System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和長度必須引用該字符串內(nèi)的位置。 參數(shù)名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 无码av无码天堂资源网,久久久无码精品午夜,毛片免费全部播放无码 
  • 

  • 
<ul id="o6k0g"></ul>
    <ul id="o6k0g"></ul>
    

    

    
    
      
    
          
          
    
            
    
                
    
                    
    
                        
    
                            
    一種基于無線頻譜分析實現(xiàn)跳頻無人機信號識別的方法技術(shù)
    
                            
    技術(shù)編號：43955548 閱讀：1 留言：0更新日期：2025-01-07 21:41
    
                        
    
                        
    
                            
                            本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種基于無線頻譜分析實現(xiàn)跳頻無人機信號識別的方法，采集無人機圖傳數(shù)據(jù)和跳頻遙控的數(shù)據(jù)，每架無人機采集50份數(shù)據(jù)，作為原始數(shù)據(jù)，將采集的一維無人機時域信號通過短時傅里葉變換轉(zhuǎn)換為二維的時頻信號，對數(shù)據(jù)進行信號標定，構(gòu)建的模型框架，借助vgg模型的多層的卷積網(wǎng)絡(luò)來提取無人機信號的特征，通過對卷積核、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的合理設(shè)計進行特征提取，訓練穩(wěn)定的模型之后，模型的輸出結(jié)果通過轉(zhuǎn)換就是跳頻無人機信號各信號元素在時頻圖上時間軸預(yù)測可能出現(xiàn)的位置信息，對信號匹配獲得的準確信號元素位置逐個檢測確保信號元素的獨立性，對經(jīng)過信號驗證的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)整理，去除統(tǒng)計上冗余的、重復檢測的元素，并進行分類。
    
                            
                            
    


    
                            

                            
    【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
    
                                
    本專利技術(shù)涉及移動通信領(lǐng)域，具體是涉及一種基于無線頻譜分析實現(xiàn)跳頻無人機信號識別的方法。

    技術(shù)介紹
    1、隨著無人機產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，無人機的濫用對公共安全、個人隱私等造成嚴重損害，基于頻譜信號的方案根據(jù)不同型號無人機頻譜數(shù)據(jù)的差異，可以識別具體無人機型號，并且容易得到無人機的頻譜信息，可以使用干擾器對無人機所在頻段施加干擾，達到反制的目的，基于頻譜特征識別的方法相比深度學習而言添加新機型更加簡單有效，但隨著無人機數(shù)據(jù)庫的增加其設(shè)計邏輯往往會更復雜，目前該技術(shù)核心任務(wù)是解決在保證低誤檢率和高靈敏度的同時，實現(xiàn)簡單快捷添加新無人機機型，整體代碼參數(shù)量和速度不應(yīng)明顯變化，對跳頻信號檢測的方法中存在信號誤檢率高、檢測時間長、所使用的硬件資源比較多、方法復雜度大、更新迭代添加新的無人機機型所涉及調(diào)整參數(shù)量多問題。

