DroneRFa：用于侦测低空无人机的大规模无人机射频信号数据集

俞宁宁; 毛盛健; 周成伟; 孙国威; 史治国; 陈积明

doi:10.11999/JEIT230570

DroneRFa：用于侦测低空无人机的大规模无人机射频信号数据集

doi: 10.11999/JEIT230570

1.
浙江大学，浙江省协同感知与自主无人系统重点实验室杭州 310027
2.
浙江大学控制科学与工程学院杭州 310027
3.
河北省承德市公安局承德 067000

基金项目: 国家自然科学基金(U21A20456, 62271444, 61901413)，浙江省自然科学基金(LZ23F010007)，浙江大学教育基金会启真人才基金，杭州未来科技城5G开放实验室，中央高校基本科研业务费(226-2022-00107)

详细信息

作者简介:
俞宁宁：男，博士生，研究方向为反无人机检测、电磁频谱认知、信号识别等

毛盛健：男，硕士生，研究方向为无人机信号识别、电磁频谱学习等

周成伟：男，博士，研究员，研究方向为阵列信号处理、张量信号处理、无人机智能监测技术

孙国威：男，一级警长，研究方向为无人机应用与防控

史治国：男，博士，教授，研究方向为信号处理及其定位应用、物联网等

陈积明：男，博士，教授，研究方向为网络优化与控制、网络系统安全、工业大数据与物联网等

通讯作者:
史治国　shizg@zju.edu.cn

1注：数据集下载网址为https://jeit.ac.cn/web/data/getData?dataType=Dataset3，若在论文、学术报告中使用该数据集，请务必引用本文。
中图分类号: TN975
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出版历程
- 收稿日期: 2023-06-08
- 修回日期: 2023-07-24
- 网络出版日期: 2023-07-27
- 刊出日期: 2024-04-24

DroneRFa: A Large-scale Dataset of Drone Radio Frequency Signals for Detecting Low-altitude Drones

1.
Key Laboratory of Collaborative Sensing and Autonomous Unmanned Systems of Zhejiang Province, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China
2.
College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China
3.
Chengde City’s Police Department of Hebei Province, Chengde 067000, China

Funds: The National Natural Science Foundation of China (U21A20456, 62271444, 61901413), The Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of China (LZ23F010007), Zhejiang University Education Foundation Qizhen Scholar Foundation, 5G Open Laboratory of Hangzhou Future Sci-Tech City, The Fundamental Research Funds for the Central Universities (226-2022-00107)

摘要

摘要: 为研究与发展反无人机检测识别技术，该文公开了一个名为DroneRFa的大规模无人机射频信号数据集。该数据集使用软件无线电设备探测无人机与遥控器相互通信的射频信号，包含城市户外场景下运动无人机信号9类、城市室内场景下信号15类以及背景参照信号1类。每类数据有不少于12个片段，每个片段包含1亿个以上的采样点。数据采集覆盖了3个ISM无线电频段，记录无人机多频通信的真实活动。该数据集具有详细的无人机户外飞行距离和工作频段标注，以前缀字符结合二进制编码的形式方便用户灵活访问所需数据。此外，该文提供了基于频谱可视统计特征和基于深度学习表征的两种无人机识别方案，以验证数据集的可靠和有效性。
- 人工智能 /
- 反无人机检测 /
- 频谱学习 /
- 信号识别
Abstract: A large-scale dataset of drone radio frequency signals, namely DroneRFa, is constructed to research and develop anti-drone detection and recognition technologies. This dataset uses a software-defined radio device to monitor communication signals between drones and their controllers, including 9 types of flying drone signals in an outdoor environment, 15 types of drone signals in an indoor environment, and 1 type of background signal as a reference. Each type of data has no less than 12 segments, each containing more than 100 million sampling points. The data acquisition covered three Industrial Scientific Medical (ISM) radio bands, and recorded the multifrequency communication activity of drones. The dataset has detailed flying distance and communication frequency band labeling, which are represented with prefix characters and binary codes to facilitate easy access to specific data required by users. Furthermore, this paper proposes two drone identification schemes based on spectral and visual statistical features and deep learning representation to verify the reliability and validity of the dataset.
- Artificial intelligence /
- Anti-drone detection /
- Spectrum learning /
- Signal identification

HTML全文

1. 引言

拍摄图像时，相机与物体的相对运动往往会造成图像模糊，严重影响图像在实际生活中的应用效果。图像去模糊作为一种改善图像质量的方式，广泛应用于医学图像、交通监控等领域。图像去模糊是图像处理中典型的病态反问题，旨在从模糊图像中恢复出相应的清晰图像。近年来，这项技术受到广泛的关注和研究，但由于现实场景中模糊核的复杂多变性，从真实模糊图像中恢复清晰图像仍具有挑战性。

