一种无人机辐射源调制样式识别算法

针对小型无人机威胁低空领域且在复杂电磁环境下难识别的问题,提出了 一种基于卷积神经网络的信号识别算法.首先,分析了无人机应用背景下直接序列扩频信号的特性,并采用短时傅里叶变换获取信号时频特征;然后,利用提出的能量阈值降噪法降低时频特征中噪声成分;最后,设计了卷积神经网络用于分类识别.仿真结果表明,该算法在信噪比为-6 ...     

基于改进连通区域标记的跳频信号分选识别北大核心

针对小型无人机在复杂电磁环境下难以识别的问题,提出了基于改进连通区域标记的跳频信号估计与分选方法。首先,采用基于局部窗口的能量门限统计法,在信号时频域去噪;接着,对常规连接区域标记法进行改进,设计了新的连接区域片段关联和干扰抑制方法,解决连接区域断裂和干扰混合的问题;然后,针对多跳频信号混合情况,利用时频幅度差异重建连接区域;最后,根据改进的连通区域标记图进行参数抽取和信号分选识别。仿真结果显示,在噪声、干扰和多跳频信号混叠环境下,信号参数估计精度和目标信号的正确识别概率均明显高于常规连通区域标记方法。