【无人机】无人机空间信号监测Matlab实现

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🔥 内容介绍

无人机空间信号监测是通过多维度感知手段捕获无人机辐射或反射的电磁、光学、声学等信号，结合智能处理技术实现目标探测、识别与态势研判的技术体系。在军事领域，其支撑战场电磁态势掌控与反无人机作战；在民用领域，保障机场、核设施等重点区域低空安全；在科研领域，服务空域管理与飞行器性能测试。

与微震数据类似，无人机空间信号同样面临背景噪声污染与弱信号提取的核心挑战：电磁信号易受地面电磁辐射、大气噪声干扰，光学信号受光照与杂波影响，导致低空小型无人机的微弱信号被淹没。因此，融合多源感知、噪声抑制与智能识别技术，成为无人机空间信号监测的关键突破方向。

一、监测信号类型与核心特征

无人机在飞行与作业过程中会产生多维度信号，不同信号的特征差异决定了监测手段的选择，其核心属性与微震数据的 "信号 - 噪声" 特性存在跨领域共性。

（一）电磁信号：最核心的监测载体

电磁信号是无人机与地面站、卫星间交互的核心媒介，具有频域特征明确但易受干扰的特点，类似微震数据中的振动频率特征：

1. 通信链路信号：无人机与地面站的遥控、图传信号，主流频段集中在 2.4GHz、5.8GHz 等民用频段，军用无人机则多采用加密的特高频（UHF）或超高频（SHF）信号，信号形式包括调频（FM）、正交频分复用（OFDM）等。

1. 导航定位信号：无人机接收的 GNSS 信号（如 GPS、北斗）功率极低（约 - 130dBm），易受同频干扰；部分军用无人机搭载惯性导航系统，会产生特征性的电路辐射信号。

1. 平台辐射信号：电机、飞控系统等电子设备产生的电磁泄漏，形成独特的 "电子指纹"，可用于机型识别，类似微震数据中的 "事件特征谱"。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%% Simulation assumptions:

n_std = 0.0;                                                        % Standard deviation of the additive white noise to sensor's observation.

Nlevels0 = 3;                                                       % Initial assumption for the number of levels.

Npnt = 8;

step = 1;

Grid_pnt = 10; 

Error = [];

Error_real = [];

dist = [];

jmp0 = 1;

Delta = [];

Level_flag = 0;                                                     % Level_flag = 1 for equally-spaced levels, otherwise optimally-spaced.

SG_flag = 1;                                                         % SG_flag = 1, SG is applied,     SG_flag = 0, SG not applied

%% Generation of the spatial signal

name = sprintf('NewWave_%d',1);

load(name);

v0 = 0 : step : 100;

[X , Y] = meshgrid(v0);

Z = SpatialSignal(X,Y,1, n_std);

%figure(1000); mesh(X,Y,Z);

%pause(1);

Lmin = min(Z(:));

Lmax = max(Z(:));

sp0 = Lmax - Lmin;

%% Getting a pre-estimation of the spatial signal using UAV observations

% Based on the two rough estimations (that can be combined into one), the

% UAV system capture the signal strength at a number of points, that are

% assumed over the grid.

X1 = linspace(0,100,Grid_pnt);

Y1 = X1;

X1 = [X1 X1];

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2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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