图像去模糊过程可看作从解空间中寻找最优解的过程，传统方法利用不同的自然图像先验(如L0-范数梯度先验^[1])约束解空间，通过最大后验估计模型的迭代寻找最优解。然而传统方法中采用的迭代优化方式计算繁琐，实时性差；且过于简单的模糊模型假设会导致模糊核的不准确估计，降低算法性能。近年来，随着深度学习的发展，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)广泛地应用于图像去模糊领域。根据图像块信息，Sun等人^[2]利用CNN预测图像的局部模糊核，通过非盲解卷积去除非均匀运动模糊。Gong等人^[3]利用全卷积网络估计模糊图像的运动场，从估计的运动场中恢复清晰图像。Nah等人^[4]提出一种端到端(无核估计)的图像处理方法，该方法遵循由粗到精的思想，逐步恢复清晰图像。Kupyn等人^[5]采用带有梯度惩罚和感知损失的Wasserstein GAN(Wasserstein Generative Adversarial Networks)去除运动模糊，恢复更多的纹理信息。Kupyn等人^[6]进一步改进网络，将特征金字塔网络作为DeblurGAN-v2(Deblurring Generative Adversarial Networks Version 2)的核心构建块，此网络可与各种骨干网络配合使用，在性能和效率之间取得平衡。Tao等人^[7]提出尺度递归的思想，利用不同尺度的图像共同训练网络，实现网络参数共享，运动去模糊效果显著。梁晓萍等人^[8]利用头脑风暴优化算法自动搜寻BP(Back Propagation)神经网络更佳的初始权值和阈值，提升网络性能。

近期的研究主要从改进网络结构、引入多尺度和增大感受野等角度改善图像重建算法的性能。Tao等人^[7]引入网络参数共享机制，在减少参数的同时获得更好的效果。Ronneberger等人^[9]提出一种编-解码结构的网络(Unet网络)，充分利用上下文信息，在图像语义分割中获得较好的性能。Nah等人^[4]将多尺度应用到去模糊网络中，逐渐去除不同程度的模糊。Chen等人^[10]将平滑的扩张卷积嵌入到网络中，在保持参数量不变的情况下，通过增大感受野提高区域性能，但随着网络深度的增加，扩张卷积仅考虑使用棋盘格模式对位置进行稀疏采样，从而导致部分信息丢失^[11]。Jin等人^[12]采用重采样卷积操作确保网络的第1层就具有大的感受野，但是随着图像尺寸的增加，网络的效率大幅降低，且没有增加图像特征的稀疏性。

受上述研究的启发，本文提出一种基于深度多级小波变换的图像盲去模糊算法，在小波域下学习模糊图像和清晰图像4个子带之间的映射关系，以端到端的方式实现动态场景去模糊。本文的工作如下：(1) 将小波变换嵌入到编码阶段以减少特征图的尺寸，确保网络具有大的感受野。在解码阶段采用小波逆变换，将低分辨率特征图上采样为高分辨率特征图，可有效地避免池化层造成的图像信息损失^[11]。此外，图像在小波域中具有稀疏性，网络学习稀疏特征到稀疏特征的映射^[13]，可有效地提高网络的学习效率。(2) 利用多尺度扩张稠密块(Multi-scale Dilated Dense Block, MDDB)，在保证参数不变的前提下提取图像的多尺度深层特征，同时通过稠密连接消除扩张卷积引起的网格伪影。引入的多尺度结构提高了网络对模糊程度的鲁棒性，使恢复的图像更加清晰。(3) 编-解码结构之间的跳跃连接通过增加信息流的传递来融合网络浅层和深层的特征。本文提出的特征融合块(Feature Fusion Block, FFB)引入了动态选择机制^[14]，允许每个神经元根据输入信息自适应地调整浅层特征与深层特征之间的比重，提高特征融合的有效性。(4) 图像在小波域与空间域具有不同的表示方式，与小波域相比，图像在空间域内含有更加精细的图像细节信息。为补充小波域忽略的图像细节信息，本文提出空间域重建模块(Spatial Domain Reconstruction Module, SDRM)，在空间域内学习模糊图像与清晰图像之间的映射关系，进一步提高重构图像的质量。

2. 网络结构

本文的网络结构如图1所示，在该网络中，首先利用模块A在小波域中去除模糊图像中的模糊，小波系数的稀疏性可简化去模糊过程，同时通过增大感受野来提高大模糊核导致的运动模糊的鲁棒性；然后利用模块B在空间域重建图像，得到去模糊图像。

图 1 网络结构

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${{y}}{\rm{ = }}{{G}_{\rm{B}}}\left( {{{G}_{\rm{A}}}\left( {{{x}}{\rm{;}}{\delta _{\rm{A}}}} \right){\rm{;}}{\delta _{\rm{B}}}} \right)$

(1)

其中， ${{x}}$ 和 ${{y}}$ 分别是模糊图像和去模糊图像， ${G_{\rm{A}}}( \cdot )$ 和 ${G_{\rm{B}}}\left( \cdot \right)$ 分别表示模块A和模块B的输出， ${\delta _{\rm{A}}}$ 和 ${\delta _{\rm{B}}}$ 分别表示模块A和模块B中的超参数。网络中的滤波器的大小为3×3，激活函数为Leaky ReLU，以Tanh激活层作为最后的输出层。

