公开(公告)号：CN110764152A

公开(公告)日：2020-02-07

申请号：CN201911047640.7

申请日：2019-10-30

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢跃雷 ,  蒋平 ,  吴娟 ,  吕国裴 ,  刘信 ,  易国顺 ,  蒋俊正 ,  欧阳缮 ,  廖桂生

IPC: G01V3/12 ,  G06F16/903 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种无人机快速检测与识别的方法，所述方法包括如下步骤：1）信号采集；2）时频分析；3）查询最大值及坐标；4）坐标点转换；5）阈值判断；6）差分处理；7）特征提取；8）建立数据库；9）库内单一频段检测与识别；10）库外单一频段检测与识别；11）全频段检测与识别。本发明同时还公开了一种无人机快速检测与识别的装置。这种装置低功耗、无射频污染、成本低、组装方便、实用性好，这种方法操作简单、能够完成对民用低、慢、小型无人机的有效检测与识别，为合理规范管理无人机提供基础。

公开(公告)号：CN110166477A

公开(公告)日：2019-08-23

申请号：CN201910463626.9

申请日：2019-05-30

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢跃雷 ,  刘信 ,  吕国裴 ,  吴娟 ,  蒋平 ,  易国顺 ,  蒋俊正 ,  欧阳缮 ,  廖桂生

IPC: H04L29/06 ,  H04W12/00

Abstract: 本发明公开了一种基于UDP协议的无人机Wi-Fi图传信号检测方法，其特征是，包括如下步骤：1）设置监听模式；2）抓取UDP协议数据包；3）解析加密数据包；4）筛选CCK/OFDM混合调制的数据包；5）分析CCK/OFDM混合调制的数据包；6）追踪UDP流；7）播放UDP流的视频内容；8）备份无人机信息。这种方法避免了周围Wi-Fi信号的影响，实现了无人机Wi-Fi图传信号的提取和视频流的恢复，提高了无人机图传信号的检测的能力。

公开(公告)号：CN110046591A

公开(公告)日：2019-07-23

申请号：CN201910322739.7

申请日：2019-04-22

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢跃雷 ,  吴娟 ,  吕国裴 ,  刘信 ,  蒋平 ,  易国顺 ,  蒋俊正 ,  欧阳缮 ,  廖桂生

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于分数阶小波变换的无人机图传信号与遥控信号识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1）接收信号、并分离信号后功率归一化；2）分数阶小波变换；3）中值滤波得到信号求包络方差；4）门限选择；5）信号识别。这种方法在复杂电磁环境下能及时发现并识别通信干扰源，以维护无线通信秩序、保障公众活动及公众安全，并提供理论支持和技术指导。

公开(公告)号：CN112087774B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202010961558.1

申请日：2020-09-14

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢跃雷 ,  邓涵方 ,  刘信 ,  易国顺 ,  蒋平 ,  许强 ,  肖潇

IPC: H04W24/08 ,  H04B17/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/08 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于残差神经网络的通信辐射源个体识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1）接收通信辐射源信号；2）计算信号的双谱；3）实际信号双谱非参数间接估计；4）获得双谱等高图；5）训练残差网络；6）采用训练好的残差神经网络检测识别不同的通信辐射源。这种方法能减少信号噪声干扰、计算量小、识别的准确率高。

公开(公告)号：CN113162879B

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN202110479674.4

申请日：2021-04-30

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢跃雷 ,  肖潇 ,  蒋平 ,  刘信 ,  易国顺 ,  许强 ,  邓涵方 ,  蒋俊正 ,  欧阳缮 ,  廖桂生

IPC: H04L27/00 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种联合特征提取的调制信号识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1）信号接收；2）信号预处理；3）特征参数提取；4）设置判决门限；5）分类识别。这种方法所需特征参数少、步骤简洁、复杂度低，在低信噪比下识别率高且能弥补高阶累计量单一特征的局限，适用于多种不同类型的调制信号识别。

