无人机信号的侦收与识别方法研究

发布时间：2020-05-31 05:15

【摘要】：无人机起源于军事领域,之后凭借其小型化的特点迅速在民用领域获得青睐,近年来随着小型无人机“黑飞”事件的愈演愈烈,将跳频通信对抗的相关技术应用到小型无人机反制领域是目前的热点。对于小型无人机的干扰技术已经成熟,而想要在复杂的电磁环境下,实现对小型无人机信号的侦收,并对其无源定位,是目前在技术和产品上研究的热点。因此,针对信号侦收的问题,无人机信号的侦收与识别方法的研究对无人机反制领域有着重要的意义和推动作用。本文具体的工作安排如下:(1)主要研究了跳频通信系统的原理和模型以及针对无人机信号分析,为后续检测识别和参数估计的算法研究提供了理论基础。(2)主要研究了小型无人机遥控信号的检测方法,基于多跳自相关的检测方法虽然检测性能不错,但是容易受到定频信号(图传、WiFi)的影响,基于功率谱估计的检测方法是利用遥控信号和定频信号功率谱随时间变化的不同,可以很好的剔除定频信号,并获取目标信号。最后针对遥控信号非平稳的特点,研究了基于谱图的遥控信号提取方法,是根据遥控信号的先验信息(跳频周期)去提取目标信号,相较于基于谱图的剔除干扰信号的检测方法,该方法不仅缩小了计算量,并且当存在多个跳频信号且跳频周期不同时,可以更加准确的提取目标信号,并且不需要后续的分选过程。(3)主要研究小型无人机信号(遥控和图传)特征参数估计及识别方法,首先研究了基于谱图的特征参数提取方法,包含了根据最大值和时频脊线去估计参数,并且考虑到频率碰撞时的解决方法。在处理小型无人机实测遥控信号数据的情况下,研究了基于多窗口重叠谱图的估计方法,并对实测小型无人机数据进行了算法验证。然后研究了图传信号的识别方法,最后利用高阶累积量和循环谱特性,研究了小型无人机实测图传信号调制识别和参数估计的方法。
【图文】：

遥控信号

Matl信号定量波形视频特征定性观测无线信号大容量采集图 2-10 采集分析流程图图 2-10 所示，室内放置无人机与遥控器组成的无人飞行器系统，容量采集设备进行信号连续采集；利用 Cooledit 软件观察采集信频谱，提取图传信号与遥控信号，并进行时频特征参数粗略估计，及统计分析；建立信号参数盲估计算法模型，利用 Matlab 工具平识别、参数精确估计、信息解译等。遥控信号分析1）时域特征：如图 2-11 所示，，控制信号为周期性出现脉冲信号，s，脉冲宽度约为 3.262ms，当遥控器与无人机建立连接的时候，下 9.76ms。控制信号包括两个部分：前一部分幅度较低，约为 1.068度较高，约为 2.171ms，衔接处短时静默，约为 23us。

频谱图,频谱图,频点

图 2-12 频谱图3）时频域特征：34 个频点为一周期，长度为 476ms（14ms*34），案取值如表 2-2 所示：表 2-2 无人机跳频频率集频点组数频点 1(MHz) 频点 2(MHz) 频点 3(MHz)第一组 2470 2448 2426/2404第二组 2450 2428 2406第三组 2452 2430 2408第四组 2454 2432 2410第五组 2456 2434 2412第六组 2458 2436 2414第七组 2460 2438 2416
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：V279

【参考文献】