2.1 多尺度扩张稠密块(MDDB)

本文采用MDDB提取图像的多尺度特征，同时进一步增大网络的感受野，提升网络性能。如图2所示，MDDB由一个卷积层和3个多尺度扩张块组成。卷积层减少特征图的通道数，多尺度扩张块提取图像的多尺度特征。每个多尺度扩张块利用4个大小不同的滤波器提取不同尺度的特征，采用级联操作融合多尺度信息，并使用大小为1×1的滤波器以解决特征级联引起的参数过多的问题。为减少网络的计算量，本文采用扩张率( $s$ )分别为1, 2, 3和4的扩张卷积^[10]代替普通卷积以获取大尺度特征。

图 2 多尺度扩张稠密块

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${{{h}}_{n}}{\rm{ = }}{{f}_{{\rm{1}} \times {\rm{1}}}}\left( {{{\rm{C}}}\left( {{{{h}}_{{n}{\rm{,1}}}}{\rm{,}}\;{{{h}}_{{n}{\rm{,2}}}}{\rm{,}}\;{{{h}}_{{n}{\rm{,3}}}}{\rm{,}}\;{{{h}}_{{n}{\rm{,4}}}}} \right){\rm{;}}{\xi _{n}}} \right){\rm{,}}\;{n}{\rm{ \!=\! 1,2,3}} \!\!\!$

(2)

其中， ${{{h}}_n}$ 表示第 $n$ 个多尺度扩张块的输出， ${{{h}}_{n,s}}$ 表示第 $n$ 个多尺度扩张块中扩张率为 $s$ 的扩张卷积提取的特征， ${f_{1 \times 1}}$ 表示大小为1×1的卷积层， ${\xi _n}$ 表示第 $n$ 个多尺度扩张块中大小为1×1的卷积层的超参数， ${\rm{C}}( \cdot )$ 表示级联操作。扩张卷积会使网络产生网格伪影，降低网络的性能，所以本文在多尺度扩张块之间加入稠密跳跃连接^[15,16]，通过增加信息流的传递来补偿扩张卷积的稀疏采样。

${{{f}}_{{\rm{ms}}}}{\rm{ = }}{{\rm{C}}}\left( {{{{h}}_{\rm{0}}}{\rm{,}}\;{{{h}}_{\rm{1}}}{\rm{,}}\;{{{h}}_{\rm{2}}}{\rm{,}}\;{{{h}}_{\rm{3}}}} \right)$

(3)

其中， ${{{f}}_{\rm{ms}}}$ 为MDDB提取的深层特征， ${{{h}}_0}$ 表示多尺度扩张稠密块中卷积层的输出。

2.2 特征融合块(FFB)

编-解码结构中存在丰富的上下文信息，有效地融合这些信息可使网络产生更清晰的结果。若简单地采用特征图相加或级联操作融合编-解码的图像特征，会造成大量的信息冗余。最近的方法利用图像通道间^[17]/空间^[18]的相互依赖性自适应地校正通道/空间的特征响应，或引入动态选择机制提高网络的表征能力^[14]。本文使用FFB在通道上动态选择编-解码的特征进行融合，减少信息冗余的同时提升网络性能。如图3所示，FFB分为融合和选择两个阶段。融合阶段采用特征图相加的方式简单地融合编码阶段的浅层特征和解码阶段的深层特征，然后利用平均池化获取融合特征的全局信息，并经过大小为1×1的卷积层在低维空间进行进一步的转换；选择阶段分别采用两个大小为1×1的卷积层学习编-解码阶段对应通道的权重 ${{a}},{{b}} \in {\mathbb{R}^{c \times 1}}$ ，利用softmax运算进行归一化，并将权重作用到相应通道上得到融合特征 ${{v}} = \left[ {{{{v}}_1},{{{v}}_2}, ··· ,{{{v}}_{{c}}}} \right],{{{v}}_{{c}}} \in {\mathbb{R}^{H \times W}}$ 。

图 3 特征融合块

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2.3 图像重建模块

模块A是具有对称编-解码结构的小波域重建模块，编码阶段包括3个编码模块(Encoder Module, EM)，每个EM均由卷积层和3个残差块^[19]堆叠而成。EM中引入的小波变换将图像尺寸降为原来的1/4，利用卷积层改变特征图的通道数，通过残差块提取丰富且稀疏的图像特征。

$\begin{split} {{E}_{i}}\left( {{{x}_{i}}{\rm{;}}{\theta _{i}}} \right)=\,& {{f}_{{\rm{res3}}}}\left( {{f}_{{\rm{res2}}}}\left( {{f}_{{\rm{res1}}}}\left( {{f}_{\rm{c}}}\left( {\rm{DWT}}\left( {{{{x}}_{i}}} \right){\rm{;}}\right.\right.\right.\right.\\ & \left.\left.\left.\left.{\theta _{{\rm{0,}}{i}}} \right){\rm{;}}{\theta _{{\rm{1,}}{{i}}}} \right){\rm{;}}{\theta _{{\rm{2,}}{i}}} \right){\rm{;}}{\theta _{{\rm{3,}}{i}}} \right){\rm{,}}\;{i}{\rm{ = 1,2,3}} \end{split}$

