作者：章鹏飞,李刚,霍超颖,殷红成 单位：中国科学院电子学研究所;中国雷达行业协会 出版：《雷达学报》2018年第05期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFLDAX2018050040 DOC编号：DOCLDAX2018050049 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 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。

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