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,實現(xiàn)目標的精細化描述和識別。該文集中對近年來復雜場景下旋翼無人機和飛鳥目標檢測與識別技術的研究進展進行了歸納總結,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、深度學習智能分類等方面給出了檢測和識別的有效途徑。最后,該文總結了現(xiàn)有研究存在的問題,對未來復雜場景下飛鳥和無人機目標檢測與識別技術的發(fā)展進行了展望。

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本文編號：3968046