目錄
序
前言
第1章 雷達(dá)低空目標(biāo)探測(cè)概述 1
1.1 引言 1
1.2 低空探測(cè)的主要手段 2
1.2.1 雷達(dá)探測(cè) 3
1.2.2 可見光探測(cè) 4
1.2.3 紅外探測(cè) 5
1.2.4 聲學(xué)探測(cè) 6
1.2.5 無線電偵測(cè) 8
1.2.6 多傳感器融合 10
1.2.7 多源信息融合策略 12
1.2.8 多傳感器無人機(jī)探測(cè)方案 13
1.3 雷達(dá)低空目標(biāo)探測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀 15
1.3.1 微多普勒特征提取 15
1.3.2 目標(biāo)回波與運(yùn)動(dòng)特征提取 19
1.3.3 基于深度學(xué)習(xí)的無人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)與分類 20
1.4 低空探測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀 21
1.4.1 典型機(jī)場(chǎng)探鳥雷達(dá)系統(tǒng) 21
1.4.2 典型無人機(jī)雷達(dá)探測(cè)系統(tǒng) 26
1.5 難點(diǎn)與挑戰(zhàn) 26
參考文獻(xiàn) 29
第2章 飛鳥與無人機(jī)目標(biāo)雷達(dá)特性 39
2.1 引言 39
2.2 目標(biāo)回波幅度 39
2.3 目標(biāo)飛行高度和速度 41
2.4 目標(biāo)軌跡特征 43
2.5 目標(biāo)微動(dòng)特征 44
2.6 低空群目標(biāo)特性 46
2.7 小結(jié) 48
參考文獻(xiàn) 49
第3章 雷達(dá)低空目標(biāo)探測(cè)信號(hào)與數(shù)據(jù)處理技術(shù) 51
3.1 引言 51
3.2 低空目標(biāo)雷達(dá)分級(jí)積累快速檢測(cè)方法 51
3.2.1 雷達(dá)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)存在的問題 51
3.2.2 分級(jí)積累檢測(cè)算法流程 52
3.2.3 低空目標(biāo)探測(cè)試驗(yàn)與驗(yàn)證 57
3.3 低空目標(biāo)雷達(dá)長(zhǎng)時(shí)間累積檢測(cè)方法 62
3.3.1 長(zhǎng)時(shí)間累積檢測(cè)方法概述 62
3.3.2 基于Keystone變換距離微動(dòng)補(bǔ)償技術(shù) 66
3.3.3 基于Dechirping的多普勒走動(dòng)補(bǔ)償技術(shù) 69
3.3.4 基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的相參積累時(shí)間測(cè)試 72
3.4 低空目標(biāo)雷達(dá)檢測(cè)前跟蹤方法 81
3.4.1 粒子平行分割理論 82
3.4.2 平行分割輔助粒子濾波 83
3.4.3 平行分割輔助粒子濾波概率假設(shè)密度檢測(cè)前跟蹤方法實(shí)現(xiàn) 83
3.4.4 實(shí)驗(yàn)分析 84
3.5 不同分辨率群目標(biāo)跟蹤方法 94
3.5.1 無人機(jī)蜂群目標(biāo)跟蹤總體流程 94
3.5.2 復(fù)雜擴(kuò)展外形的擴(kuò)展目標(biāo)建模下的不完全可分辨群跟蹤 97
3.5.3 跟隨者建模與有向圖結(jié)構(gòu)建模下的可分辨群跟蹤 106
3.6 小結(jié) 116
參考文獻(xiàn) 117
第4章 雷達(dá)低空目標(biāo)分類與識(shí)別技術(shù) 123
4.1 引言 123
4.2 無人機(jī)和飛鳥目標(biāo)雷達(dá)微動(dòng)特征建模與分析 123
4.2.1 飛鳥微多普勒特征建模與參數(shù)化表征 123
4.2.2 無人機(jī)旋翼微多普勒特征建模與參數(shù)化表征 125
4.2.3 微動(dòng)特征影響因素分析 129
4.2.4 雷達(dá)微動(dòng)測(cè)量實(shí)驗(yàn)結(jié)果 133
4.3 多維特征低空目標(biāo)分類技術(shù) 140
