【摘 要】
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鸟类和无人机是典型的“低慢小”目标，具有低可观测性，且其运动特征基本相同，在雷达测量过程中难以分辨，对无人机预警带来了很大的影响。针对鸟类和无人机的目标识别问题，文章基于雷达连续测量的幅度特性，使用Fisher分类判别方法，建立了相应的Fisher判别模型，利用数据回代和实测目标验证，目标分类的准确率在90%以上。研究结果表明，此分类方法用于雷达探测的鸟类和无人机目标的分类识别简易可行，分类效率较
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鸟类和无人机是典型的“低慢小”目标，具有低可观测性，且其运动特征基本相同，在雷达测量过程中难以分辨，对无人机预警带来了很大的影响。针对鸟类和无人机的目标识别问题，文章基于雷达连续测量的幅度特性，使用Fisher分类判别方法，建立了相应的Fisher判别模型，利用数据回代和实测目标验证，目标分类的准确率在90%以上。研究结果表明，此分类方法用于雷达探测的鸟类和无人机目标的分类识别简易可行，分类效率较高，是解决雷达探测鸟类和无人机目标识别的一种简单有效的方法。
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