基于信号指纹的无人机遥控端个体识别方法

何兵; 樊宽刚; 欧阳清华; 李娜; 刘亚辉

doi:10.13873/J.1000-9787(2022)02-0058-04

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基于信号指纹的无人机遥控端个体识别方法

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于信号指纹的无人机遥控端个体识别方法
- 基于信号指纹的无人机遥控端个体识别方法
- 传感器与微系统 2022年第2期页码：58-61
- 作者机构：
  
  江西理工大学机电工程学院 2. 江西理工大学电气工程与自动化学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)02-0058-04
  中图分类号： V249;V279;TP181
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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何兵, 樊宽刚, 欧阳清华, 等. 基于信号指纹的无人机遥控端个体识别方法[J]. 传感器与微系统, 2022,(2):58-61.

基于信号指纹的无人机遥控端个体识别方法[J]. 2022, (2): 58-61.
何兵, 樊宽刚, 欧阳清华, 等. 基于信号指纹的无人机遥控端个体识别方法[J]. 传感器与微系统, 2022,(2):58-61. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)02-0058-04.

基于信号指纹的无人机遥控端个体识别方法[J]. 2022, (2): 58-61. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)02-0058-04.

摘要

针对无人机遥控端个体间信号相似

难以识别的问题

提出了一种基于信号指纹的无人机遥控端个体识别方法。方法通过多项式拟合暂态信号瞬时幅值包络曲线

得到暂态信号特征

再提取稳态信号的瞬时频率特征

并采用K最近邻（KNN）等多种机器学习方法进行信号识别。对实际数据处理结果表明:能够有效识别2个无人机遥控端个体

仿真实验结果表明:对5个无人机遥控端个体在信噪比5 dB时平均识别正确率大于90%。

Abstract

针对无人机遥控端个体间信号相似

难以识别的问题

提出了一种基于信号指纹的无人机遥控端个体识别方法。方法通过多项式拟合暂态信号瞬时幅值包络曲线

得到暂态信号特征

再提取稳态信号的瞬时频率特征

并采用K最近邻（KNN）等多种机器学习方法进行信号识别。对实际数据处理结果表明:能够有效识别2个无人机遥控端个体

仿真实验结果表明:对5个无人机遥控端个体在信噪比5 dB时平均识别正确率大于90%。

关键词

Keywords

references

基于Mean-Shift和加权K近邻的UWB指纹定位算法 [J]. 李世银,王晓明,陈炜翰,朱媛. 传感器与微系统 . 2020(02)

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基于红外视觉的野外搜救无人机的设计与实现 [J]. 邵延华,张得沛,楚红雨,常志远,展华益,饶云波. 传感器与微系统 . 2019(01)

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无人机信号的侦收与识别方法研究 [D]. 杨亚南. 电子科技大学 2018

基于无线信号的无人机探测与干扰方法研究 [D]. 梁超. 浙江大学 2018

基于视觉的无人机入侵检测与跟踪系统设计与实现 [D]. 邵盼愉. 浙江大学 2018

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