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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于音频指纹的无人机个体识别及身份认证方法，建立合法无人机音频信息库。对同一型号的多架无人机进行编码登记并录制其飞行悬停时音频，然后将音频信号进行峰值归一化并小波变换对音频信号进行降噪处理。通过FFT将音频信号转化到频域进行分析处理，针对无人机音频特点设计的滤波器组，利用DCT提取41维特征向量作为训练模型的输入，构建基于Bi‑LSTM的分类模型。在进行身份验证时，用手机录制未知身份无人机悬停时声音，然后输入到训练好的模型中，输出的编码序号若与登记注册时一致，通过身份认证，否则判断为非法无人机，拒绝提供服务。通过采集真实无人机音频数据验证了该方法能有效地实现无人机个体识别及身份认证，并具有一定的通用性。
主权项：1.一种基于音频指纹的无人机个体识别及身份认证方法，其特征在于，包括以下步骤：建立合法无人机声音信息库；将采集到无人机音频信息进行峰值归一化处理，得到行归一化处理后的信号，以消除录制环境影响；将进行归一化处理后的信号进行小波变换去除噪声干扰，得到消除噪声干扰后的信号；将消除噪声干扰后的信号转换到频域进行分析，得到将进行频域转换后的信号；针对将进行频域转换后的信号，设计特定的滤波器组以精准提取无人机音频特性，得到滤波后的信号；对滤波后的信号，利用离散余弦变换DiscreteCosineTransform,DCT算法进行特征提取；进行特征提取后，把特征向量作为训练模型的输入，设计双向长短期记忆Bi-LongShort-TermMemory，Bi-LTSM分类模型，以提高认证准确率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于音频指纹的无人机个体识别及身份认证方法
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