DJI DroneID 信号解析工具与 SDR 实战指南
DJI DroneID 信号分析项目（dji_droneid）是一个开源工具集，专为无人机爱好者和研究人员设计。它利用软件定义无线电（SDR）技术捕获、解码和分析大疆无人机发射的 DroneID 信号，提供从原始 IQ 数据捕获到最终数据帧解析的完整流程。
核心功能与技术架构
信号捕获与处理全流程
项目实现了从射频信号到数据帧的完整解析链路，主要包括：
- 原始信号采集：支持 32 位浮点 IQ 数据文件输入（需配合 SDR 设备录制）
- ZC 序列检测：通过归一化互相关算法定位信号中的 Zadoff-Chu 序列
- 频率校正：自动检测并补偿信号中的频率偏移
- OFDM 符号提取：精准提取 9 个 OFDM 符号（含 2 个 ZC 序列符号）
- 相位校正与均衡：解决无线信道引入的相位偏移问题
- 解扰与解码：完成数据去扰和 Turbo 乘积码解码
多语言技术栈优势
项目采用混合编程架构，兼顾算法开发效率与运行性能：
- MATLAB/Octave 脚本：核心信号处理算法实现，位于
matlab/updated_scripts/目录，包含 ZC 序列生成（create_zc.m）、快速互相关（normalized_xcorr_fast.m）等关键模块 - C++ 工具：高性能解码模块，如
cpp/add_turbo.cc和cpp/remove_turbo.cc负责 Turbo 码编解码 - GNU Radio 支持：提供
gnuradio/correlation_test.grc流图文件，支持 SDR 实时信号处理
快速上手：从安装到信号分析
环境准备与依赖安装
基础环境要求：
- MATLAB R2018+ 或 Octave 5.2.0+（推荐 Octave，开源免费）
- Octave 需安装 signal 包：
pkg install -forge signal - C++ 编译环境（支持 C++11 标准）
- GNU Radio 3.8+（可选，用于实时信号处理）
获取项目源码：
git clone https://github.com/dj/dji_droneid
cd dji_droneid
标准分析流程（以 MATLAB/Octave 为例）
首先，你需要准备好原始信号数据。使用 SDR 设备（如 Ettus B205-mini）录制 2.4GHz 频段信号，采样率建议 30.72 MSPS，保存为 32 位浮点 IQ 格式。
接下来配置处理脚本。编辑 matlab/updated_scripts/process_file.m，设置输入 IQ 文件路径、中心频率偏移（如录制时存在频偏）以及采样率参数。
程序将输出 ZC 序列检测位置图表、频率偏移校正曲线、解调后的 QPSK 星座图以及解码后的原始数据帧。
在 Octave/MATLAB 命令窗口执行以下命令即可运行完整分析：
cd matlab/updated_scripts
process_file('your_iq_file.iq', 30.72e6)
核心算法解析与关键模块
Zadoff-Chu 序列检测技术
ZC 序列是 DroneID 信号的关键标识，项目实现了高效检测算法：
