一种基于频域图像的无人机信号检测方法和系统与流程

1.本发明涉及无人机信号检测领域，具体涉及到一种基于频域图像的无人机信号检测方法和系统。


背景技术：

2.近年来无人机产业迅猛发展，无人机的应用已渗透到日常生活的方方面面，无人机监管是保障无人机有序运行的必要手段，而无人机频谱侦测作为当前城市环境下无人机侦测的重要的技术手段。
3.由于城市环境下电磁复杂及无人机信号较微弱，导致目前频谱探测设备普遍存在复杂电磁环境下的检测准确性低的问题；传统信号识别算法主要通过提取频谱信号的中心频率、带宽等频率特征与特征库中的相应参数的比对来完成，会出现人眼能识别信号而系统却无法检测的问题。


技术实现要素：

4.针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于频域图像的无人机信号检测方法和系统，旨在解决的问题。
5.为解决上述问题，按照本发明的一个方便，提供了一种基于频域图像的无人机信号检测方法包括如下步骤：
6.(1)信号侦测转换步骤：根据采样率和滑动尺寸的预设值，对接收到的无线电时域信号进行预处理，得到频域图像信息；
7.(2)图像信息处理步骤：标记出频域图像信息的前景区域和背景区域；
8.(3)图像信息判别步骤：根据区域的标记对频域图像信息进行分割，得到无人机频谱信号区域图；
9.(4)信号类型判定步骤：标记无人机频谱信号区域图的连通区域，并进行分类处理，将分类结果中频域图像信息的特征信息与无人机信号特征数据库信息对比，最终得到无人机信号类型。
10.进一步的，步骤(1)包含如下子步骤：
11.(1.1)根据采样率和滑动尺寸的预设值，对接收到的无线电时域信号进行stft处理，得到无人机信号的频谱瀑布图；
12.(1.2)将频谱瀑布图中信号强度信息转化为频域图像信息。
13.进一步的，步骤(1.2)中信息转化方法为：根据无人机功率范围相关规范，预设频率强度最大数值pix
max
和最小数值pix
min
，将频谱瀑布图中强度在最值范围以外的强度设置为0，范围以内的根据公式round(255*(pix-pix
min
)/(pix
max-pix
min
))归一化处理，从而将频谱瀑布图中信号强度信息转化为频域图像信息。
14.进一步的，步骤(2)包含如下子步骤：
15.(2.1)积累预设值数量的频域图像信息，并存入队列，对队列中所有频域图像信息
进行累加，得到图像均值矩阵，并计算图像均值矩阵均值；
16.(2.2)依次提取队列队尾的频域图像信息与图像均值矩阵均值做差值操作，将差值与预设阈值进行比对，得到二值化频域图像的差异图；
17.(2.3)将获得的差异图进行相与操作，相与的结果中不为0的部分作为频域图像中稳定区域；
18.(2.4)计算差异图八连通区域图像的平均值，进行区域标记，当平均值大于图像均值矩阵均值时，将该区域标记为前景区域，相反则标记为背景区域。
19.进一步的，步骤(3)图像信息判别步骤中分割包括：
20.取出队列队尾的频域图像信息，将其被标记区域作为opencv图割函数grub-cut的输入，得到分割结果。
21.进一步的，步骤(4)信号类型判定步骤中分类处理方法为k-means聚类方法。
22.按照本发明的另一个方面，提供了一种基于频域图像的无人机信号检测系统，系统包括天线阵列模块、信号接收模块、阵列信号处理模块、信号转换模块、图像信息处理模块、网络通信模块和供电模块；
23.所述天线阵列模块接收到无线电信息，然后通过信号接收模块将信息传入到阵列信号处理模块，最后通过阵列信号处理模块对无线电信息进行处理，提取有用型号特征和信息，增强后的无线电信号通过信号转换模块转换成图像信息，图像信息处理模块对图像信息进行处理和判定，并将处理和判定的结果通过网络通信模块输出，供电模块与其他模块电连接，用于对其他模块供电。
24.优选的，信号转换模块根据采样率和滑动尺寸的预设值，对接收到的无线电时域信号进行stft处理，得到无人机信号的频谱瀑布图，将频谱瀑布图中信号强度信息转化为频域图像信息。
25.优选的，图像信息处理模块用于标记出频域图像信息的前景区域和背景区域，根据区域的标记对频域图像信息进行分割，得到无人机频谱信号区域图，标记无人机频谱信号区域图的连通区域，并进行分类处理。
26.优选的，图像信息处理模块用于将分类结果中频域图像信息的特征信息与无人机信号特征数据库信息对比，最终得到无人机信号类型。
