为了解决无人机(UAV)无源定位中难以从多径干扰严重的环境中提取无人机定位信号的问题,该文提出一种基于支持向量机(SVM)的无人机定位信号分离算法,在SVM模型训练时,通过计算无人机相邻数据集之间的欧氏距离获取信息熵,为SVM映射高维空间提供模型数据.在此基础上,加入映射函数阈值软边界,使模型具有参数自适应调整能力,来适应无人机运动灵活所导致的数据差异.最后构建了观测者操作特性曲线获取无人机定位信号分离结果.仿真结果表明所提算法能够有效分离无人机定位信号与噪声,在多径干扰严重的情况下具有较高的信号分离准确率.
无人机定位 支持向量机 信息熵 噪声分离