(4)

其中， ${{{x}}_i}$ 和 ${E_i}({{{x}}_i};{d_i})$ 分别表示第 $i$ 个EM的输入和输出， ${f_{\rm{c}}}\left( \cdot \right)$ 表示第 $i$ 个EM中卷积层的输出， ${f_{{\rm{res}}k}}\left( \cdot \right)$ 表示第 $i$ 个EM中第 $k$ 个残差块的输出，DWT(·)表示2维离散Haar小波变换， ${\theta _i} = \{ {\theta _{0,i}},{\theta _{1,i}},{\theta _{2,i}},{\theta _{3,i}}\}$ 表示第 $i$ 个EM中卷积层的超参数。Haar小波变换利用4个不同的滤波器 ${{{f}}_{\rm{LL}}}$ , ${{{f}}_{\rm{LH}}}$ , ${{{f}}_{\rm{HL}}}$ , ${{{f}}_{\rm{HH}}}$ 将图像分解成逼近原始图像的低频子带、水平子带、垂直子带和对角子带4个部分^[12]，滤波器的定义如式(5)所示。

$\left. \begin{aligned} & {{{f}}_{\rm{LL}}} = \left[ \begin{array}{l} 1 \\ 1 \\ \end{array} \right.\quad \left. \begin{array}{l} 1 \\ 1 \\ \end{array} \right] \\ & {{{f}}_{\rm{LH}}} = \left[ \begin{array}{l} - 1 \\ \;1 \\ \end{array} \right.\quad \left. \begin{array}{l} - 1 \\ \;1 \\ \end{array} \right] \\ & {{{f}}_{\rm{HL}}} = \left[ \begin{array}{l} - 1 \\ - 1 \\ \end{array} \right.\quad \left. \begin{array}{l} 1 \\ 1 \\ \end{array} \right] \\ & {{{f}}_{\rm{HH}}} = \left[ \begin{array}{l} \;1 \\ - 1 \\ \end{array} \right.\quad \left. \begin{array}{l} - 1 \\ \;1 \\ \end{array} \right] \end{aligned} \right\}$

(5)

解码阶段包括3个解码模块(Decoder Module, DM), DM的结构与EM的完全对称。利用小波变换的可逆性，在增加图像分辨率的同时保留了图像的细节信息。

$\begin{split} {{D}_{m}}\left( {{{{x}}_{m}}{\rm{;}}{\eta _{m}}} \right)=\,& {\rm{ IDWT}}\left( {{f}_{\rm{c}}}\left( {{f}_{{\rm{res3}}}}\left( {{f}_{{\rm{res2}}}}\left( {{f}_{{\rm{res1}}}}\left( {{{{x}}_{m}}{\rm{;}}{\eta _{{\rm{0,}}{m}}}} \right){\rm{;}}\right.\right.\right.\right.\\ & \left.\left.\left.\left.\!\!\!\! {\eta _{{\rm{1,}}{m}}} \right){\rm{;}}{\eta _{{\rm{2,}}{m}}} \right){\rm{;}}{\eta _{{\rm{3,}}{m}}} \right) \right){\rm{,}}\;{m}{\rm{ = 1,2,3}}\\[-10pt] \end{split}$

(6)

其中， ${{{x}}_m}$ 和 ${D_m}({{{x}}_m};{\eta _m})$ 分别表示第 $m$ 个DM的输入和输出, ${\rm{IDWT}}( \cdot )$ 表示2维离散小波逆变换， ${\eta _m} = \{ {\eta _{0,m}}, {\eta _{1,m}}, {\eta _{2,m}},{\eta _{3,m}}\}$ 表示第 $m$ 个DM中卷积层的超参数。为进一步提升网络的去模糊性能，本文在编-解码之间加入多尺度扩张稠密块(MDDB)以提取深层特征 ${{{f}}_{\rm{ms}}}$ ，并将 ${{{f}}_{\rm{ms}}}$ 用于解码阶段以获得更多的高频细节信息。同时利用特征融合块(FFB)自适应地选择编-解码的特征以实现有效的特征融合。

