發(fā)布時間：2024-05-09 00:28

　　飛鳥和無人機(UAVs)是典型的"低慢小"目標,具有低可觀測性,對兩者的有效監(jiān)視和識別成為保障空中航路安全、城市安保等需求迫切需要解決的難題。飛鳥和無人機目標類型多、飛行高度低、機動性強、雷達散射截面積小,加之探測環(huán)境復(fù)雜,給目標探測帶來極大困擾,已成為世界性難題。因此迫切需要研發(fā)"看得見(檢測能力強)、辨得明(識別概率高)"的無人機、飛鳥等"低慢小"目標監(jiān)視手段和技術(shù),實現(xiàn)目標的精細化描述和識別。該文集中對近年來復(fù)雜場景下旋翼無人機和飛鳥目標檢測與識別技術(shù)的研究進展進行了歸納總結(jié),介紹了飛鳥和無人機探測的主要手段,從回波建模和微動特性認知、泛探模式下機動特征增強與提取、分布式多視角特征融合、運動軌跡差異、深度學(xué)習(xí)智能分類等方面給出了檢測和識別的有效途徑。最后,該文總結(jié)了現(xiàn)有研究存在的問題,對未來復(fù)雜場景下飛鳥和無人機目標檢測與識別技術(shù)的發(fā)展進行了展望。

【文章頁數(shù)】：25 頁


本文編號：3968046