27.总体而言，本发明的技术方案与现有技术相比，用于取得下列有益效果：
28.本发明将图像处理由信号处理领域引申到图像处理领域，在处理数据上方式更多，应用更广泛，在处理过程中计算的结果所见即所得，对于人眼能识别信号而系统却无法检测的情况，能够快速定位算法中参数或逻辑问题；本发明进一步在图像信息处理过程中优选累计判断筛选稳定区域方法，有效减少了单帧区域中噪声的干扰影响，提高了在复杂电磁环境下的检测准确性。
附图说明
29.图1为本发明实施例提供的无人机信号检测方法流程示意图
30.图2为本发明实施例提供的无人机信号检测方法流程详解图；
31.图3为本发明实施例提供的分割结果图；
32.图4为本发明实施例提供的聚类处理结果；
33.图5为本发明实施例提供的无人机信号检测系统模块图。
具体实施方式
34.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
35.如图1所示，本发明实施例提供了一种基于频域图像的无人机信号检测方法，包括如下步骤：
36.1、以指定采样率和滑动尺寸对无线电时域信号进行stft处理，得到无人机信号频谱瀑布图；
37.2、根据民用无人机功率范围相关规范，指定频率强度最大数值pix
max
和最小数值pix
min
，将频谱瀑布图中强度在最大最小数值范围以外强度设置为0，范围以内根据公式round(255*(pix-pix
min
)/(pix
max-pix
min
))归一化处理，从而将频谱瀑布图中信号强度信息转化为频域图像信息，以便应用图像处理方法来识别无人机信号；
38.3、积累收集n帧无人机频域图像存入队列，对队列中所有图像进行累加平均得到图像均值矩阵，然后计算均值图像矩阵均值pix
avg
；
39.4、依次提取图像队列队尾图像与均值图像做差值操作，将差值大于阈值t的部分设置为0，反之设置为255，从而得到二值化差异图；
40.5、将获得的差异图相与操作，将相与的结果中不为0的部分则可认为是频域图像中稳定区域；
41.6、计算差异图八连通区域图像平均值，如图2所示，当平均值大于均值图像像素均值pix
avg
时，将该区域标记为前景区域进行标记，相反则认为背景区域；
42.7、取出队列尾部图像数据，将获得的前景区域与背景区域送入opencv图割函数grub-cut作为输入，得到最终准确的频谱信号分割结果，即无人机频谱信号区域；
43.8、如图3所示，将分割后的结果连通域标记后进行k-means两类聚类处理；
44.9、将分类结果中频谱数据中心频率、带宽和作用时间等信息与数据库信息对比，最终得到无线点信号类型。
45.如图4所示，本发明实施例提供一种基于频域图像的无人机信号检测系统，该系统包括天线阵列模块、信号接收模块、阵列信号处理模块、信号转换模块、图像信息处理模块、网络通信模块和供电模块；
46.所述天线阵列模块接收到无线电信息，然后通过信号接收模块将信息传入到阵列信号处理模块，最后通过阵列信号处理模块对无线电信息进行处理，提取有用型号特征和信息，增强后的无线电信号通过信号转换模块转换成图像信息，图像信息处理模块对图像信息进行处理和判定，并将处理和判定的结果通过网络通信模块输出，供电模块与其他模块电连接，用于对其他模块供电。
47.所述信号转换模块根据采样率和滑动尺寸的预设值，对接收到的无线电时域信号进行stft处理，得到无人机信号的频谱瀑布图，将频谱瀑布图中信号强度信息转化为频域图像信息。
48.所述图像信息处理模块用于标记出频域图像信息的前景区域和背景区域，根据区
域的标记对频域图像信息进行分割，得到无人机频谱信号区域图，标记无人机频谱信号区域图的连通区域，并进行分类处理。
49.所述图像信息处理模块用于将分类结果中频域图像信息的特征信息与无人机信号特征数据库信息对比，最终得到无人机信号类型。
