一种基于深度学习的无人机侦测与反制方法及系统

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一种基于深度学习的无人机侦测与反制方法及系统
申请号:CN202511509307
申请日期:2025-10-22
公开号:CN121000332A
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的无人机侦测与反制方法及系统,涉及无人机通信干扰反制技术领域。一种基于深度学习的无人机侦测与反制系统,包括有信号获取与识别模块、无人机侦测与定位模块、干扰信号生成模块、环境影响评估模块和状态评估与反馈模块。本发明基于非法无人机的位置信息确定每个定向干扰设备所需发出的干扰信号的发射参数,并根据干扰信号的发射参数并通过计算得到对应定向干扰设备的环境影响程度评分,不但能够为干扰信号设置合适的发射参数,以降低干扰信号的发射成本,还能综合评估干扰信号对周围环境的影响程度,以便于后续选取合适的定向干扰设备进行反制,降低了此无人机侦测与反制方法及系统对周围环境的影响程度。
技术关键词
非法无人机 干扰设备 信号监测设备 反制方法 信号识别模型 频谱分析仪 映射技术 无线电 生成算法 反制系统 线性反馈移位寄存器 生成伪随机序列 参数 卷积神经网络模型 信噪比 曲线 数据