低信噪比条件下无人机射频信号实时检测方法

作     者：苏志刚 晏翔 韩冰 郝敬堂 赵欣怡 SU Zhigang;YAN Xiang;HAN Bing;HAO Jingtang;ZHAO Xinyi

作者机构：中国民航大学中欧航空工程师学院天津300300 

基　　金：国家自然科学基金青年科学基金(62103417) 中央高校基本科研业务费中国民航大学专项(3122019183) 中国民航大学研究生科研创新项目(2021YJS071) 

出 版 物：《信号处理》 (Journal of Signal Processing)

年 卷 期：2023年第39卷第5期

页      码：919-928页

摘      要：无人机射频信号检测技术是实现未来空管系统中自动化无人机检测的关键技术。针对低信噪比条件下无人机射频信号检测准确率较低的问题,本文提出了一种基于多分支卷积结构以及注意力机制的射频信号检测模型。该方法首先设计了一种由多分支卷积结构组成的轻量化骨干网络来提取信号完整时频谱中的微小时变特征,提升模型对抗噪声的能力。其次使用注意力机制增强模型对时频谱中的信号区域的表达,抑制对噪声区域的关注,进一步提升信号检测准确率。本文在两个公开数据集上开展实验评估模型性能,对比实验结果表明本文提出的检测模型可以有效地在低信噪比条件下提升无人机射频信号检测准确率,在-15 dB至-6 dB的低信噪比范围下的检测准确率可分别达到94.63%和94.75%,-15 dB至15 dB全信噪比范围下的准确率分别为97.50%和97.35%,较以往方法有大幅提升。消融实验结果表明,多分支结构和注意力机制可分别带来3.74%和1.56%的性能提升。推理速度测试实验表明本文模型的推理时间仅需1.61 ms,可以运用于无人机信号的实际检测系统中。

主 题 词：无人机射频信号检测 多分支卷积网络 注意力机制 时频分析 

学科分类：0809[工学-计算机类] 08[工学] 

核心收录：

D　O　I：10.16798/j.issn.1003-0530.2023.05.016

馆 藏 号：203122162...