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[IEEE 2018年第15届欧洲雷达会议(EuRAD) - 西班牙马德里(2018年9月26日-2018年9月28日)] 2018年第15届欧洲雷达会议(EuRAD) - 基于雷达微多普勒特征提升的小型无人机目标检测与分类

DOI：10.23919/EuRAD.2018.8546569 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要： 小型无人机（又称迷你无人机）已得到广泛应用。它们具有诸多积极用途，但也存在负面应用，因此常需对其进行探测与分类。本文采用雷达微多普勒技术对小型无人机进行探测与分类。微多普勒是由目标内部部件运动产生的多普勒频移。我们通过采集小型无人机与鸟类的雷达测量数据，从时频速度图（TVD）中提取物理特征，并运用提升分类器实现了无人机与鸟类（目标探测）及无人机类型（目标分类）的良好区分效果。同时与支持向量机（SVM）分类器进行了对比。研究结论表明：微多普勒雷达在可靠探测小型无人机目标方面具有潜力，在无人机类型分类领域也前景可期，且提升分类器相比SVM具有一定优势。
作者： Svante Bj?rklund
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用雷达微多普勒效应检测和分类小型无人机，区分无人机与鸟类（目标检测）以及不同类型的无人机（目标分类）。

研究成果

微型多普勒雷达在可靠检测小型无人机目标方面具有潜力，对无人机类型分类也展现出良好前景。该提升分类器实现了优异的目标检测效果（正确检测率达99.4%）和良好的无人机类型分类性能（正确分类率达90%）。相比支持向量机，提升分类器具有使用更便捷、能提供分类器内部机制及重要特征洞察等优势。

研究不足

积分时间、时间步长和观测间隔适用于直升机，但不适用于鸟类。物理金陵特征是为人类和大型陆地动物设计的，可能并非对所有类型的无人机和鸟类都是最优的。

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