典型文献
基于卷积神经网络的无人机射频信号识别
文献摘要：
针对在复杂电磁环境下无人机难以被检测的问题,提出了一种基于卷积神经网络的无人机射频信号识别方法.射频前端对目标空域内的无线电信号进行扫描,捕捉与拦截无人机自身发射的射频信号,将无人机射频信号进行预处理,送入构建的卷积神经网络进行分析与识别.实验结果表明,基于卷积神经网络的无人机射频信号识别方法在检测无人机是否存在、 识别4种无人机型号、 识别10种无人机运行模式上均有较好的检测效果,具有较强的鲁棒性和环境抗干扰能力.
文献关键词：
无人机检测;射频信号识别;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
杨小伟;文清丰;杨雪;杨鹤猛;金熙;王泽跃
作者机构：
国网天津市电力公司 城西供电分公司, 天津 300301;国网天津电力科学研究院, 天津 300301;天津航天中为数据系统科技有限公司, 天津 300301
文献出处：
引用格式：
[1]杨小伟;文清丰;杨雪;杨鹤猛;金熙;王泽跃-.基于卷积神经网络的无人机射频信号识别)[J].无线电工程,2022(03):456-462
A类：
射频信号识别
B类：
复杂电磁环境,射频前端,空域,无线电信号,拦截,送入,机型,机运,运行模式,检测效果,抗干扰能力,无人机检测
AB值：
0.144798
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