文献综述
【摘要】通过低分辨雷达实现对目标的识别主要通过特征提取，目标分类来实现。而近年来无人机发展迅速，从军用到民用，无人机基本随处可见，其带来的危害也频繁发生。另外高分辨雷达的造价高性价比低，所以通过低分辨雷达来实现对无人机监测预警就具有了极其重要的意义和应用前景。
提取稳定有效的目标特征对于低分辨雷达的目标识别分类有着重要意义。然而对目标特征的提取方法有很多。本文主要通过仿真研究来得到良好的目标特征提取方法来实现目标分类，达到识别无人机、鸟、小型飞机的目的。
【关键词】低分辨雷达、特征提取、目标分类、无人机
【Abstract】The recognition of target by low resolution radar is mainly achieved by feature extraction and target classification. In recent years, unmanned aerial vehicles have been developing rapidly, and they have been used for civilian use. The uav is almost everywhere, and its hazards are frequent. In addition, the high cost and low cost performance of high resolution radar is very important to realize the monitoring and warning of uav through low resolution radar.
It is of great significance to extract the stable and effective target characteristics for the identification and classification of low resolution radar. However, there are many methods for extracting target features. In this paper, a good target feature extraction method is obtained through simulation research to achieve the target classification and achieve the purpose of identifying uav, bird and small aircraft.
【Keywords】Low resolution radar、feature extraction、Target classification、uav
- 引言
1.1研究的意义
随着无人机市场的蓬勃兴起，无人机“黑飞”事件也被不断曝光，甚至一些国家的总统府、首相府这些戒备森严的“禁飞区”，也屡屡遭遇“黑飞”。2015年1月27日，一架无人机闯入并坠毁在美国白宫南草坪。2015年4月22日，在日本首相官邸顶楼发现一架坠落的四旋翼小型无人机，无人机携载有摄像机、类似发烟筒的物品和装有液体的塑料容器，并在塑料容器中测出辐射反应。美国巴德学院此前公布的一组数据让很多人感到诧异：自2013年12月17日至2015年9月12日期间，无人机和遥控飞机与民航共发生了327起危险接近事件，其中28次导致航班为了避免与无人机相撞而改变航线。无人机作为一种高科技产品，在给人们生活带来便利的同时，也创下了不少祸。所以基于雷达数据处理的无人机目标分类研究具有重要意义。
由于超宽带、高分辨雷达造价高昂，技术难度大，研发周期长无法大面积替代地分辨雷达。然而低分辨雷达体制落后、分辨率低、“点目标”模型简单，其在目标识别过程中提取不到足够的信息，所以对其回波信号的处理，特征提取尤为重要。特征提取又是实现目标正确分类的前提。
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