4.3.1 雷達(dá)探測(cè)數(shù)據(jù)類型與特點(diǎn) 141
4.3.2 低空目標(biāo)數(shù)據(jù)集構(gòu)建 142
4.3.3 特征提取及篩選方法 144
4.3.4 分類器 153
4.3.5 分類結(jié)果展示 155
4.4 基于深度學(xué)習(xí)的旋翼無人機(jī)和飛鳥目標(biāo)智能分類方法 162
4.4.1 飛鳥與無人機(jī)目標(biāo)微動(dòng)數(shù)據(jù)集構(gòu)建 162
4.4.2 常用CNN方法介紹 168
4.4.3 基于多尺度CNN模型的飛鳥與無人機(jī)目標(biāo)分類方法 170
4.4.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析 174
4.5 基于模型轉(zhuǎn)換頻率估計(jì)的低空飛行目標(biāo)分類方法 179
4.5.1 建模與分析 179
4.5.2 分類與識(shí)別結(jié)果 181
4.5.3 算法復(fù)雜度分析 187
4.5.4 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析 187
4.6 小結(jié) 191
參考文獻(xiàn) 192
第5章 典型低空目標(biāo)探測(cè)雷達(dá)系統(tǒng) 195
5.1 引言 195
5.2 導(dǎo)航雷達(dá)低空目標(biāo)探測(cè) 195
5.2.1 固態(tài)相參導(dǎo)航雷達(dá)系統(tǒng) 195
5.2.2 導(dǎo)航雷達(dá)信息獲取與處理 196
5.2.3 導(dǎo)航雷達(dá)低空目標(biāo)探測(cè)數(shù)據(jù)分析 197
5.3 全息凝視雷達(dá)低空目標(biāo)探測(cè) 203
5.3.1 全息凝視雷達(dá)系統(tǒng) 203
5.3.2 全息凝視雷達(dá)信息獲取與處理 211
5.3.3 全息凝視雷達(dá)低空目標(biāo)探測(cè)數(shù)據(jù)分析 216
5.4 外輻射源雷達(dá)低空目標(biāo)探測(cè) 221
5.4.1 外輻射源雷達(dá)系統(tǒng) 221
5.4.2 外輻射源雷達(dá)信息獲取與處理 224
5.4.3 外輻射源雷達(dá)低空目標(biāo)探測(cè)數(shù)據(jù)分析 225
5.5 小結(jié) 230
參考文獻(xiàn) 231
第6章 雷達(dá)低空目標(biāo)防范技術(shù)與應(yīng)用 235
6.1 引言 235
6.2 鳥擊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 235
6.2.1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型 236
6.2.2 鳥擊概率估計(jì) 236
6.2.3 嚴(yán)重程度估計(jì) 237
6.2.4 數(shù)據(jù)處理與分析 240
6.3 機(jī)場(chǎng)鳥擊防范 243
6.3.1 雷達(dá)與光電技術(shù)融合 243
6.3.2 探驅(qū)聯(lián)動(dòng)與智能驅(qū)鳥策略 244
6.3.3 生態(tài)治理 246
6.4 無人機(jī)反制 251
6.4.1 物理攔截捕獲 251
6.4.2 無線電壓制 253
6.4.3 GPS誘騙 254
6.5 小結(jié) 254
參考文獻(xiàn) 255
第7章 雷達(dá)低空目標(biāo)探測(cè)技術(shù)展望 257
7.1 引言 257
7.2 低空探測(cè)雷達(dá)新體制 257
7.2.1 可編程電磁表面相控陣 257
7.2.2 分布式雷達(dá) 269
7.2.3 微波光子雷達(dá) 272
7.2.4 通感一體探測(cè) 274
7.3 低空探測(cè)雷達(dá)新技術(shù) 279
7.3.1 波形設(shè)計(jì) 279
7.3.2 智能處理 283
7.4 低空探測(cè)雷達(dá)新應(yīng)用 285
7.4.1 昆蟲探測(cè) 285
7.4.2 鳥情預(yù)警 287
7.4.3 蜂群無人機(jī)探測(cè) 287
7.5 小結(jié) 288
參考文獻(xiàn) 289
附錄 294
彩圖