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公开(公告)号:CN110764152B
公开(公告)日:2021-06-11
申请号:CN201911047640.7
申请日:2019-10-30
Applicant: 桂林电子科技大学
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。
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公开(公告)号:CN111126332A
公开(公告)日:2020-05-08
申请号:CN201911405651.8
申请日:2019-12-31
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于轮廓特征的跳频信号分类方法,其特征是,包括如下步骤:1)得到二维时频矩阵;2)提取轮廓特征;3)图像预处理;4)训练、分类。这种方法以跳频信号在等高线图的轮廓作为图像特征,转化为图像识别的问题,再利用卷积神经网络CNN具有自主寻找特征的特点,将图像输入到CNN网路中,能实现跳频信号的识别,不需要进行人工提取参数作为特征向量,能够避免复杂的参数提取问题,在低信噪比时有较高的识别率。
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公开(公告)号:CN110161902A
公开(公告)日:2019-08-23
申请号:CN201910361875.7
申请日:2019-04-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B19/042 , G06F13/40 , G06F13/42
Abstract: 本发明公开了一种无人机图传及遥控信号的快速通用采集装置及采集方法,所述装置包括FPGA板和与FPGA板通过FMC连接方式连接的AD9361子板及与FPGA板通过IO双向连接方式连接的千兆网口扩展板,其中FPGA板通过串口外接PC端,所述方法包括1)FPGA控制AD9361初始化;2)AD9361双通道定频、宽带扫频采集;3)采集数据进行多通道分配;4)采集数据的FFT处理;5)8通道数据异步存储传输;6)FPGA板温控保护处理;7)采集数据的千兆网传输。这种装置成本低、易于实现、实时性好,通用性强,操作简单。这种方法可以对70MHZ到6GHZ无线信号定频采集、对无人机常用图传及遥控信号的频段进行快速扫频采集、对采集的大规模实时数据进行存储及8通道异步同时读写。
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公开(公告)号:CN110048741A
公开(公告)日:2019-07-23
申请号:CN201910322997.5
申请日:2019-04-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于短时分数阶傅里叶变换的跳频信号的参数估计方法,其特征是,包括如下步骤:1)对采集到的跳频信号 作短时分数阶傅里叶变换;2)得到矢量 ;3)小波变换;4)计算 的均值、求其幅值;5)得到跳频周期;6)找出时频脊线;7)对时频脊线求差分;8)得到脉冲序列;9)得到跳变时刻的估计值;10)得到跳变频率。这种方法能抑制交叉项干扰,能提高跳频参数估计的时频分析精度。
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公开(公告)号:CN111126332B
公开(公告)日:2022-04-22
申请号:CN201911405651.8
申请日:2019-12-31
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于轮廓特征的跳频信号分类方法,其特征是,包括如下步骤:1)得到二维时频矩阵;2)提取轮廓特征;3)图像预处理;4)训练、分类。这种方法以跳频信号在等高线图的轮廓作为图像特征,转化为图像识别的问题,再利用卷积神经网络CNN具有自主寻找特征的特点,将图像输入到CNN网路中,能实现跳频信号的识别,不需要进行人工提取参数作为特征向量,能够避免复杂的参数提取问题,在低信噪比时有较高的识别率。
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公开(公告)号:CN110166477B
公开(公告)日:2021-05-11
申请号:CN201910463626.9
申请日:2019-05-30
Applicant: 桂林电子科技大学
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。
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公开(公告)号:CN110161902B
公开(公告)日:2021-04-30
申请号:CN201910361875.7
申请日:2019-04-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B19/042 , G06F13/40 , G06F13/42
Abstract: 本发明公开了一种无人机图传及遥控信号的快速通用采集装置及采集方法,所述装置包括FPGA板和与FPGA板通过FMC连接方式连接的AD9361子板及与FPGA板通过IO双向连接方式连接的千兆网口扩展板,其中FPGA板通过串口外接PC端,所述方法包括1)FPGA控制AD9361初始化;2)AD9361双通道定频、宽带扫频采集;3)采集数据进行多通道分配;4)采集数据的FFT处理;5)8通道数据异步存储传输;6)FPGA板温控保护处理;7)采集数据的千兆网传输。这种装置成本低、易于实现、实时性好,通用性强,操作简单。这种方法可以对70MHZ到6GHZ无线信号定频采集、对无人机常用图传及遥控信号的频段进行快速扫频采集、对采集的大规模实时数据进行存储及8通道异步同时读写。
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公开(公告)号:CN110035025A
公开(公告)日:2019-07-19
申请号:CN201910322740.X
申请日:2019-04-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于直接特征提取的多载波混合信号的检测识别方法,其特征是,包括如下步骤:1)接收混合信号;2)希尔伯特变换;3)FRWT多分辨率分析;4)门限选择;5)信号识别。这种方法能降低运算复杂度、能识别出混合信号中的多载波信号,可应用于非合作通信信号接收、扩大频谱检测、军事侦察、信息对抗等非合作接收的作用范围,而且还可用于正向通信,有助于设计完善更高效、更安全的无线通信机制。
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公开(公告)号:CN109699069B
公开(公告)日:2021-04-02
申请号:CN201811562399.7
申请日:2018-12-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维波束形成的联合多普勒频偏和载波频偏的估计方法,其特征是,包括如下步骤:1)在发送端发送训练系列;2)对接收端的接收信号进行三维波束形成分离多普勒频偏;3)根据训练序列的相互关系,建立目标函数;对目标估计函数进行一维搜索,确定最大多普勒频偏和载波频偏。这种方法能同时估计最大多普勒频偏和载波频偏,能提高高移速无线通信系统中载波频偏估计和最大多普勒频偏估计精度。
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