公开(公告)号：CN111652183B

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202010565503.9

申请日：2020-06-19

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢跃雷 ,  蒋平 ,  刘信 ,  易国顺 ,  许强 ,  肖潇 ,  邓涵方 ,  蒋俊正 ,  廖可非 ,  欧阳缮 ,  廖桂生

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了基于图传信号多特征融合的无人机检测与识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1）信号采集；2）分段信号FFT处理；3）分段频谱重建；4）信号累积；5）阈值建立；6）循环判断；7）疑似OFDM信号判断；8）滑动移位循环自相关算法；9）建立特征库10）信号识别。这种方法能够在低信噪比下对无人机进行识别，具有较高的识别率，易于实际工程。

公开(公告)号：CN112087774A

公开(公告)日：2020-12-15

申请号：CN202010961558.1

申请日：2020-09-14

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢跃雷 ,  邓涵方 ,  刘信 ,  易国顺 ,  蒋平 ,  许强 ,  肖潇

IPC: H04W24/08 ,  H04B17/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于残差神经网络的通信辐射源个体识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1）接收通信辐射源信号；2）计算信号的双谱；3）实际信号双谱非参数间接估计；4）获得双谱等高图；5）训练残差网络；6）采用训练好的残差神经网络检测识别不同的通信辐射源。这种方法能减少信号噪声干扰、计算量小、识别的准确率高。

公开(公告)号：CN110850385A

公开(公告)日：2020-02-28

申请号：CN201911142882.4

申请日：2019-11-20

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢跃雷 ,  刘信 ,  吕国裴 ,  吴娟 ,  蒋平 ,  易国顺 ,  蒋俊正 ,  欧阳缮 ,  廖桂生

IPC: G01S7/41

Abstract: 本发明公开了一种基于无源雷达和循环谱的无人机微动特征检测方法，其特征是，包括如下步骤：1）接收装置接收待检测信号；2）计算待检测信号的循环谱；3）搜索该截面中的最高峰和次高峰对应的位置及峰值大小；4）结合上述理论，判断是否符合检测条件。这种方法抗噪声干扰的性能好，能降低无人机微多普勒特征信号提取难度，能准确提取无人机微多普勒特征信号。

公开(公告)号：CN110059639A

公开(公告)日：2019-07-26

申请号：CN201910322737.8

申请日：2019-04-22

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢跃雷 ,  吕国裴 ,  吴娟 ,  刘信 ,  蒋平 ,  易国顺 ,  蒋俊正 ,  欧阳缮 ,  廖桂生

IPC: G06K9/00 ,  G01R23/16

Abstract: 本发明公开了一种基于分数阶小波变换和希尔伯特黄变换的跳频信号检测方法，其特征是，包括如下步骤：1）输入待处理的跳频信号；2）设定阶次的范围及搜索步长、对跳频信号做分数阶傅里叶变换；3）得到最高层的逼近系数和各层小波细节系数；4）小波重构；5）得到去噪后的时域信号；6）得到新时域信号；7）进行EMD分解，得到希尔伯特谱；8）得到跳频周期。这种方法不存在交叉项干扰，避免了传统时频分析过程中窗函数的影响，实现了信号在时间-分数域的多分辨分析，进一步提高了信号参数估计精度。

公开(公告)号：CN110046591B

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN201910322739.7

申请日：2019-04-22

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢跃雷 ,  吴娟 ,  吕国裴 ,  刘信 ,  蒋平 ,  易国顺 ,  蒋俊正 ,  欧阳缮 ,  廖桂生

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于分数阶小波变换的无人机图传信号与遥控信号识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1）接收信号、并分离信号后功率归一化；2）分数阶小波变换；3）中值滤波得到信号求包络方差；4）门限选择；5）信号识别。这种方法在复杂电磁环境下能及时发现并识别通信干扰源，以维护无线通信秩序、保障公众活动及公众安全，并提供理论支持和技术指导。