历正科技——业内优质的无人机反制、无人机探测、反无人机专家

RFML（Radio Frequency Machine Learning），即：无线信号机器学习技术，则是通过神经网络来广泛提取信号特征，以达到识别无人机信号、ID等功能。在低空飞行器的识别和防御上，其神经网络不依赖于发射信号的特殊设计，能够提取并加以利用的信号特征范围更远，且学习训练时间更短，可快速识别不同类型的低空飞行器，以实现未知无人机的信号学习和机型库的快速扩充完善。与传统的无人机检测识别技术相比，RFML有以下优势：

  ●  快速支持未知无人机

对于DIY、穿越机等新型无人机的支持，只需要获取一定量的无人机信号，之后通过对神经网络的训练，便可以达到对该新型无人机的支持。神经网络的训练时间与传统的人工提取信号特征相比，具有时间短，人工参与少等显著优势。

  ●  无线电应用范围更广

传统的无人机检测技术大多依赖于发射信号的特殊设计，而难以利用信号的其他的独有特征（比如说 CFO）。然而，这些特征是可以被RFML利用神经网络来提取而加以利用的。换言之，RFML可以利用的信号特征的范围是远大于传统的技术，因此，RFML可以被应用的范围会远超过传统的技术。