UAV Control Signal Detection based on Convolution Neural Network

机译：基于卷积神经网络的UAV控制信号检测

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In this paper, an Unmanned Aerial Vehicles (UAV) control signal detection scheme is proposed with Convolutional Neural Network (CNN). More specifically, the sampled signal images of UAV control signal are considered to train the classical LeNet network under various signal-to-noise ratios (SNR). The simulation experiments state that the detection performance of UAV control signal is greatly improved. In addition, the conclusion is drawn that the increase in signal image size helps to improve the detection performance.

机译：本文用卷积神经网络（CNN）提出了一种无人驾驶飞行器（UAV）控制信号检测方案。更具体地，UAV控制信号的采样信号图像被认为是在各种信噪比（SNR）下训练经典LENet网络。模拟实验说明了UAV控制信号的检测性能大大提高。此外，得出的结论是，信号图像尺寸的增加有助于提高检测性能。

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来源
《International Wireless Communications and Mobile Computing Conference》|2021年|581-585|共5页
会议地点
作者
Haitao Gao; Junsheng Mu; Xiaojun Jing; Yuzhou Yang;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Wireless communication; Convolution; Computational modeling; Neural networks; Unmanned aerial vehicles; Convolutional neural networks; Computational complexity;

机译：无线通信;卷积;计算建模;神经网络;无人驾驶飞行器;卷积神经网络;计算复杂性;

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