多类型个体识别
无需波形先验知识即可提取无人机身份特征，结合多任务学习，实现多类型无人机个体识别与入侵检测。
Qiexiang, Wang · Wang, Longhui · Lebin, Yu · 王建 · 张旭东
IEEE Sensors Journal 2023
ID特征提取方法从波形中直接获取特征，不依赖信号调制等先验信息，降低了部署门槛。
多任务学习和数据增强训练的鲁棒模型，能够识别不同类型无人机的个体，而不增加模型规模。
数据增强方法使模型对噪声和信道效应具有鲁棒性，在实际电磁环境中更可靠。
模型可以识别发射跳频信号的无人机控制器，扩展了适用范围。