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			加急見(jiàn)刊
		
        
		

		
		
        
			
        
				
				
				
        
					
					
        
						
						
        基于雙雷達微動(dòng)特征融合的無(wú)人機分類(lèi)識別
        
						
        章鵬飛; 李剛; 霍超穎; 殷紅成  清華大學(xué)電子系; 北京100084; 北京環(huán)境特性研究所; 北京100854
        

					
        
					
        摘要：無(wú)人機的日益流行在帶來(lái)便利的同時(shí)也造成了潛在的威脅,對無(wú)人機進(jìn)行分類(lèi)識別具有重要意義。雷達微多普勒信號能夠區分不同類(lèi)型的無(wú)人機。為了提高基于微多普勒的無(wú)人機分類(lèi)的魯棒性,該文提出了一種多角度雷達觀(guān)測微動(dòng)特征融合的無(wú)人機識別方法。首先利用多部雷達同時(shí)從不同角度觀(guān)測目標;然后對采集的雷達數據分別進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換（Short-Time Fourier Transform, STFT）,得到時(shí)頻譜圖;接著(zhù)利用主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）從時(shí)頻譜圖中提取特征,將兩個(gè)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(jìn)行訓練與分類(lèi)識別?；趯?shí)際雷達數據的實(shí)驗結果表明：兩個(gè)雷達傳感器觀(guān)測融合得到的分類(lèi)精度優(yōu)于單個(gè)雷達傳感器的分類(lèi)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。
        
					
        注: 保護知識產(chǎn)權,如需閱讀全文請聯(lián)系雷達學(xué)報雜志社
        
				
        
				

			
        
		
        

		
		

	
        

	
	
	
	
	
	
	
	


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