262023ＲadioEngineeringVol.53No.1doi:10．3969/j．issn．1003－3106．2023．01．004引用格式:马子博，吴呈瑜，占敖．基于D-AXception网络模型的无人机识别技术研究［J］．无线电工程，2023，53(1):26－33．［MAZibo，WUChengyu，ZHANAo．ＲesearchonUAVIdentificationTechnologyBasedonD-AXceptionNetworkModel［J］．ＲadioEngineering，2023，53(1):26－33．］基于D-AXception网络模型的无人机识别技术研究马子博，吴呈瑜*，占敖(浙江理工大学信息科学与工程学院，浙江杭州310018)摘要:无人机识别任务对社会通信安全具有重要意义，传统的无人机识别方法并不完全可靠，并且基于深度神经网络的识别模型需要对数据进行复杂的预处理。为了更有效地提升无人机的识别性能，提出了一种基于空洞卷积(Dilated/AtrousConvolution)和DANet注意力机制的Xception改进网络模型，即D-AXception网络模型。对原始射频信号通过快速傅里叶变换(FastFourierTransform，FFT)转换到频域上进行Savitzky-Golay平滑滤波、归一化等处理生成能量谱密度图，在生成的能量谱图像上添加高斯噪声和椒盐噪声以扩充数据样本;进一步改进Xception模型，采用空洞卷积来保持卷积核数量和大小，同时扩大感受野，采用DANet提取同一类别卷积生成的局部感受野特征图的不同细微特征，有效降低网络复杂度的同时提升无人机识别的准确度。利用公开真实采集到的DroneＲF无人机信号数据集，与不同网络模型进行实验对比分析，并对D-AXception模型进行消融实验来验证模型的有效性。实验结果表明，提出的D-AXception模型在对未训练的数据进行十分类测试时，准确率能够达到99.58%，为无人机识别任务提供可靠的技术支撑。关键词:无人机识别;Savitzky-Golay平滑滤波;Xception;空洞卷积;DANet中图分类号:TN911．7文献标志码:A开放科学(资源服务)标识码(OSID):文章编号:1003－3106(2023)01－0026－08ＲesearchonUAVIdentificationTechnologyBasedonD-AXceptionNetworkModelMAZibo，WUChengyu*，ZHANAo(SchoolofInformationScienceandEngineering，ZhejiangSci-TechUniversity，Hangzhou310018，China)Abstract:UAVidentificationtaskisofgreatsignificancetosocialcommunicationsecurity，whiletraditionalmethodsarenotcompletelyreliable，andtheidentificationmodelbasedondeepneuralnetworksneedscomplexdatapreprocessing．ToimproveUAVidentificationperformancemoreeffectively，anenhancedXcepti...
