【摘 要】
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随着无人机技术发展迅猛,使得无人机在生产生活中被广泛使用,但无人机的不规范使用对航空管制和公共安全造成了威胁。因此,如何对无人机进行有效地检测成为了亟待解决的问题。由于无人机具有飞行高度低、飞行速度慢、不易被发现的特点。同时无人机飞行环境十分复杂,存在大量杂波和干扰,传统的雷达检测方法很难将其从复杂的环境中检测出来。因此,本文提出知识辅助的反无人机雷达检测方法,提高无人机目标检测性能,具体如下:（
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随着无人机技术发展迅猛,使得无人机在生产生活中被广泛使用,但无人机的不规范使用对航空管制和公共安全造成了威胁。因此,如何对无人机进行有效地检测成为了亟待解决的问题。由于无人机具有飞行高度低、飞行速度慢、不易被发现的特点。同时无人机飞行环境十分复杂,存在大量杂波和干扰,传统的雷达检测方法很难将其从复杂的环境中检测出来。因此,本文提出知识辅助的反无人机雷达检测方法,提高无人机目标检测性能,具体如下:（1）通过分析传统的毫米波相控阵雷达目标检测方法,给出了一种知识辅助的反无人机雷达检测框架。首先在线性调频连续波（LFMCW）信号基础上建立多目标的差拍信号模型,然后分析各个目标的测速、测距、测角和动目标显示（MTI）检测方法,并在恒虚警率（CFAR）检测和旋翼微多普勒特性分析中引入知识辅助,构建知识库,以提升雷达在复杂环境下的检测性能。（2）针对无人机检测过程中存在不确定杂波类型导致检测效果差的问题,提出了一种基于杂波知识库的CFAR目标检测方法。该方法首先分析常见的三种地杂波分布模型,接着分析三种均值类CFAR检测器在地杂波模型下的检测效果,将不同杂波分布下所对应最优的CFAR检测器作为辅助知识,存入CFAR知识库中之后;最后对于需要检测目标,将其回波信号进行杂波估计拟合,判断回波信号中杂波分布类型,选用CFAR知识库所对应的CFAR检测器,从而将目标信号从回波信号中检测出来。仿真和实验验证了算法的正确性。（3）针对旋翼无人机微多普勒特性检测存在信噪比低的问题,提出了一种基于微多普勒知识库的旋翼无人机检测方法。该方法基于建立的旋翼无人机回波模型,首先采用多重自相关检测方法与Gabor变换相结合,提高噪声环境下旋翼无人机参数估计性能;然后建立旋翼无人机微多普勒特性知识库,将多种型号的无人机参数存入知识库;最后通过微多普勒谱图的相关信息,提取出微多普勒最大展宽频率值,并采用匹配方法与知识库中的数据匹配,判断出无人机型号等相关信息。仿真结果表明,该方法能够提高低信噪比条件下无人机目标检测性能,并能从知识库中匹配旋翼无人机的型号。
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