Este documento propone una estrategia de detección de señales de vehículos aéreos no tripulados (UAV) no cooperativos basada en una señal de control de múltiples canales con un detector de energía (ED), donde el punto de muestreo de la señal de control en cada subcanal se ajusta con la relación señal-ruido ambiental (SNR) de manera semiadaptativa. Para estimar la SNR en el entorno, no solo se aplica una red neuronal convolucional (CNN) en la estrategia de detección de señales propuesta, sino que también se incluye una red neuronal de memoria a largo plazo (LSTM); en cuanto a las características, combina características profundas y características de dimensión temporal. El número de capas de la CNN y LSTM impactan en el rendimiento del algoritmo. La decisión sobre la presencia o ausencia de una señal de control se toma en el centro de fusión (FC) basándose en la regla de votación mayoritaria. Este documento muestra que la red con una CNN de dos capas y una LSTM de dos capas puede lograr una alta precisión de estimación de SNR ambiental. Simultáneamente, la precisión de detección se mejora en aproximadamente 1 dB en comparación con los esquemas de detección de múltiples canales clásicos.