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申请/专利权人：桂林电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于PYNQ的无人机识别系统及识别方，所述无人机识别系统采用信号接收装置接收待识别无人机信号，将信号通过RJ45接口传送给PYNQ‑Z2，从接收到的射频信号中提取三阶累积量，作为每台无人机唯一的射频指纹特征，基于得到的无人机射频指纹特征，使用神经网络对射频指纹特征进行分类，利用神经网络加速IP核进行加速计算，可以对需要进行认证的无人机身份进行实时识别和认证。

主权项：1.一种基于PYNQ的无人机识别方法，实现所述方法采用基于PYNQ的无人机识别系统，基于PYNQ的无人机识别系统包括PYNQ-Z2和与PYNQ-Z2连接的信号接收装置、液晶显示器LCD及SD卡，PYNQ-Z2与信号接收装置采用双绞线连接，所述PYNQ-Z2为基于双核Cortex-A9处理器的FPGA开发板，FPGA开发板设有APSoC芯片、AXI数据传输总线、DDR3内存控制器、RJ45接口、HDMIOut接口、SDCard接口，DDR3内存控制器与ASPSoC芯片和SDCard接口连接、ASPSoC芯片与RJ45接口和HDMIOut接口连接、RJ45接口与双绞线连接、HDMIOut接口和HDMI线连接、SDCard接口和SD卡连接，其中，APSoC芯片设有可编程逻辑PL端和处理系统PS端，处理系统PS端与DDR3内存控制器连接，AXI数据传输总线连接可编程逻辑PL端和处理系统PS端，所述可编程逻辑PL端设有数据传输模块、预处理IP核、神经网络加速IP核和HDMI高清显示模块，数据传输模块和AXI数据传输总线连接；预处理IP核和AXI数据传输总线连接；神经网络加速IP核和AXI数据传输总线连接；HDMI高清显示模块和HDMIOut接口连接，所述处理系统PS端设有无人机信号预处理模块和无人机信号识别模块，其特征在于，实现所述方法包括如下步骤：1信号的接收和预处理：采用信号接收装置接收无人机的控制信号，信号接收装置通过RJ45接口将信号传输至PYNQ的DDR里，再经过AXI数据传输总线传送至PYNQ的可编程逻辑PL端，在可编程逻辑PL端内采用预处理IP核，通过自适应阈值法，计算只包含噪声信号的无效区域信号的平均功率，和计算有效区域信号的平均功率，其中有效区域信号包含了噪声信号及无人机的信号；再通过将有效区域信号的平均功率值作为功率阈值，低于该阈值的信号视为无效区域信号而去除，留下有效区域信号；2信号的射频指纹特征提取：采用步骤1所述方法，分别采集每一个待识别无人机的有效区域信号，将有效区域信号进行功率归一化，采用间接估计法计算出每一个待识别无人机信号的三阶累积量并储存在DDR中；3训练用于信号识别的神经网络：采用Tensorflow平台构建卷积神经网络，卷积神经网络设有：输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层，输入层用于输入待识别信号的三阶累积量，输出层用于输出无人机的识别结果，采用步骤2的方法将X个待识别无人机的X类三阶累积量作为训练集，训练出神经网络；4信号的分类识别：将在步骤3中训练好的神经网络导入到SD卡中，再从SD卡读取到DDR中，将待识别的射频指纹特征送入到训练好的神经网络，启动神经网络加速IP核进行计算，循环执行该神经网络中的卷积层、池化层和全连接层的正向推导计算，获得信号识别结果，计算后把结果写回DDR；5将步骤4中获得的信号识别结果通过HDMI高清显示模块输出到液晶显示器LCD上；步骤2中所述的三阶累积量为采用间接估计法计算，过程如下：2-1将原信号中N个数据分为K段，每段含M个样本；2-2设xk0,xk1,......,xkM-1为第k段数据，其中k＝1,...,K，计算各段的三阶累积量的估计值： 2-3取所有段的三阶累积量的平均值作为整个观测数据组的三阶累积量估计，即 其中，公式1、2中i、j为信号的延迟量，i＝-M,...,M，j＝-M,...,M，公式1中M1为0、-i、-j三者中的最大值，公式1中M2为M-1、M-1-i、M-1-j三者中的最小值。

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