基于深度学习的无人机信号智能探测与反制方法

本发明涉及无人机信号处理技术领域，公开了基于深度学习的无人机信号智能探测与反制方法，该方法通过多源传感器采集无人机信号实时数据，利用卷积神经网络进行特征提取融合，再经生成对抗网络识别分类信号。构建信号反制模型，采用改进粒子群算法优化反制策略，以平衡干扰效果与能耗。建立分层式反制控制模型，决策层全局规划、执行层局部干扰、反馈层实时评估调整。该方法探测精度高、信号识别准，能高效优化反制策略，实现全局与局部协同反制以及实时动态调整。其适用性广、拓展性强，可有效应对各类无人机安全威胁，保障公共安全、隐私及重要区域秩序。