【UAV识别】基于分层学习的射频无人机检测与识别技术，准确率达99%！【附python代码】无人机在民用与工业领域应用愈发广泛，但非法使用行为也随之激增，对无人机的高效检测与识别成为亟待解决的研究难题。本文提出一种基于机器学习的新型无人机检测识别方法，依托分层思想构建集成学习模型，对射频（RF）数据进行预处理与特征提取，并通过滤波优化射频信号输出效果。该模型包含四个分层工作的分类器，依次完成无人机存在性检测、机型识别，以及Bebop和AR两款无人机的飞行模式判定。基于公开数据集的验证结果表明，该方法相较现有系统性能更优，无人机存在性、机型及飞行模式的综合识别准确率可达99%左右。