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题名基于声纹特征的无人机个体识别技术研究
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作者
张梦
乔金兰
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机构
浙江交通职业技术学院
浙江大学网络空间安全学院
联勤保障部队工程大学勤务指挥系
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出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第11期444-451,共8页
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基金
国家自然科学基金(62372406)
浙江交通职业技术学院高层次人才项目(2025rcxm01)。
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文摘
随着人工智能以及通信技术的快速发展,无人机在各行业的应用日益广泛。在低空物流运输领域,无人机凭借高效、便捷和低成本的优势,展现出巨大的应用潜力。然而,合法无人机在执行配送任务时,极易遭受假冒攻击。发货方仅依据外观特征,特别是当恶意第三方采用与合法无人机型号相同的无人机实施假冒行为时,难以准确判断前来取货的无人机是否具备合法性。为了有效解决这一问题,提出一种基于声纹特征的无人机个体身份识别系统UVBRS。首先,通过移动设备录制无人机悬停时的音频,并利用经验小波变换去除无人机音频信号中的高频噪声,以提高信噪比。然后,基于同一型号不同无人机音频信号的频谱特征设计特制滤波器组,以实现对关键特征的精确提取。最后,结合Open-Max算法构建长短期记忆网络分类模型,使其能够处理开放集分类问题,进一步提升系统识别能力。实验结果表明,该系统能够以99.8%的准确率实现同一型号不同无人机的个体识别,并以99.5%的成功率识别出非法无人机,有效抵御假冒攻击。
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关键词
无人机
声纹
身份识别
安全
物流配送
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Keywords
Unmanned aerial vehicle
Voiceprint
Identity recognition
Security
Logistics and delivery
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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