基于轻量级残差网络的无人机个体识别方法

作者：杨雷; 郭恩泽; 刘益岑; 魏**; 杨宁; 郭道省^*

来源：兵器装备工程学报, 2023, 44(06): 246-253.

• 无人机信号
• 个体识别
• 轻量级神经网络
• MobileNetv2
• 残差网络

在无人机的个体识别中，针对现有的识别方法存在分类准确率低、实时性差、网络模型参数量大以及难以应用于资源受限的设备等问题，提出基于轻量级残差网络(scale down resnet, SDRNet)的无人机个体识别方法。首先，通过短时傅里叶变换(short time fourier transform, STFT)把一维时域信号转为二维时频图像，并对图像进行灰度处理。其次，网络基于MobileNetv2,结合无人机个体信号的时频图像特征，通过缩减网络层数以降低模型深度，通过减少输出通道数以降低模型维度；借鉴ResNet残差结构的设计思想，通过增加卷积层的残差连接以实现更多不同深度网络的集成，设计出轻量级残差网络SDRNet模型。最后，利用STFT时频灰度图作为样本对SDRNet模型进行训练，实现对无人机个体的识别。仿真实验采用公开的6架悬停无人机的信号、在AWGN高斯白噪声信道环境下进行。实验结果表明，所提方法在信噪比SNR=10 dB的环境下对无人机个体信号的平均识别率为94.00%,分别高于MobileNetv2、GoogleNet模型的0.17%、5.17%,低于ResNet模型2.50%;所设计的SDRNet模型的可学习参数量、模型规模、乘加计算量约为基础轻量级MobileNetv2模型的19.5%、19.6%、35.9%。相较于基于MobileNetv2、GoogleNet、ResNet等神经网络模型方法相比，所提方法在保持较高识别准确率的同时，具有更快的识别速度和更小的内存开销。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学