【摘 要】
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如今无人机已被应用到各个领域,助力社会的发展,但由于无人机管制体系不健全以及人们安全意识淡薄,导致无人机伤人、隐私泄露等问题频发,扰乱社会治安,因此许多建筑物附近都会禁止无人机飞行。无人机入侵检测首先要做到检测出无人机的存在,其次要能够对其进行定位,找到其所在位置。WiFi感知技术常被应用于入侵检测和室内定位等领域,其有着成本低、易于部署等优点,是作为无人机入侵检测很好的技术选择。本文的主要工作是
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如今无人机已被应用到各个领域,助力社会的发展,但由于无人机管制体系不健全以及人们安全意识淡薄,导致无人机伤人、隐私泄露等问题频发,扰乱社会治安,因此许多建筑物附近都会禁止无人机飞行。无人机入侵检测首先要做到检测出无人机的存在,其次要能够对其进行定位,找到其所在位置。WiFi感知技术常被应用于入侵检测和室内定位等领域,其有着成本低、易于部署等优点,是作为无人机入侵检测很好的技术选择。本文的主要工作是基于WiFi感知技术对无人机进行入侵检测,主要从以下两个方面展开研究:（1）针对无人机的检测,基于环境中不同强度的运动会引起信道状态信息（Channel State Information,CSI）振幅产生不同程度波动的原理,本文提出了一种基于振幅方差的无人机检测方法,首先从CSI数据中提取出振幅信息,通过Hampel滤波去除异常值,得到可靠数据,然后求出振幅方差,以其作为特征指纹构建离线指纹库。无人机检测时,对实时的CSI数据进行和之前相同的处理,得到在线数据的振幅方差,通过KNN算法与指纹库进行匹配,得到分类结果。同时结合多天线投票机制,提高无人机检测的准确率。（2）针对无人机的定位,由于其属于三维空间定位,数据量大且相似性高,传统的二维定位方法并不适用。本文提出了基于距离和位置双指纹的无人机定位方法,将定位过程分为两个步骤,先通过测距进行粗定位,确定无人机的大概区域后再进行细定位。同时用球形采样法取代了网格采样法,将采样点设置在以信号接收端位置为球心,距离为半径的球面上,并以空间角度作为采样点间隔标准,建立了更加合理的空间模型。本文以基于单层决策树的Adaboost算法作为定位算法预测无人机位置,实验结果表明本文方法能够有效提高无人机定位准确率。
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