50.本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于频域图像的无人机信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)信号侦测转换步骤：根据采样率和滑动尺寸的预设值，对接收到的无线电时域信号进行预处理，得到频域图像信息；(2)图像信息处理步骤：标记出频域图像信息的前景区域和背景区域；(3)图像信息判别步骤：根据区域的标记对频域图像信息进行分割，得到无人机频谱信号区域图；(4)信号类型判定步骤：标记无人机频谱信号区域图的连通区域，并进行分类处理，将分类结果中频域图像信息的特征信息与无人机信号特征数据库信息对比，最终得到无人机信号类型。2.如权利要求1所述的无人机信号检测方法，其特征在于，所述步骤(1)包含如下子步骤：(1.1)根据采样率和滑动尺寸的预设值，对接收到的无线电时域信号进行stft处理，得到无人机信号的频谱瀑布图；(1.2)将频谱瀑布图中信号强度信息转化为频域图像信息。3.如权利要求2所述的无人机信号检测方法，其特征在于，所述步骤(1.2)中信息转化方法为：根据无人机功率范围相关规范，预设频率强度最大数值pix
max
和最小数值pix
min
，将频谱瀑布图中强度在最值范围以外的强度设置为0，范围以内的根据公式round(255*(pix-pix
min
)/(pix
max-pix
min
))归一化处理，从而将频谱瀑布图中信号强度信息转化为频域图像信息。4.如权利要求1所述的无人机信号检测方法，其特征在于，所述步骤(2)包含如下子步骤：(2.1)积累预设值数量的频域图像信息，并存入队列，对队列中所有频域图像信息进行累加，得到图像均值矩阵，并计算图像均值矩阵均值；(2.2)依次提取队列队尾的频域图像信息与图像均值矩阵均值做差值操作，将差值与预设阈值进行比对，得到二值化频域图像的差异图；(2.3)将获得的差异图进行相与操作，相与的结果中不为0的部分作为频域图像中稳定区域；(2.4)计算差异图八连通区域图像的平均值，进行区域标记，当平均值大于图像均值矩阵均值时，将该区域标记为前景区域，相反则标记为背景区域。5.如权利要求1所述的无人机信号检测方法，其特征在于，所述步骤(3)图像信息判别步骤中分割包括：取出队列队尾的频域图像信息，将其被标记区域作为opencv图割函数grub-cut的输入，得到分割结果。6.如权利要求1所述的无人机信号检测方法，其特征在于，所述步骤(4)信号类型判定步骤中分类处理方法为k-means聚类方法。7.一种基于频域图像的无人机信号检测系统，其特征在于，该系统包括天线阵列模块、信号接收模块、阵列信号处理模块、信号转换模块、图像信息处理模块、网络通信模块和供电模块；所述天线阵列模块接收到无线电信息，然后通过信号接收模块将信息传入到阵列信号
处理模块，最后通过阵列信号处理模块对无线电信息进行处理，提取有用型号特征和信息，增强后的无线电信号通过信号转换模块转换成图像信息，图像信息处理模块对图像信息进行处理和判定，并将处理和判定的结果通过网络通信模块输出，供电模块与其他模块电连接，用于对其他模块供电。8.如权利要求7所述的无人机信号检测系统，其特征在于，所述信号转换模块根据采样率和滑动尺寸的预设值，对接收到的无线电时域信号进行stft处理，得到无人机信号的频谱瀑布图，将频谱瀑布图中信号强度信息转化为频域图像信息。9.如权利要求7所述的无人机信号检测系统，其特征在于，所述图像信息处理模块用于标记出频域图像信息的前景区域和背景区域，根据区域的标记对频域图像信息进行分割，得到无人机频谱信号区域图，标记无人机频谱信号区域图的连通区域，并进行分类处理。10.如权利要求9所述的无人机信号检测系统，其特征在于，所述图像信息处理模块用于将分类结果中频域图像信息的特征信息与无人机信号特征数据库信息对比，最终得到无人机信号类型。

技术总结
本发明涉及无人机信号检测领域，具体公开了一种基于频域图像的无人机信号检测方法和系统，检测方法包括以下步骤：信号采集转换步骤：对信号进行预处理，得到频域图像信息；图像信息处理步骤：标记区域；图像信息判别步骤：根据区域的标记对频域图像信息进行分割，得到无人机频谱信号区域图；信号类型判定步骤：进行分类处理，最终得到无人机信号类型；检测系统包括天线阵列模块、信号接收模块、阵列信号处理模块、信号转换模块、图像信息处理模块、网络通信模块和供电模块。本发明将检测方法由信号处理领域引申到方法和应用更加广泛的图像处理领域，能够更综合地解决问题，通过累计判断方法筛选稳定区域，提高了在复杂电磁环境下的检测准确性。检测准确性。检测准确性。


技术研发人员：罗文三 周自立 陈爽
受保护的技术使用者：中国船舶重工集团公司第七0九研究所
技术研发日：2021.11.29
技术公布日：2022/3/8