發布時間：2022-12-23所屬分類：科技論文瀏覽：1次
摘 要： 摘 要: 使用軟件無線電 SDR 平臺進行被動的信號采集，基于帶通采樣算法，用較低的采樣率對無人機信號進行采樣。分析得到無人機和遙控器采用 5. 8 GHz 無線技術，采用跳頻的方式，共用同一頻段進行數據的收發。通過對調頻序列的檢測，采用有限狀態機的方式得
摘 要: 使用軟件無線電 SDR 平臺進行被動的信號采集，基于帶通采樣算法，用較低的采樣率對無人機信號進行采樣。分析得到無人機和遙控器采用 5. 8 GHz 無線技術，采用跳頻的方式，共用同一頻段進行數據的收發。通過對調頻序列的檢測，采用有限狀態機的方式得到無人機的檢測結果。通過兩路信號的同時檢測，利用相位差信息得到無人機出現的大致方位。
關鍵詞: 無人機; 信號檢測; 無線技術; 軟件無線電
0 引 言
隨著無人機民用化過程的加速，無人機的價格更加親民，普通民用航拍無人機越來越多地出現在日常生活中。而隨之而來的最大的挑戰是個人隱私、商業和政府機密可能面臨的被無人機監視的問題。因此，如何能夠檢測到無人機對于私密空間的入侵，是個人和公司都需要面臨的首要問題。只有檢測到無人機的入侵，才能針對其展開下一步的反入侵措施。
由于民用無人機體積較小，采用傳統的雷達技術很難檢測到無人機。但無人機仍可以通過多種方式進行檢測，包括: 使用攝像頭進行圖像識別; 使用音頻傳感器進行音頻指紋識別[1]; 對無人機和遙控器之間的控制和圖傳信號進行檢測等。前兩種檢測方式，在機器學習技術飛速發展的今天，有很好的開發前景。但這兩種方式都需要大量的數據進行學習，對于普通開發者來說難以獲得這些數據。而控制和圖傳信號檢測方法更為直接，但由于其工作的 2. 4 GHz 或者 5. 8 GHz 頻段為公用頻段，可能受到非無人機信號( 例如常見的 WiFi 信號) 的干擾，檢測準確率易受影響。并且由于無人機通信技術是各無人機廠商的商業機密，無法預先知道其通信協議，進一步增大了開發難度。
現在面世的僅有如下幾家的無人機檢測產品。日本 Alsok 公司和澳大利亞的 Drone Shield 公司采用相同的音頻指紋技術，能夠檢測 150 m 范圍內入侵的無人機。德國 Dedrone GmbH 公司的 DroneTracker 無人機檢測系統，同時使用聲學傳感器、高清攝像頭、近紅外攝像頭和 WiFi 傳感器，其中 WiFi 傳感器最遠能夠檢測 500 m 范圍內的無人機。這些產品都是面向大型建筑的入侵保護，采用多個傳感器檢測信號，將信號傳送至數據中心進行處理。特別是采用音頻和視頻的檢測方 法，難 以 在 單 個 傳 感 器 上 實 現。在 2015 年 GeekPwn 的開場項目中，有黑客利用破解遙控器 WiFi 信號的方法劫持了大疆精靈 3 代無人機[2]。
本文使用軟件無線電平臺，通過對無人機 - 遙控機通信信號的檢測，實現實時的無人機探測。該系統僅需要“天線 + 無線電 + 電腦”的硬件組合，和已有系統相比更為小巧，無需大型的數據庫和數據處理中心作為支持。由于缺乏對通信協議的進一步破解，僅能以有限的跳頻頻點檢測來判斷無人機的有無，這是該系統的不足之處。
1 系統方案
1. 1 方案比較與選擇
1. 1. 1 無人機信號判別標準
方案 1 根據收到無人機信號的信號時域波形特征進行匹配( 已知部分無人機機型波形信號) ，進行時域信號相關度計算，通過實際測量定出合適閾值判別無人機。此方案為最初方案，實際實驗中遇到的問題有: ①無人機信號普遍為調頻信號，即信號頻率隨時間變化，故而難以進行信號頻率匹配; ②無人機通信信號較微弱，而且高頻段載波易被遮擋與散射，接收進來的信號信噪比較差，噪聲對時域波形的影響較大，難以在低信噪比環境下進行有效的波形相關計算; ③時域波形相關性計算計算量較大，所耗費的時間較長，故而時效性差。
方案 2 根據接收無人機信號，對其進行 FFT 變換，通過其頻域特征對其進行特征匹配識別。具體方案為首先建立已知無人機機型的通信信號數據庫，接收無人機信號并進行跳頻頻點采集，隨后對檢測信號進行接收。由于無人機信號為跳頻輸出[3]，因此在頻域上顯示為關于時間的窄帶脈沖，通過比較并統計接收信號中無人機跳頻頻點出現的個數及相應次數，以及通過實際實驗設置合適的閾值來達到判別無人機的效果。這種方案相較于方案 1 更加可靠，可以有效降低信噪比對于無人機識別的影響( 噪聲功率譜平坦) ，而且設置合適的閾值也可以避免隨機頻點信號被誤檢測的情況。綜合上述比較，本文最終選擇方案 2 進行無人機檢測。
1. 1. 2 無人機方位檢測
實驗提供的硬件為 YunSDR 無線通信收發器，其支持雙通道信號源發送以及雙通道信號接收，因此在實驗中最多能通過兩路接收信號的信息差別來判別無人機方位，這就從硬件層面上對方位檢測的準確度進行了限制。而這兩路信號的差別來判定無人機方位，也存在如下兩種檢測方案。
