基于雙雷達微動特征融合的無人機分類識別
摘要：無人機的日益流行在帶來便利的同時也造成了潛在的威脅,對無人機進行分類識別具有重要意義。雷達微多普勒信號能夠區分不同類型的無人機。為了提高基于微多普勒的無人機分類的魯棒性,該文提出了一種多角度雷達觀測微動特征融合的無人機識別方法。首先利用多部雷達同時從不同角度觀測目標;然后對采集的雷達數據分別進行短時傅里葉變換（Short-Time Fourier Transform, STFT）,得到時頻譜圖;接著利用主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）從時頻譜圖中提取特征,將兩個不同角度雷達傳感器得到的特征融合在一起;最后利用支持向量機（Support Vector Machine, SVM）進行訓練與分類識別。基于實際雷達數據的實驗結果表明：兩個雷達傳感器觀測融合得到的分類精度優于單個雷達傳感器的分類精度,最終識別準確率較僅利用X波段雷達傳感器方法提升了5%以上。
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