$\left. \begin{aligned} & {{{e}}_{\bf{1}}}{\rm{ = }}{{{E}}_{\bf{1}}}\left( {{{x}}{\rm{;}}{\theta _{\bf{1}}}} \right) \\ & {{{e}}_{\bf{2}}}{\rm{ = }}{{{E}}_{\bf{2}}}\left( {{{{e}}_{\bf{1}}}{\rm{;}}{\theta _{\bf{2}}}} \right) \\ & {{{e}}_{\bf{3}}}{\rm{ = }}{{{E}}_{\bf{3}}}\left( {{{{e}}_{\bf{2}}}{\rm{;}}{\theta _{\bf{3}}}} \right) \\ & {{{f}}_{{\bf{ms}}}}{\rm{ = }}{\rm{MDDB}}\left( {{{{e}}_{\bf{3}}}{;{{r}}}} \right) \\ & {{{f}}_{\bf{d}}}{\rm{ = }}{{D}_{\bf{1}}}\left( {{\rm{FFB}}_{\bf{1}}}\left( {{{e}}_{\bf{1}}}{\rm{,}}{{D}_{\bf{2}}}\left( {{\rm{FFB}}_{\bf{2}}}\left( {{{e}}_{\bf{2}}}{\rm{,}}{{D}_{\bf{3}}}\left( {{{{f}}_{{\bf{ms}}}}{\rm{;}}{\eta _{\bf{3}}}} \right){\rm{;}}\right.\right.\right.\right.\\ & \qquad \left.\left.\left.\left.\!\!\!\!{\varphi _{\bf{2}}} \right){\rm{;}}{\eta _{\bf{2}}} \right){\rm{;}}{\varphi _{\bf{1}}} \right){\rm{;}}{\eta _{\bf{1}}} \right) \\ & {{{y}}_{\bf{A}}}{\rm{ = }}{{{f}}_{\bf{d}}}{\rm{ + }}{{x}} \end{aligned} \right\}$

(7)

其中， ${{{f}}_{\rm{d}}}$ 表示模块A中解码阶段的输出， ${{{y}}_{\rm{A}}}$ 表示模块A的输出， ${e_i}$ 表示编码器中第 $i$ 个EM提取的图像特征， $\left\{ {{\theta _1},{\theta _2},{\theta _3},\rho ,{\eta _1},{\eta _2},{\eta _3},{\varphi _1},{\varphi _2}} \right\}$ 表示模块A中卷积层的超参数。

模块B是一个空间域重建模块，在空间域学习图像特征，获取小波域忽略的更精细的图像细节信息。模块B由卷积层和残差块堆叠而成，首先通过卷积层提取图像的浅层特征，然后利用残差块提取更丰富的特征，最后通过卷积层在空间域重建去模糊图像。

${{y}}{\rm{ = }}{{f}_{\rm{c}}}\left( {{{f}_{{\rm{res}}}}\left( {{{f}_{\rm{c}}}\left( {{{{y}}_{\rm{A}}}{\rm{;}}{\delta _{\rm{1}}}} \right){\rm{;}}{\delta _{\rm{2}}}} \right){\rm{;}}{\delta _{\rm{3}}}} \right){\rm{ + }}{{{y}}_{\rm{A}}}$

(8)

其中， ${{y}}$ 表示模块B的输出， $\left\{ {{\delta _1},{\delta _2},{\delta _3}} \right\}$ 表示模块B中卷积层的超参数。

3. 训练与测试

本文采用的训练集是GoPro训练集^[3]，从GoPro训练集中随机选取图像，并随机裁剪成 $320 \times 320 \times 3$ 的图像块，batch size设为24。为提高模型的鲁棒性，利用随机旋转、随机上下翻转、添加加性高斯噪声进行数据扩充处理，其中旋转角度为0°, 90°, 180°, 270°，噪声的均值为0，标准差为(0, 5)。此外，本文利用小尺度的模糊核与训练样本的卷积来增强训练样本的多样性。测试集是GoPro测试集、DVD测试集^[18]和真实模糊图像^[20]。在训练过程中，本文使用 ${l_2}$ 范数损失函数来优化网络，网络的优化方法为Adam，所有实验在Pytorch深度学习框架下进行训练，在Inter Core i7-8700 CPU，主频3.2 GHz，内存64 GB，显卡NVIDIA QUADRO RTX 5000平台下完成。

值得注意的是，本文采用模块化训练方法获取网络模型，在保证其他模块参数不变的前提下，逐一训练网络的各个模块。首先在不添加多尺度扩张稠密块(MDDB)，特征融合模块(FFB)和空间域重建模块(Spatial Domain Reconstruction Module, SDRM)的情况下训练网络其他模块，初始学习率为1e^–4，当网络训练趋于稳定时调整学习率为5e^–5，再次趋于稳定时调整学习率为5e^–6；然后分别将MDDB, FFB和SDRM添加到网络中进行单独训练，训练周期为1300 epochs，初始学习率设置为1e^–4，分别在400 epochs和900 epochs调整学习率为5e^–5和5e^–6；最后统一训练网络中的所有模块，微调网络参数，训练周期和学习率调整策略与多尺度模块的相同。

4. 结果与分析

4.1 实验结果比较

为说明算法的性能，本文与近年来提出的去模糊算法进行比较，如DeblurGAN-v2^[6]、SRN^[7]等，分别在GoPro测试集、DVD测试集进行测试，采用峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)和结构相似度(Structural SIMilarity index, SSIM)作为评价指标。GoPro测试集包含1111个模糊-清晰图像对，主要由相机的抖动和物体的运动造成，可以有效地模拟动态场景下真实的运动模糊。DVD测试集由多种设备(如iPhone6s, GoPro)收集，包括1496对模糊-清晰图像，所涉及的动态场景与GoPro测试集的不同。GoPro, DVD测试集上的实验对比结果分别如表1，表2，表3所示，GoPro测试集、DVD测试集、真实模糊图像上的视觉对比结果分别如图4，图5所示。

