【摘 要】
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为了实现对“黑飞”无人机的有效监管,避免误警事件的发生,不仅需要对目标无人机信号进行识别,还需要对当前监测环境中的干扰信号进行有效识别。因此提出一种结合高阶累积量和瞬时特征两类信号特征的无人机图传信号的识别算法,以解决单类特征对信号的不完整描述问题。该算法通过对接收信号提取高阶累积量与瞬时特征作为输入特征,并利用主成分分析方法将输入特征从14维降维到3维,大大减少了特征所占的内存空间,便于工程实现。随后,通过比较分类器的性能,选择随机森林分类器作为算法中的分类器,克服了传统决策树分类器中需要人为确定阈值的
【机 构】
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成都大学信息科学与工程学院,电信科学技术第五研究所
【基金项目】
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四川省科技厅重点研发项目(2020YFS0507),四川省科技厅重点研发项目(2020YFG0271),成都市重点研发支撑计划项目(2019-YF05-02636-SN)。
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为了实现对“黑飞”无人机的有效监管,避免误警事件的发生,不仅需要对目标无人机信号进行识别,还需要对当前监测环境中的干扰信号进行有效识别。因此提出一种结合高阶累积量和瞬时特征两类信号特征的无人机图传信号的识别算法,以解决单类特征对信号的不完整描述问题。该算法通过对接收信号提取高阶累积量与瞬时特征作为输入特征,并利用主成分分析方法将输入特征从14维降维到3维,大大减少了特征所占的内存空间,便于工程实现。随后,通过比较分类器的性能,选择随机森林分类器作为算法中的分类器,克服了传统决策树分类器中需要人为确定阈值的
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