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龙图腾网获悉电信科学技术第四研究所有限公司申请的专利一种基于多射频指纹联合检测的无人机个体识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116680631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310667405.X，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权一种基于多射频指纹联合检测的无人机个体识别方法是由张普文;张崇军;赵华;惠大勇;秦玉荣;高仲峰设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多射频指纹联合检测的无人机个体识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机识别技术领域，公开了一种基于多射频指纹联合检测的无人机个体识别方法，包括地面监控端和无线连接的在空中进行监测的监测无人机，在所述监测无人机上设有用于双向传输控制信号的控制信号模块，和单向传输的图传信号模块，在地面监控端进行接收空中监测无人机发出的图传信号。使用卷积神经网络对生成的时频数据矩阵进行识别，确定是否存在无人机，存在，则识别出无人机的型号；不存在，则提取跳频信号，对提取的跳频信号进行截取、分段，并进行Hilbert变换，提取所截取信号的RF‑DNA，对其特性进行分类，识别出无人机图传模块的个体特征，本发明通过多级分类识别，将个体的识别算法限定在同一型号的无人机之内，减少个体识别的错误概率。

本发明授权一种基于多射频指纹联合检测的无人机个体识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多射频指纹联合检测的无人机个体识别方法，其特征在于：具体按以下步骤执行： S1:包括地面监控端和无线连接的在空中进行监测的监测无人机，在所述监测无人机上设有用于双向传输控制信号的控制信号模块，和单向传输的图传信号模块，在地面监控端进行接收空中监测无人机发出的图传信号，并经过带通滤波后对信号进行采样； S2:对采样后的信号进行分段，对每个分段做短时傅里叶变换，得到时频信号矩阵；具体如式1； 式1 其中，为原始采样信号，为离散时间，为角频率，为窗函数； S3:使用卷积神经网络对步骤S2中生成的时频数据矩阵进行识别，确定是否存在无人机，如果存在，则识别出无人机的型号; S4:如果不存在，则提取跳频信号，对提取的跳频信号进行截取、分段，并进行Hilbert变换，提取所截取信号的RF-DNA，再通过k近邻算法来对其特性进行分类，识别无人机控制信号射频模块的个体特征;提取跳频信号的RF-DNA方法具体按以下步骤执行： S4.1：对原始采样信号去除直流分量后取绝对值，使用三角阈值分割法对信号进行分割，得到有效信号所出现的时间段； S4.2：提取出时长为0.1ms~10ms之间的时间段，在时频矩阵中检查该时段的信号带宽，如果在0.5MHz~3MHz之间，则认为是无人机跳频信号； S4.3：从原始采样中截取对应时间段的信号序列； S4.4：对该时间段内的原始采样信号进行截取，分段，提取RF-DNA，具体按以下步骤执行: 首先对原始采样信号去除直流分量后取绝对值，使用三角阈值分割法对信号进行分割，得到有效信号所出现的时间段,其中时间段至少为一个时间段； 再提取出时长为0.1ms-10ms之间的时间段，在时频矩阵中检查该时段的信号带宽，如果在0.5MHz-3MHz之间，则判定是无人机跳频信号；从原始采样中截取对应时间段的信号序列； 对该时间段内的原始采样信号进行截取，分段，提取RF-DNA，具体按以下步骤执行：对该时间段内的原始采样信号序列进行Hilbert变换,其中对信号具体的变换包括信号幅度、相位和频率；通过信号幅度、相位和频率的变换得出信号的方差、偏度和峰度值； S5:提取OFDM信号循环前缀，对分离出的信号序列进行截取、分段，并进行Hilbert变换，提取所截取信号的RF-DNA指纹，再通过k近邻算法对其特性进行分类，识别出无人机图传模块的个体特征;具体按以下步骤执行： S5.1：找到带宽不小于10MHz，包括2.4GHz和5.8GHz频段，或者不小于5MHz，包括800MHz和900MHz频段的信号所出现的时间段，然后截取该时间段内的原始采样序列，并进行自相关运算，检查是否存在周期性的自相关峰值，如果存在，则记录相邻峰值之间的距离为k，否则剔除该信号； S5.2：使用长度为k的矩形窗来对信号进行截取，设采样信号为xn，矩形窗函数为wn，如式2-式3； 式2 式3 其中，n为自变量； S6:综合步骤S3-S5中的分类识别结果，结合无人机厂家的无人机型号、个体数据库确定无人机个体的身份。

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