多旋翼民用无人机拦截机理及关键技术研究

The civilian Unmanned Aerial Vehicle(UAV) industry is an important part of national development strategy in 13th Five-Year.Many people are using multi-rotor civilian UAV in their daily life.It has posed a serious threat to public safety and personal space. The multi-rotor civilian UAV interception is a new research subject, which has important guiding significance to the reality.The subject treats UAV recognition as research basis. It views multi-rotor civilian UAV intercept process as the main line. It considers access to communication signal characteristics as a bridge. It regards substitute for the UAV navigation signal and interference communication signal as the means. It will achieve the goal of UAV landing and return. Based on the above ideas, there are four key following questions to solve: (1) study on rapid extraction of remote moving object features and recognition mechanism; (2) establish the mathematical model of identify the multi-rotor civilian UAV characteristics of signal; (3) explore positioning mechanism of UAV and remote terminal; (4) analyze the UAV navigation signal communication mechanism and research on the signal emission of interference follower.This subject is based on the previous studies. It gives full play to the advantage applied in the field of the UAV with pattern recognition, signal extraction, electronic detection, navigation deception and follower interference mechanism and technology. It will provide technical support and theoretical basis for safe and efficient intercept multi-rotor civilian UAV.

民用无人机产业是国家十三五发展战略的重要组成部分。由于多旋翼民用无人机在人们日常生活中大量的使用,对公众安全及私人空间造成严重威胁，因此多旋翼民用无人机拦截是一个全新的研究课题，具有重要现实指导意义。本项目以无人机特征识别为研究基础，以多旋翼民用无人机拦截流程作为主线，以无人机通信信号特征获取为桥梁，以对无人机导航信号的替换和通信信号的干扰为手段，以实现对无人机迫降和返航的目的。基于以上研究思路，重点解决四个主要问题：（1）研究远距离移动物体特征快速提取和识别机制；（2）建立识别多旋翼无人机通信信号特征的数学模型；（3）探索无人机和遥控端定位机理；（4）剖析无人机导航信号通信机制，研究跟随式干扰器信号发射机理。本项目在前期研究的基础上，进一步充分发挥模式识别、信号提取、电子侦测和导航欺骗以及跟随式干扰机理及技术在反无人机领域应用优势，为安全高效拦截多旋翼民用无人机提供技术支撑和理论依据。

民用无人机产业是国家十三五发展战略的重要组成部分。由于多旋翼民用无人机在人们日常生活 中大量的使用,对公众安全及私人空间造成严重威胁，因此多旋翼民用无人机拦截是一个全新的研究课题，具有重要现实指导意义。本项目以无人机特征识别为研究基础，以多旋翼民用无人机拦截流程作为主线，以无人机通信信号特征获取为桥梁，以对无人机导航信号的替换和通信信号的干扰为手段，以实现对无人机迫降和返航的目的。基于以上研究思路，重点解决四个主要问题：（1）研究远距离移动物体特征快速提取和识别机制。选择YOLOv4为基准模型，使用不同的参数裁剪YOLOv4的卷积通道和shortcut层，以获得更浅的模型，裁剪YOLOv4后的模型是pruned-YOLOv4，它具有0.8通道裁剪率和24层裁剪，实现90.5％的mAP，69 FPS和15.1 MB。pruned-YOLOv4在精度损失较小的情况下，处理速度提高60%；（2）将传统非负算法代价函数嵌入sigmoid框架，导出的算法能够有效的抑制由于脉冲噪声存在引起的大误差影响，解决了非负算法在脉冲噪声环境下无法收敛问题。同时，S-NNLMS在非脉冲噪声环境下依旧能够保持传统的非负算法的收敛性能。其次，为了改进S-NNLMS在稀疏系统下收敛不均衡的缺陷，还导出了基于反比例函数的IP-SNNLMS，IP-SNNLMS有效的改进了S-NNLMS的缺陷，提高了算法的收敛性能，同时保持了S-NNLMS原有的特性；（3）构建了无人机信号发射器模型、研究了无人机信号指纹形成机理、通过采集无人机的遥控信号提取了无人机遥控信号不同指纹特征参数、通过实验分析四种信号指纹参数在不同信噪比下对无人机遥控端个体识别的影响，最后开发了一套无人机遥控端识别系统；（4）剖析无人机导航信号通信机制，研究跟随式干扰器信号发射机理。通过对多旋翼无人机导航系统实施欺骗与和通信信号实施干扰，把无人机导航信号的进行替代，从而达到拦截无人机的目的。本项目在前期研究的基础上，进一步充分发挥模式识别、信号提取、电子侦测和导航欺骗以及跟随式干扰机理及技术在反无人机领域应用优势，为安全高效拦截多旋翼民用无人机提供技术支撑和理论依据。

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