基于双雷达微动特征融合的无人机分类识别

• 作者: 李刚 殷红成 章鹏飞 霍超颖
• 来源期刊: 雷达学报
• 学科: 工学
• 关键词: 微多普勒 无人机 目标识别 多角度多波段观测
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 雷达微多普勒分析技术专题
• 页码范围: 557-564
• 页数: 8页
• 分类号: TN95
• 字数: 3765字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12000/JR18061

摘要

无人机的日益流行在带来便利的同时也造成了潜在的威胁,对无人机进行分类识别具有重要意义.雷达微多普勒信号能够区分不同类型的无人机.为了提高基于微多普勒的无人机分类的鲁棒性,该文提出了一种多角度雷达观测微动特征融合的无人机识别方法.首先利用多部雷达同时从不同角度观测目标;然后对采集的雷达数据分别进行短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT),得到时频谱图;接着利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)从时频谱图中提取特征,将两个不同角度雷达传感器得到的特征融合在一起;最后利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行训练与分类识别.基于实际雷达数据的实验结果表明:两个雷达传感器观测融合得到的分类精度优于单个雷达传感器的分类精度,最终识别准确率较仅利用X波段雷达传感器方法提升了5％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李刚	清华大学电子系	53	509	13.0	21.0
2	殷红成		5	10	1.0	3.0
3	章鹏飞	清华大学电子系	1	9	1.0	1.0
4	霍超颖		1	9	1.0	1.0