    技術(shù)實現(xiàn)思路
    1、為解決上述技術(shù)問題，提供一種基于無線頻譜分析實現(xiàn)跳頻無人機信號識別的方法，本技術(shù)方案解決了上述
    技術(shù)介紹
    中提出的對跳頻信號檢測的方法中存在信號誤檢率高、檢測時間長、所使用的硬件資源比較多、方法復雜度大、更新迭代添加新的無人機機型所涉及調(diào)整參數(shù)量多問題。
    2、為達到以上目的，本專利技術(shù)采用的技術(shù)方案為：一種基于無線頻譜分析實現(xiàn)跳頻無人機信號識別的方法，包括以下步驟：
    3、步驟s1數(shù)據(jù)采集：采集無人機圖傳數(shù)據(jù)和跳頻遙控的數(shù)據(jù)，每架無人機采集50份數(shù)據(jù)，作為原始數(shù)據(jù)；
    4、步驟s2數(shù)據(jù)處理：將采集的一維無人機時域信號通過短時傅里葉變換轉(zhuǎn)換為二維的時頻信號，對數(shù)據(jù)進行信號標定，標簽設(shè)定完后，將數(shù)據(jù)以7:1:2的比例劃分訓練數(shù)據(jù)、驗證數(shù)據(jù)、測試數(shù)據(jù)，將信號轉(zhuǎn)換為符合模型輸入的大小，并且打亂數(shù)據(jù)；
    5、步驟s3框架搭建：采用vgg模型，來對信號特征進行深度提??；
    6、步驟s4注意力機制應(yīng)用：對信號存在的頻點區(qū)域范圍添加一個小的權(quán)重系數(shù)凸顯這部分信號區(qū)域，通道自適應(yīng)學習的方式自動獲得每個特征通道的重要程度，再為每個通道賦予不同的權(quán)重系數(shù)，來強化重要的特征抑制非重要的特征；
    7、步驟s5參數(shù)設(shè)置：構(gòu)建的模型框架，借助vgg模型的多層的卷積網(wǎng)絡(luò)來提取無人機信號的特征，通過對卷積核、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的合理設(shè)計進行特征提??；
    8、步驟s6結(jié)果應(yīng)用：訓練穩(wěn)定的模型之后，模型的輸出結(jié)果通過轉(zhuǎn)換就是跳頻無人機信號各信號元素在時頻圖上時間軸預(yù)測可能出現(xiàn)的位置信息；
    9、步驟s7信號驗證：對信號匹配獲得的準確信號元素位置逐個檢測確保信號元素的獨立性，采用各元素四個方位幅度檢測法，通過信號元素內(nèi)部幅值，與信號元素頻率軸上下、時間軸左右位置比較幅值大小滿足信號斜率要求才認為是一個獨立的信號元素；
    10、步驟s8信號分類：對經(jīng)過信號驗證的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)整理，去除統(tǒng)計上冗余的、重復檢測的元素，并進行分類。
    11、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)的有益效果是：
    12、穩(wěn)定快速地識別不同型號的跳頻無人機信息數(shù)據(jù)，以解決目前基于無線頻譜分析識別跳頻無人機過程中誤檢率高、檢測時間長、監(jiān)測距離短，數(shù)據(jù)庫復雜的缺點；
    13、簡單化，本方法通過自適應(yīng)的調(diào)整檢測參數(shù)，簡化了參數(shù)空間，添加新無人機機型時需要提供的特征參數(shù)也較少，整體方法復雜程度低；
    14、高效性，本方法通過采用gpu和cpu混合運算的方式，算法耦合度低，模塊化明顯，適合采用多種并行技術(shù)去提高算法速度；
    15、占用資源少，本方法通過采用gpu來實現(xiàn)部分fpga的運算，使得硬件平臺fpga可以用來處理更復雜的操作，整體硬件資源消耗少；
    16、拓展性好，本方法提供了一個通用的無人機檢測框架，保留了算法的核心模塊，可以和其他檢測無人機機型的技術(shù)配合使用，由于采用了混合運算平臺，對于復雜的矩陣運算以及邏輯運算都可以分布到各個硬件平臺協(xié)調(diào)運算。
    本文檔來自技高網(wǎng)...
                            
    
                            
    【技術(shù)保護點】
    
                                
    1.一種基于無線頻譜分析實現(xiàn)跳頻無人機信號識別的方法，其特征在于：包括以下步驟：
    
                            
    
                            
    【技術(shù)特征摘要】
    
                                
    1.一種基于無線頻譜分析實現(xiàn)跳頻無人機信...
                            
    
                            
    【專利技術(shù)屬性】
    
                                技術(shù)研發(fā)人員：蔣愷彥程，王書立，梅其靈，
    
        申請(專利權(quán))人：浙江凡雙科技股份有限公司，
    
        類型：發(fā)明
    
        國別省市：
    
                            
    
                            
                        
    
                    
    
                    
                    
                     
                
    
                
                
    
                    
    
                        網(wǎng)友詢問留言
                        已有0條評論
                    
    
                    
    
                        
    
                            
      
                                
    • 
                                
						

      還沒有人留言評論。發(fā)表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。
      


                              
                            
    
                            
    
                                 1 

                            
    
                        
    
                        
                        
    
                            
    
                              
                            
    
                            
                        
    
                    
    
                
    
            
    
              
             
          
    
      
    
    
    

    
    
    




  


主站蜘蛛池模板：
无码射肉在线播放视频|
少妇人妻偷人精品无码AV|
无码精品人妻一区二区三区影院|
天堂Aⅴ无码一区二区三区|
日本精品人妻无码免费大全|
亚洲国产精品无码久久久蜜芽|
91久久精品无码一区二区毛片|
国产精品无码久久久久久|
亚洲热妇无码AV在线播放|
国产精品视频一区二区三区无码|
亚洲AV永久青草无码精品|
中文字幕无码日韩专区免费|
精品久久久久久无码中文字幕漫画|
亚洲AV无码一区二区乱子仑|
亚洲不卡无码av中文字幕|
无码av大香线蕉伊人久久|
免费无码成人AV片在线在线播放|
亚洲av无码av制服另类专区|
日日麻批免费40分钟无码|
亚洲AV综合色区无码一区|
久久水蜜桃亚洲AV无码精品|
亚洲国产精品无码观看久久|
免费无码专区毛片高潮喷水|
亚洲一区无码精品色|
亚洲AV中文无码乱人伦下载|
夜夜添无码试看一区二区三区|
久久AV高潮AV无码AV|
久久综合一区二区无码|
无码中文字幕日韩专区|
午夜精品久久久久久久无码|
十八禁视频在线观看免费无码无遮挡骂过|
亚洲国产成人无码av在线播放|
一本大道无码日韩精品影视|
亚洲精品无码久久不卡|
亚洲AV无码一区东京热久久|
日韩成人无码中文字幕|
日韩AV无码精品一二三区|
中文无码亚洲精品字幕|
国产精品无码永久免费888|
亚洲欧洲无码一区二区三区|
久久人妻少妇嫩草AV无码专区|