方案 1 如圖 1 所示，通過兩路天線接收的信號強度( 幅度) 信息進行比較，信號源強度衰減在理想無遮擋、散射、多徑情況下與距離的平方成反比。因此，只要能夠測定無人機信號隨距離的強度衰減公式，即可根據兩路信號的強度來確定出無人機與兩路天線之間的距離進而定位。實際實驗中的困難為: ①實驗用天線的信號增益無法達到完全一致，故兩個天線自身就存在不同的信號強度衰減距離公式，造成距離的測定誤差較大; ②兩天線之間能夠實現的距離較近，故信號源到兩天線的距離差十分小，信號強度因距離造成的差別十分微小，判別誤差大; ③實際實驗環境中不可避免地存在遮擋、多徑干擾等因素，造成強度衰減不規律，難以用于定位。
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方案 2 由于通信信號的載波頻段為 5. 8 GHz，故其信號波長約為 5. 17 cm，此距離在我們實驗能夠實現的兩天線間距內，所以可以考慮如圖 2 所示，采用接收兩路信號的相位差作為定位無人機的判決標準[6]。具體測量兩路信號相位差的方法擬采用噪聲抑止處理后的兩路信號，FFT 后的頻域相位信息代表其相位計算相位差。理論上這樣做的好處有: ①信號波長短，故定位精度高; ②相位信息受到環境的影響較小，故可以適應更復雜的檢測環境; ③對天線增益差別要求較小，實驗條件滿足。
綜合比較以上各優缺點，本文采用雙通道接收信號相位差比較法定位。
1. 2 方案描述本系統使用的裝置如下: 硬件系統為: YunSDR 雙通道接收信號端，2 個 5. 8 GHz 頻段貼片天線。軟件系統為 Matlab。
整體實驗方案為: 如圖 3 所示，利用 YunSDR 雙通道接收端口接收進雙通道的無人機信號[5]，兩天線同軸放置并且間距約為 5. 8 GHz 載頻信號波長 λ = 5. 17 cm。接收進兩路信號后傳入電腦利用 Matlab 軟件進行后續處理。軟件處理包括: ①輸入信號進行快速傅里葉變換得到頻率譜，對信號單峰頻點進行比較并統計，判定是否為數據庫內無人機信號; ②當檢測到無人機信號后，對同一時段同頻率的兩路收入信號進行快速傅立葉變換相位采集作差，最終通過數學運算估算出無人機方位角。
2. 2 確定無人機方位
在檢測無人機信號的實現基礎上，使用 2 個 5. 8 GHz 天線接收信號，根據兩路信號差計算無人機方位角。程序流程圖在 3. 1 基礎上稍作改變，見圖 6，數據采集時由一路數據變為兩路，數據變換模塊對兩路信號均做同樣的變換，決策判斷中判斷無人機是否存在的部分不做改變，增加決定無人機方位部分。
3 測試方案與測試結果
3. 1 測試方案
( 1) 將一個無人機放置在離天線有一定距離的地方，考慮到遙控器發射的信號強度比無人機發射信號能量更大，將遙控器遠離天線。測試當無人機開機時，系統是否能夠檢測到無人機; 無人機關機時，系統是否虛警。
( 2) 改變無人機與天線基線的夾角，測試系統是否能夠在誤差允許的范圍內確定無人機方位角。
3. 2 測試結果
( 1) 在室內環境下測試，無人機與天線的距離在 15 m 之內，能夠正確檢測到無人機的存在，測試過程沒有出現虛警。
( 2) 由于無人機信號帶寬較大，YunSDR 的采樣率不足( 最大為 100 MHz 量級) ，采樣到的信號 1 個周期僅占極少的數據點( 3 ～ 7 個) ，因此直接做 FFT 得到的相位會有系統性的偏差[4]。此外加上噪聲的影響，經過測試，計算得到的方位角有較大范圍的跳變，目前暫時沒有能夠得到較為準確的方位。
4 結 語
本文基于 YunSDR 平臺實現了一個無人機實時檢測系統。通過采集 5. 8 GHz 頻段附近的無線電信號，根據無人機通信的跳頻序列，檢測采集信號中是否包含了調頻的子序列，進而確定是否有無人機入侵。本文提出了一種檢測到無人機后確定其方位的方法，根據兩個天線采集到信號的在最大能量頻點的相位差得到無人機的方位，該方法的準確度和魯棒性有待提高。此外，使用增益更高的天線將有利于提高本文系統的性能，提高檢測無人機方位的準確度。檢測無人機的前提是已測到各種型號無人機的跳頻序列，這種方法在一定程度上限制了系統的實用性，改進的方向是學習無人機通信信號與空間普通信號相比，除跳頻之外的其他特征，根據這些特征將無人機信號與空間背景信號區分，進而檢測無人機。未來的研究方向包括如何有效濾除 5. 8 GHz 頻段附近噪聲，研究無人機信號的其他特征，以及采用另外的方法檢測無人機方位。
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