(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211238588.5 (22)申请日 2022.10.11 (71)申请人 中国人民解 放军陆军工程大 学 地址 050003 河北省石家庄市和平西路97 号 (72)发明人 陈亚洲　许彤　王玉明　赵敏　 马丽云　 (74)专利代理 机构 北京高沃 律师事务所 1 1569 专利代理师 贾瑞华 (51)Int.Cl. G06V 10/82(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G01R 31/00(2006.01) (54)发明名称 一种无人机数据链电磁干扰分类和威胁评 估方法 (57)摘要 本发明涉及一种无人机数据链电磁干扰分 类和威胁评估 方法， 具体涉及无人机数据链电磁 干扰评估技术领域。 所述方法包括： 获取待预测 无人机数据链的状态参数以及待预测无人机数 据链的电磁干扰信号的I/Q数据； 根据待预测无 人机数据链的状态参数和电磁干扰信号的I/Q数 据得到待预测无人机数据链的数据链性能参数 直方图和电磁干扰信号的图集； 将图集以及数据 链性能参数直方图输入预测模型， 得到电磁干扰 类型和威胁度； 预测模型为对包括多通道图像特 征提取模块、 第一相加层、 特征融合处理模块、 第 二相加层和多任务输出模块的MIMT ‑CNN网络进 行训练得到的。 本发明可提高电磁干扰信号的分 类和威胁预测结果的精度， 并且降低时间和存储 成本。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 115546608 A 2022.12.30 CN 115546608 A 1.一种无 人机数据链电磁干扰分类和威胁评估方法， 其特 征在于， 包括： 获取待预测无人机数据链的状态参数以及所述待预测无人机数据链的电磁干扰信号 的I/Q数据； 所述状态参数包括： 自动增益控制电压、 信噪比和误码率； 根据所述待预测无人机数据链的状态参数得到所述待预测无人机数据链的数据链性 能参数直方图； 根据所述待预测无人机数据链的电磁干扰信号的I/Q数据得到所述待预测无人机数据 链的电磁干扰信号的图集； 所述图集包括短时傅里叶变换时频谱图和密度星座图； 将所述待预测无人机数据链的电磁干扰信号的图集以及所述待预测无人机数据链的 数据链性能参数直方图输入预测模型， 得到所述待预测无人机数据链的电磁干扰类型和电 磁干扰威胁度； 所述预测 模型为对MIMT ‑CNN网络进行训练得到的； 所述MIMT ‑CNN网络具体 包括： 依次连接的多通道图像特征提取模块、 第一相加层、 特征融合处理模块、 第二相加层 和多任务输出模块。 2.根据权利要求1所述的一种无人机数据链电磁干扰分类和威胁评估方法， 其特征在 于， 所述多通道图像特征提取模块包括三个并联的且结构相同的图像特征提取子模块， 所 述图像特征提取子模块包括： 依次连接的输入层、 特征提取单元、 第一卷积层、 第一ReLU激 活层、 第二卷积层、 第一Batc hnorm层和第二ReLU激活层。 3.根据权利要求1所述的一种无人机数据链电磁干扰分类和威胁评估方法， 其特征在 于， 所述特征融合处理模块包括： 并联的第一特征提取子模块和第二特征提取子模块， 所述 第一特征提取子模块包括依 次连接的第一特征融合层、 第二特征融合层和第一全连接层； 所述第二特 征提取子模块包括依次连接的第三特 征融合层和第二全连接层。 4.根据权利要求1所述的一种无人机数据链电磁干扰分类和威胁评估方法， 其特征在 于， 所述多任务输出模块包括： 并联的分类单元和 第三全连接层； 所述分类单元包括依次连 接的第四全连接层和Softmax层。 5.根据权利要求1所述的一种无人机数据链电磁干扰分类和威胁评估方法， 其特征在 于， 所述预测模型的确定方法包括： 在不同电磁干扰类型下分别进行数据链电磁干扰注入试验得到各电磁干扰类型下的 无人机数据链的状态参数和电磁干扰信号的I/Q数据； 确定各电磁干扰 类型对应的无 人机数据链的电磁干扰威胁度； 根据各电磁干扰类型下的无人机数据链的状态参数得到各电磁干扰类型下的无人机 数据链的数据链性能参数直方图； 根据各电磁干扰类型下的无人机数据链的电磁干扰信号的I/Q数据 得到各电磁干扰类 型下的无人机数据链的电磁干扰信号的图集； 所述图集包括短时傅里叶变换时频谱图和密 度星座图； 以各电磁干扰类型、 各电磁干扰类型下的无人机数据链的数据链性能参数直方图和各 电磁干扰类型下的无人机数据 链的电磁干扰信号的图集为样 本集， 对所述MIMT ‑CNN网络进 行训练得到所述预测模型。 6.根据权利要求2所述的一种无人机数据链电磁干扰分类和威胁评估方法， 其特征在 于， 所述特征提取单元包括两个依次连接的特征提取层； 所述特征提取层 包括： 依次连接的 第三卷积层、 第三ReLU激活层、 第四卷积层、 第四ReLU激活层和最大池化层。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115546608 A 27.根据权利要求3所述的一种无人机数据链电磁干扰分类和威胁评估方法， 其特征在 于， 所述第一特征融合层、 所述第二特征融合层和所述第三特征融合层均包括： 依次连接的 第五卷积层、 第二Batc hnorm层和第五 ReLU激活层。 8.根据权利要求5所述的一种无人机数据链电磁干扰分类和威胁评估方法， 其特征在 于， 所述以各电磁干扰类型、 各电磁干扰类型下 的无人机数据链的数据链性能参数直方图 和各电磁干扰类型下的无人机数据 链的电磁干扰信号的图集为样本集， 对 所述MIMT ‑CNN网 络进行训练得到所述预测模型， 具体包括： 将所述样本集按照设定比例分为训练集、 验证集和 测试集； 采用所述训练集对所述MIMT ‑CNN网络进行初训练得到训练好的MIMT ‑CNN网络； 采用验证集对所述训练好的MIMT ‑CNN网络进行优化得到优化 好的MIMT ‑CNN网络； 采用测试集对所述优化 好的MIMT ‑CNN网络进行测试 得到所述预测模型。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115546608 A 3