发明专利已授权

一种基于深度学习射频指纹的无人机身份识别方法

📄 申请号：CN202411480201.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2024-10-23

公开号

CN119004268B

公开日

2024-12-20

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_2415

IPC 分类号

G06F18_2415 , G06F18_214 , G06N3_045 , G06N3_048 ,

技术画像

所属领域

身份识别射频指纹识别深度学习信号识别身份识别

应用场景

无人机身份识别, 低空安防, 无人机监管, 频谱监测, 智慧交通

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摘要

一种基于深度学习射频指纹的无人机身份识别方法，属于信号识别和无人机身份识别领域，RF前端采集无人机飞行时的射频信号，通过低噪声放大器、带通滤波器和前级放大器进行信号预处理，再通过数字下变频得到IQ信号，计算IQ信号幅度，将幅度序列进一步划分、拼接，得到最终的深度学习网络的输入数据。如果是模型训练过程，需要进行数据标注，按无人机类别生成独热编码。深度学习网络模型由不同补丁大小的ViT块构成，每个ViT块包含多头注意力机制和多层感知机。通过对所有ViT块的输出进行加权求和，可以得到用于预测无人机类别的与标签维度一致的向量。本发明具有计算速度快、无人机身份识别准确度高、不泄露信息的特点。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于复拉普拉斯矩阵的二阶编队控制方法

当前第 / 件

基于手势识别的机械臂位姿控制系统

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_2415)

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