表 1 各算法在GoPro测试数据集上的定量评估

评价指标	文献[2]	文献[1]	文献[5]	文献[4]	文献[6]	文献[7]	本文
PSNR	24.64	25.10	28.70	29.08	29.55	30.26	31.39
SSIM	0.842	0.890	0.958	0.914	0.934	0.934	0.952

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表 2 各算法在GoPro测试数据集上的运行时间(s)

评价指标	文献[4]	文献[6]	文献[7]	本文
时间	2.16	0.14	0.64	0.23

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表 3 文献[7]与本文算法在DVD测试数据集上的定量评估

评价指标	文献[7]	本文
PSNR	29.34	29.97
SSIM	0.914	0.921

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图 4 各个算法在GoPro测试集上的恢复结果对比

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图 5 文献[7]与本文算法在DVD数据集和真实数据集上的恢复结果对比

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由表1，表2可以看出，与Tao等人^[7]得到的结果相比，本文的PSNR提高1.13 dB, SSIM提高0.018，运行时间减少0.41 s。在重构图像的质量方面，本文算法明显优于其他算法；在算法的重构效率方面，本文算法同样优于其他算法(除Kupyn等人^[6]提出的DeblurGAN-v2外)。由表3可以看出，本文算法在不同场景下具有更强的鲁棒性。

本文还在GoPro测试集、DVD测试集和真实的模糊图像上与各个算法进行视觉比较。在GoPro测试集上的视觉对比结果如图4所示，在大的非均匀运动模糊的情况下，本文算法在GoPro测试集上恢复出结果具有更加清晰的条纹和边缘，如在第2行和第6行的红色框中重建了清晰的脸部轮廓和数字形状，没有严重的颜色伪迹和图像失真。在DVD测试集和真实的模糊图像上的视觉对比结果如图5所示，相比于Tao等人^[7]得到的去模糊图像，本文算法恢复的图像的局部模糊更少，颜色更加逼真，结构更加清晰。

4.2 各个模块对网络性能的影响

为评价各个模块的有效性，本文在GoPro测试集上进行对比试验，采用W-MS, W-FF, W-SDR, W-C3和W-B这5个基准模型说明多尺度扩张稠密块(MDDB)，特征融合模块(FFB)和空间域重建模块(SDRM)对网络性能的影响。W-MS, W-FF和W-SDR分别表示只包含MDDB, FFB和SDRM的网络模型，W-C3表示用3个卷积层代替MDDB的网络模型，其网络深度与W-MS的相同，W-B表示不引入3种模块的网络模型。各模块的对比结果如表4所示。

表 4 各基准模型在GoPro测试集上的定量结果

模型	W-B	W-C3	W-MS	W-FF	W-SDR	本文
多尺度	×	×	√	×	×	√
特征融合	×	×	×	√	×	√
空间域图像重构	×	×	×	×	√	√
嵌入卷积	×	√	×	×	×	×
PSNR	30.98	31.02	31.10	31.09	31.13	31.39
SSIM	0.949	0.949	0.950	0.950	0.950	0.952

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由表4可得，在不引入MDDB, FFB和SDRM的情况下，PSNR可达到30.98 dB，这说明将小波变换嵌入到编-解码结构中可有效地提升网络的性能。其原因主要包括以下3个方面：⑴将小波变换嵌入到编-解码结构中会增大网络的感受野，可有效地利用图像的上下文信息产生边缘更加清晰的结果，同时小波变换的可逆性避免了图像信息的丢失。⑵图像在小波域具有稀疏性，利用小波变换进行下采样增强了图像特征的稀疏性，提高网络的学习能力。⑶小波变换在小波子带中提供的垂直、水平和对角线边缘信息，可用于学习图像的轮廓和细节特征。MDDB, FFB和SDRM的引入使平均PSNR分别提高0.12 dB, 0.11 dB和0.15 dB，平均SSIM均提高0.001，使网络获得高质量的重构图像。

4.3 训练方法对网络性能的影响

本文分别采用整体训练和模块化训练的方式训练网络，对比了这两种训练方法对网络性能的影响。GoPro测试集上的定量结果如表5所示，相比于整体训练的网络，模块化训练的网络的PSNR提高0.34 dB, SSIM提高0.003。对于本文算法来说，模块化训练可以使网络各个模块分别达到最优以确保网络整体产生更好的结果，对网络的性能起到积极的推动作用。

