Las aplicaciones de vehículos aéreos no tripulados (VANT) están creciendo rápidamente en diferentes sectores, como la agricultura, el comercio, la academia, el ocio y la salud. Sin embargo, los drones representan una amenaza significativa para la seguridad pública debido a su capacidad para transmitir información, particularmente cuando se utilizan de manera no autorizada o maliciosa. De hecho, para proteger la privacidad de los ciudadanos y prevenir accidentes en áreas de alto tráfico debido a vuelos mal controlados, se han establecido zonas de exclusión aérea para drones en la legislación de varios países. Las técnicas de detección de VANT más comunes se basan en frecuencias de radio, que identifican drones y sus modelos mediante el monitoreo de señales de frecuencia de radio. Sin embargo, diferenciar entre múltiples VANT del mismo modelo es su principal limitación. Este artículo llena este vacío proponiendo un método para rastrear físicamente los tramas de comunicación de un VANT registrado en presencia de otro VANT del mismo modelo. Se llevó a cabo una campaña de medición para recopilar señales de comunicación de RF del mundo real de dos DJI MAVIC 2 Zoom, dos DJI Air2S y dos drones DJI Phantom. Esta medición se realizó dentro y fuera de una cámara anecoica para estudiar la comunicación del VANT sin ninguna interferencia y en presencia de otras comunicaciones. A través de un análisis estadístico detallado, caracterizamos características como la duración de la comunicación, los intervalos de tiempo entre comunicaciones, la intensidad de la señal y los patrones en las secuencias de tiempo de comunicación. Nuestro análisis reveló patrones únicos e identificables para cada VANT, incluso dentro de modelos idénticos. Basándonos en estos resultados, desarrollamos un sistema automatizado que vincula los tramas de comunicación a los drones registrados correspondientes. El método propuesto llena vacíos en los modelos de detección y vigilancia de drones, proporcionando información valiosa para aplicaciones en los campos de la seguridad y la gestión del espacio aéreo. Esta investigación sienta las bases para soluciones de identificación de drones, abordando así una limitación importante de las tecnologías de detección actuales.