ABSTRACT Detta dokument presenterar en artificiell neural nätverk (ANN)-baserad detektionsalgoritm för ett obemannade luftfartyg (UAV). Lutningen, kurtosen och skevheten hos signalen från UAV används i denna algoritm. Utbildningen av de tre motsvarande funktionsmatriserna görs med UAV, och icke-UAV-signaler kan klassificeras effektivt för UAV-sensornätverket baserat på ANN. Utomhusdata över en bro i Jimo District, Qingdao och inomhusdata från ett forskningslaboratorium används för systemutbildning och utvärdering. De resultat som erhållits visar att den föreslagna detektionsalgoritmen baserad på en ANN överträffar metoder baserade på lutning, kurtos och skevhet av den mottagna signalen i termer av felfrekvensen. Erkännandegraden med den föreslagna algoritmen är större än 82 % inom ett avstånd av 3 km, vilket är bättre än andra UAV-detektionsmetoder såsom aktiv radar, akustisk och visuell igenkänning. INDEX TERMS Obemannade luftfarkoster (UAV), trådlösa sensornätverk, artificiella neurala nätverk (ANN), signaldetektering, lutning, kurtos, skevhet.
I ett annat nytt arbete REF, UAV: s RF-signal egenskaper extraheras och en artificiell neurala nätverk (ANN)-baserad detektionsalgoritm föreslås.
A UAV Detection Algorithm Based on an Artificial Neural Network
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}