表 5 两种训练方法在GoPro测试集上的定量对比

训练方法	整体训练	模块化训练
PSNR	31.05	31.39
SSIM	0.949	0.952

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5. 结束语

本文提出一种基于深度多级小波变换的图像盲去模糊算法，通过正/逆小波变换实现上采样/下采样操作，在增大网络感受野的同时利用图像在小波域中的稀疏性，降低了映射的复杂程度。为了在小波域重建高质量图像，本文通过多尺度扩张稠密块引入多尺度结构，实现了多尺度深层特征的提取与重用。同时，本文还利用特征融合块自适应地选择编-解码的特征进行有效的特征融合。由于图像在小波域和空间域的表示方式存在差异，本文采用空间域重建模块融合这两种不同的特征表示以进一步提高重构图像的质量。在训练时，采用模块化训练的方式进一步提高网络的性能。GoPro测试集和DVD测试集上的实验结果表明，本文方法恢复的图像具有更好的视觉效果，并且在不同场景下具有更强的鲁棒性。

图 1 Phantom 4 Pro近距离(D00)采样数据时域分布图

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图 2 数据采集场景与设备示意图

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图 3 数据读取(Python脚本)

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图 4 本数据库中6类无人机信号时频谱示意图

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图 5 跳频信号时频图

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图 6 图传信号时频图

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图 7 跳频信号统计特征定义

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图 8 DJI Air 2S (T0101) 在近中远距离下的时频图变化

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图 9 基于ResNet-18模型的本数据集无人机信号识别混淆矩阵

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表 1 近年全球无人机事件

时间	国家(地区)	行业/性质	事件
2021年10月7日	美国(加利福尼亚)	走私	一架微型大疆(DJI)无人机通过美国边境墙走私其自身重量的毒品
2022年4月19日	法国(马赛)	执法	无人机飞手因在法国总统马克龙讲话的禁区内驾驶无人机被捕
2022年4月23日	意大利(罗马)	公共安全	游客操作无人机不当导致无人机撞向罗马和比萨的意大利地标
2022年7月27日	中国(海口)	公共安全	摄影师在铁路线上擅自操作DJI Mini 2无人机被海口铁路公安逮捕并罚款
2022年9月2日	美国(加利福尼亚)	个人隐私	无人机非法入侵住宅窥探女子隐私
2022年9月28日	美国(华盛顿)	政府	无人机进入禁区造成白宫紧急疏散
2022年10月2日	中国(武汉)	个人隐私	一名妇女指控无人机多次侵犯她的隐私并拍摄她住宅信息
2023年2月21日	爱尔兰(都柏林)	机场	无人机入侵导致都柏林机场的航班暂时停止

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表 2 反无人机探测基本手段优劣势比较

探测手段	探测距离	优势	劣势
视觉	适中(1～2 km)	成本适中，属于被动探测隐蔽性好，结果直观，对环境无影响	易受遮挡物影响，对光线强度变化敏感，红外传感器成本高，光电传感器无法在夜间工作
声音	近(<150 m)	成本低，属于被动探测隐蔽性好，对环境无影响	城市环境受噪声影响大
雷达	较远(3～8 km)	覆盖范围广，可测目标运动速度	受杂波干扰大，低空低速目标探测难，设备成本高，瞬时辐射强不适用于城市环境
射频(被动)	远(1～5 km)	电磁特性不易隐藏可靠性好，属于被动探测隐蔽性好，对环境无影响	受同频杂波干扰大，设备成本较高

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表 3 二进制编码与标签对应关系

前缀字符	二进制编码	含义说明(T型号/D探测距离/S信号片段)
T	0000	背景(含蓝牙、WiFi)
T	0001	DJI Phantom 3
T	0010	DJI Phantom 4 Pro
T	0011	DJI MATRICE 200
T	0100	DJI MATRICE 100
T	0101	DJI Air 2S
T	0110	DJI Mini 3 Pro
T	0111	DJI Inspire 2
T	1000	DJI Mavic Pro
T	1001	DJI Mini 2
T	1010	DJI Mavic 3
T	1011	DJI MATRICE 300
T	1100	DJI Phantom 4 Pro RTK
T	1101	DJI MATRICE 30T
T	1110	DJI AVATA
T	1111	DJI通信模块自组机
T	10000	DJI MATRICE 600 Pro
T	10001	VBar 飞控器
T	10010	FrSky X20 飞控器
T	10011	Futaba T6IZ 飞控器
T	10100	Taranis Plus 飞控器
T	10101	RadioLink AT9S 飞控器
T	10110	Futaba T14SG 飞控器
T	10111	云卓 T12 飞控器
T	11000	云卓 T10 飞控器
D	00	20～40 m
D	01	40～80 m
D	10	80～150 m
S	0000～0111	设置初始通信在915 MHz或2.4 GHz
S	1000～1111	若设备支持则切换至2.4 GHz或5.8 GHz

