天线阵列，用来接收周围环境中的无线电信号；

数据采集单元，用来采集无线电信号；

时频图生成单元，用来将采集到的无线电信号进行傅里叶变换运算生成频谱图，再将多帧频谱图进行叠加生成相应的时频图；

处理单元，用来将生成的时频图经过人工智能算法判断时频图片中是否有无人机通信信号，如果有无人机信号，再通过测向测距方法对无人机方位及其距离进行测算。

10.根据权利要求9所述的基于人工智能的无人机识别系统，其特征在于，所述天线阵列采用多个全频段天线组成，覆盖0—6Ghz无线电信号接收范围，覆盖水平360°接收方向。