基于深度学习的无人机侦查反制方法

本发明涉及数据处理技术领域，具体公开了一种基于深度学习的无人机侦查反制方法，包括如下步骤：获取训练样本集，训练样本集包括实测回波信号或仿真回波信号；利用训练样本集对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；神经网络模型的损失函数为改进的二元交叉熵损失函数；二元交叉熵损失利用各损失权重对所有样本的损失值进行加权得到；当样本为实测回波信号时，损失权重为1；当样本为仿真回波信号时，损失权重为；利用训练好的神经网络模型对待测回波信号进行检测，判断含有无人机信号的概率；当含有无人机信号的概率大于阈值时，采取反制措施。本发明提高了模型的性能，进而提高了模型识别无人机的准确性。