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表 4 无人机射频信号统计特征表

机型	跳频信号带宽 (MHz)	跳频信号时长 (ms)	最邻跳频块时间间隔(ms)	最邻跳频块带宽间隔(MHz)	图传信号周期 (ms)	图传信号占空比(%)
Phantom 3	1.8	1.8	5.2	28	/	/
Phantom 4 Pro	1.2	2.2	12	0.45	14	68
MATRICE 200	1.2	2.2	12	21	14	68
MATRICE 100	1.2	2.2	12	6.8	/	/
Air 2S	2.2	0.52	/	/	/	/
Mini 3 Pro	2.2	0.52	/	/	/	/
Inspire 2	1.2	2.2	12	21	14	68
Mavic Pro	1.1	0.52	/	/	/	/
Mini 2	1.1	0.52	/	/	/	/
Mavic 3	2.2	0.52	/	/	/	/
MATRICE 300	2.2	0.52	/	/	/	/
Phantom 4 Pro RTK	1.1	0.52	5.5	8.2	/	/
MATRICE 30T	2.2	0.52	/	/	/	/
AVATA	1.1	0.52	/	/	10	12
大疆通信模块自组机	1.1	0.52	/	/	/	/
MATRICE 600 Pro	1.2	2.2	12	40	14	68
VBar 飞控器	0.72	1.8	/	/	/	/
FrSky X20 飞控器	0.42	2.8	4.0	4.2	/	/
Futaba T6IZ 飞控器	2.0	1.4	/	/	/	/
Taranis Plus飞控器	0.75	7.9	12	1.0	/	/
RadioLink AT9S飞控器	5.0	2.1	/	/	/	/
Futaba T14SG 飞控器	2.0	2.0	5.0	20	/	/
云卓 T12 飞控器	1.7	4.6	/	/	/	/
云卓 T10 飞控器	1.8	0.3	/	/	/	/

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表 5 深度神经网络模型在不同输入信号下的识别性能比较

组号	信号长度( $T$ )	分辨率( $N$ )	准确率	精确率	召回率	F值	fps
1(基准)	1024	1024	0.9773	0.9776	0.9774	0.9773	53
2	768	1024	0.9577	0.9578	0.9563	0.9566	66
3	512	1024	0.9030	0.9051	0.9016	0.9016	93
4	256	1024	0.7271	0.7373	0.7278	0.7301	154
5	1024	512	0.9686	0.9704	0.9689	0.9693	92
6	1024	256	0.9145	0.9188	0.9146	0.9154	154
7	1024	128	0.8785	0.8859	0.8799	0.8810	217

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参考文献(23)

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[3]	QU Chengyi, SORBELLI F B, SINGH R, et al. Environmentally-aware and energy-efficient multi-drone coordination and networking for disaster response[J]. IEEE Transactions on Network and Service Management, 2023, 20(2): 1093–1109. doi: 10.1109/TNSM.2023.3243543.
[4]	Team DRONEII. com. Global drone market report 2022–2030[EB/OL]. https://droneii.com/product/drone-market-report, 2023.
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1. 引言
2. 网络结构
2.1 多尺度扩张稠密块(MDDB)
2.2 特征融合块(FFB)
2.3 图像重建模块
3. 训练与测试
4. 结果与分析
4.1 实验结果比较
4.2 各个模块对网络性能的影响
4.3 训练方法对网络性能的影响
5. 结束语

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留言板

DroneRFa：用于侦测低空无人机的大规模无人机射频信号数据集

doi: 10.11999/JEIT230570

通讯作者:
史治国　shizg@zju.edu.cn

计量

DroneRFa: A Large-scale Dataset of Drone Radio Frequency Signals for Detecting Low-altitude Drones

1. 引言

2. 网络结构

2.1 多尺度扩张稠密块(MDDB)

2.2 特征融合块(FFB)

2.3 图像重建模块

3. 训练与测试

4. 结果与分析

4.1 实验结果比较

4.2 各个模块对网络性能的影响

4.3 训练方法对网络性能的影响

5. 结束语

计量

目录

1. 引言

2. 网络结构

2.1 多尺度扩张稠密块(MDDB)

2.2 特征融合块(FFB)

2.3 图像重建模块

3. 训练与测试

4. 结果与分析

4.1 实验结果比较

4.2 各个模块对网络性能的影响

4.3 训练方法对网络性能的影响

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DroneRFa：用于侦测低空无人机的大规模无人机射频信号数据集

doi: 10.11999/JEIT230570

通讯作者: 史治国 shizg@zju.edu.cn

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出版历程

DroneRFa: A Large-scale Dataset of Drone Radio Frequency Signals for Detecting Low-altitude Drones

1. 引言

2. 网络结构

2.1 多尺度扩张稠密块(MDDB)

2.2 特征融合块(FFB)

2.3 图像重建模块

3. 训练与测试

4. 结果与分析

4.1 实验结果比较

4.2 各个模块对网络性能的影响

4.3 训练方法对网络性能的影响

5. 结束语

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出版历程

目录

1. 引言

2. 网络结构

2.1 多尺度扩张稠密块(MDDB)

2.2 特征融合块(FFB)

2.3 图像重建模块

3. 训练与测试

4. 结果与分析

4.1 实验结果比较

4.2 各个模块对网络性能的影响

4.3 训练方法对网络性能的影响

5. 结束语

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史治国　shizg@zju.edu.cn