基于无监督学习的无人机频谱异常检测与轨迹生成方法

本发明公开了一种基于无监督学习的无人机频谱异常检测与轨迹生成方法，包括通过SDR连续采集宽带射频信号，得到IQ数据流；进行短时傅里叶变换，得到时频谱图；对时频谱图进行稳健归一化处理，得到抑制慢变漂移后的标准化谱图；执行恒虚警率检测，生成初级异常候选二值掩膜；从标准化谱图中识别与初级异常候选二值掩膜对应的谱图子块，输入至预训练的无监督深度学习模型中，得到异常评分图；与初级异常候选二值掩膜进行融合，生成异常热图；对异常热图在时间‑频率维度上进行聚类，对聚类簇进行跨时间窗的轨迹关联与滤波，输出无人机信号的时频轨迹。本发明增强了异常检测的可靠性，降低误检漏检风险，保障轨迹生成的连续性与准确性。