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申请/专利权人：成都信息工程大学
摘要：本发明公开了一种基于瞬时特征量的无人机信号自动化识别方法，涉及无人机技术领域，包括：S1、接收无人机信号，并对无人机信号进行预处理；S2、对预处理后的信号进行特征量提取，并对提取的特征量进行均值化处理，得到均值化结果；S3、将均值化结果输入离线分类模型实现对无人机信号类型的识别，本发明相比于现有的无人机识别检测模型，提出了四个特征量，从时域和频域的角度提取信号的特征量，使得本方法能够在低信噪精确地实现对不同类、同类不同通道的无人机信号的识别。
主权项：1.一种基于瞬时特征量的无人机信号自动化识别方法，其特征在于，包括：S1、接收无人机信号，并对无人机信号进行预处理；S2、对预处理后的信号进行特征量提取，并对提取的特征量进行均值化处理，得到均值化结果；所述S2中，特征量包括功率谱占用带宽P1，功率谱峰度P2，高阶累积量参数P3和自相关序列二阶矩P4；确定所述功率谱占用带宽P1的方法包括：S21、通过功率谱总点数N计算功率谱阈值；其中，，代表功率谱阈值系数，代表信号的功率谱，,，代表功率谱总点数，，是快速傅里叶变换，为序列进行快速傅里叶变换后的结果，为信号的离散序列；S22、确定功率谱范围内大于功率谱阈值的频率最高点和频率最低点；S23、根据频率最高点和频率最低点确定功率谱占用带宽P1，其表达式为： ；S3、将均值化结果输入离线分类模型实现对无人机信号类型的识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都信息工程大学 一种基于瞬时特征量的无人机信号自动化识别方法
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