【摘要】：低空飛行器技術(shù)的發(fā)展使得小型無人機(jī)得到了廣泛的應(yīng)用,但是其濫用也給公共安全帶來了嚴(yán)重威脅。小型無人機(jī)飛行高度低,飛行速度慢,體積較小,雷達(dá)反射面積不明顯,成為了低空偵測和防范的難點(diǎn)。本文針對小型無人機(jī)的反制設(shè)計(jì)了一種基于聲信號的小型無人機(jī)偵測及定位技術(shù)方案。在小型無人機(jī)偵測識別部分,本文將MFCC特征提取技術(shù)用于小型低空飛行器聲信號的特征提取,并針對螺旋槳驅(qū)動類的小型低空飛行器具有穩(wěn)定強(qiáng)諧波的特性,對MFCC特征提取技術(shù)中使用的梅爾濾波器進(jìn)行改進(jìn)。通過對此類諧波處的線性頻譜與梅爾譜的轉(zhuǎn)換曲線斜率進(jìn)行投影替換,提高濾波器對該諧波處信號的感知敏感度,然后使用高斯混合模型設(shè)計(jì)識別器,最后使用MFCC-GMM識別方法對小型無人機(jī)進(jìn)行識別仿真。仿真結(jié)果表明,使用改進(jìn)的MFCC方法進(jìn)行小型無人機(jī)的偵測識別時(shí),能夠獲得更好的識別效果。在小型無人機(jī)方向定位部分,本文首先建立了小型無人機(jī)聲信號的遠(yuǎn)場陣列信號模型,并著重研究了基于SRP-PHAT的定位方法。針對SRP-PHAT方法全局掃描計(jì)算量過大的問題,本文在降維搜索的基礎(chǔ)上對搜索策略進(jìn)行改進(jìn),利用上一層掃描中的歷史數(shù)據(jù)降低SRP-PHAT函數(shù)的計(jì)算次數(shù)。對于非降維搜索策略,本文將聲源在空間的稀疏分布特性與基于SRP-PHAT的SRC定位方法相結(jié)合,使用空間點(diǎn)與麥克風(fēng)對之間的時(shí)延差響應(yīng)構(gòu)建基于空間稀疏性的聲源定位模型,仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的二分搜索方法可以進(jìn)一步減少定位所需的計(jì)算量,而CSP-SRC方法能夠得到更高的定位精度。在小型無人機(jī)的方向跟蹤部分,本文分析了螺旋槳驅(qū)動類小型無人機(jī)聲信號的發(fā)聲機(jī)理以及聲信號的頻譜特征,針對小型無人機(jī)聲信號頻譜包絡(luò)具有穩(wěn)定性的特點(diǎn),提出基于頻譜包絡(luò)MMSE準(zhǔn)則的SE-LMS自適應(yīng)波束形成跟蹤方法,該方法通過尋求參考頻譜包絡(luò)與陣列輸出頻譜包絡(luò)之間的最小均方誤差來確定陣列權(quán)重,并使用梯度下降法進(jìn)行陣列權(quán)重的迭代更新。仿真結(jié)果表明,該方法能夠?qū)π⌒蜔o人機(jī)目標(biāo)進(jìn)行有效的方向跟蹤。
【圖文】：

反無人機(jī)的產(chǎn)品將會出現(xiàn)供不應(yīng)求的 日在北京舉行的“2017 無人機(jī)系統(tǒng)及任務(wù)的熱點(diǎn)，各個(gè)反無人機(jī)技術(shù)研究機(jī)構(gòu)都帶預(yù)警探測處置攔截系統(tǒng)”、“三坐標(biāo)低空系統(tǒng)”、“光纖激光定向能毀傷系統(tǒng)”等。20限公司攜自主研發(fā)的“空降兵”反無人機(jī)安“2017 國際 F1 方程式賽車中國大獎賽”反制設(shè)備的研發(fā)也早已稱為了低空防御領(lǐng)預(yù)先研究計(jì)劃局于 2012 年通過 AWARE 項(xiàng) 500 億，以實(shí)現(xiàn)對低空慢速小體積飛行器公司的 MRSR 雷達(dá)系統(tǒng)，瑞典薩博公司研發(fā)展的低空慢速小型無人飛行器而研制[5]。

.2 資譽(yù)電子研發(fā)的“空降兵”反無人機(jī)安全管控機(jī)裝備技術(shù)體系主要包括探測跟蹤和預(yù)警、人機(jī)工作的原理是：首先對入侵無人機(jī)進(jìn)況，選擇對無人機(jī)實(shí)施捕捉、擊毀或者干擾，降低無人機(jī)的襲擾成功率。只有將主動與得反無人機(jī)效果最優(yōu)化。目前國外警用與地面目視偵察、雷達(dá)探測跟蹤等技術(shù)，，針對。捕捉和毀傷技術(shù)主要采取布網(wǎng)捕捉和攻擊裝備依據(jù)偵察獲得的情報(bào)信息，采用適當(dāng)施物理阻止和破壞，使其喪失動力。干擾據(jù)鏈干擾等技術(shù)。發(fā)展與興起并沒有很長的歷史，不合法地
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：V279;E926.4

【參考文獻(xiàn)】

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1 趙小燕;周琳;吳鎮(zhèn)揚(yáng);;基于壓縮感知的麥克風(fēng)陣列聲源定位算法[J];東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2015年02期

2 石超雄;李鋼虎;何會會;趙妮;;基于提升小波變換的MFCC在目標(biāo)識別中的應(yīng)用[J];聲學(xué)技術(shù);2014年04期

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1 李新欣;船舶及鯨類聲信號特征提取和分類識別研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2012年

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1 劉松;基于麥克風(fēng)陣列的聲源定位與跟蹤算法的研究[D];南京郵電大學(xué);2014年

2 姜錦云;基于麥克風(fēng)陣列的近場和遠(yuǎn)場混合聲源定位[D];西南交通大學(xué);2013年

本文編號：2707882