基于殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)射頻信號識別*

楊小偉，王澤躍，楊鶴猛，楊 雪，張莉莉，陳艷芳

(1.國網(wǎng)天津市電力公司城西供電分公司，天津 300301；2.天津航天中為數(shù)據(jù)系統(tǒng)科技有限公司，天津 300301)

0 引 言

近年來，無人機(jī)的普及給公共安全、個人隱私、低空領(lǐng)域安全造成了極大的隱患，無人機(jī)誤入機(jī)場、軍事區(qū)域等事件也頻有發(fā)生，因此對無人機(jī)進(jìn)行偵察管控變得至關(guān)重要。

通過探測無人機(jī)與其控制器通信的射頻信號并對其識別是一種有效的偵察無人機(jī)的方法[1-3]。由于在無人機(jī)中使用特定頻率的射頻信號，因此可以從智能手機(jī)和筆記本電腦等設(shè)備發(fā)射的所有其他無線電頻率中識別無人機(jī)通信信號。射頻分析能更準(zhǔn)確地識別無人機(jī)，在某些情況下也可以識別出無人機(jī)的型號和品牌。

目前，許多學(xué)者都通過無人機(jī)與遙控間的通信信號進(jìn)行無人機(jī)識別，主要分為使用射頻指紋等傳統(tǒng)信號分析方法進(jìn)行識別和通過深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行信號識別[4-6]。

采用射頻指紋方法的工作通常是通過傳統(tǒng)方法提取信號特征對信號進(jìn)行識別。文獻(xiàn)[1]通過跳頻信號和圖傳信號識別無人機(jī)信號特征來進(jìn)行無人機(jī)監(jiān)測。文獻(xiàn)[2]采用圖像分類的方式對跳頻信號進(jìn)行識別，取得了不錯的效果，但跳頻信號容易遭到噪聲干擾，導(dǎo)致識別效果差。文獻(xiàn)[3]采用分形貝葉斯變點檢測算法檢測瞬態(tài)起始點并提取指紋特征進(jìn)行識別，但該方法只能區(qū)分不同型號間的無人機(jī)，無法對同一型號的不同無人機(jī)個體進(jìn)行區(qū)分。……