中圖分類號： 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2025）21-0133-04

Abstract：Withthegradualopeningoflow-altitudeairspace，themoreUAVsfly，thegreaterthepotentialthreat tokey locations.Targetdetectionandrecognitionofmicro-lightandsmallunmannedaerialvehicle（UAV）isadficultprobleminUAV defensesystem.Inthispaper，wewillstudythisfieldandproposeatargetdetectionandrecognitionmethodbasedonradar detectiondataandspectrumdetectiondatafusion.Thismethodcanefectivelydetectmicro-lightsmallUAVtargetsandprovide basisforsystemfolow-upevidencecolectionanddisposal.Thismethodhasbeenappliedtothelow-altitudesafetyguarantee systemofaertainlocation，efectivelyimprovingthesystem'sabiltytodetect，identifyanddisposeofmicro-lightsmallUAVs.

Keywords：low-altitude;UAV;radar; data fusion;recognition

無人機已廣泛應用于多個行業(yè)領域，對促進社會經濟發(fā)展發(fā)揮了積極和重要作用，與此同時，無人機的“黑飛\"擾航、失控傷人、偷拍侵權等問題也日益凸顯。特別是俄烏戰(zhàn)爭以來，使得無人機在戰(zhàn)爭中的應用效果得到實戰(zhàn)檢驗，無人機的活動軌跡若得不到有效感知和檢測，其將對公共安全、國家安全以及航空安全造成威脅，風險挑戰(zhàn)更不容忽視

研究內容及目的

低空飛行的目標中無人機和鳥類目標，是典型的“低慢小\"目標。目前，由于微輕小型無人機和飛鳥的尺寸、形狀、速度相似，對無人機和飛鳥的檢測缺乏有效的技術手段。以民航機場為例，在飛機起飛或降落過程中，無人機和飛鳥等不同的“低慢小”目標，容易對飛機正常航路飛行的飛機造成威脅。根據國際民航組織的統(tǒng)計，飛機撞鳥事件中有至少 80% 是發(fā)生在起飛和降落階段。近年來，發(fā)生在機場無人機“黑飛\"擾航事件頻發(fā)，2018年12月19日，倫敦樞紐蓋威克機場遭受無人機人侵，整個機場癱瘓 18h 以上，機場跑道全線關閉，760個航班12萬名乘客受到影響。2024年9月11日至9月12日，天津濱海機場因無人機導致公共安全原因，航班起降受到影響。因此，有必要對無人機和飛鳥目標進行檢測。本文首先介紹了低空飛行目標探測技術，針對低空微輕小型無人機和飛鳥目標檢測難點，提出一種基于雷達探測數據與頻譜偵測數據融合微輕小型無人機目標檢測識別方法，該方法可區(qū)分飛鳥和無人機并對微輕小型無人機目標有效檢測和識別，并為系統(tǒng)后續(xù)取證及處置提供依據。該方法已應用到某要地低空安全保障系統(tǒng)中。

2 無人機目標探測技術

隨著微輕小型無人機在軍事和民用領域快速發(fā)展和應用，帶來了針對低空安全威脅的挑戰(zhàn)，微輕小型探測識別技術越來越受到重視，成為眾多研究人員以及軍事強國的重點研究方向。微輕小型無人機探測技術主要包括主動探測技術、被動偵測技術。其中雷達探測為主動探測技術，無線電探測為被動探測技術，2種技術協(xié)同優(yōu)勢互補。

2.1 雷達探測技術

雷達是目前反無行業(yè)系統(tǒng)中最主要的低空無人機主動探測設備。雷達探測技術利用無人機機身對電磁波的反射原理進行探測[3-4。雷達可以探測目標的距離、速度、方位和高度等信息，因為作用距離遠，通常作為預警探測的重要手段對無人機進行搜索和跟蹤定位。雷達也因為無人機的一些物理特性，在探測無人機方面遇到了困難。微輕小型無人機材料大多采用炭纖維等復合性新材料，傳統(tǒng)雷達難以檢測。微輕小型無人機機動飛行速度快，通常速度范圍 2～50m/s 其對應的雷達散射面積RCS也較小，產生的雷達回波微弱，受多路徑效應及氣象雜波、地面雜波影響大。同時，微輕小型無人機飛行特征與飛鳥飛行特征相似，增加了雷達檢測識別的難度。如圖1所示，低空監(jiān)視雷達探測除大疆御3無人機“6\"型飛行航跡外，還有其他低空飛行目標短航跡。

2.2 無線電探測技術

無線電頻譜監(jiān)測是采用信號到達時間差TDOA技術，對偵察到的電磁信號進行監(jiān)測并采集，通過對無人機的飛行控制及數據圖傳信號的頻譜特征分析，與已有的頻譜數據庫對比確定無人機機型及其特征5。無線電探測技術使用無線電被動探測手段，優(yōu)勢在于不受微輕小型無人機尺寸、材質限制。鑒于單站無線電偵測在實際使用中存在只能提供方位信息且精度差、誤報率高、難以探測無線電靜默的飛行目標等缺點，需要通過多站部署進行解決。

2.3 光電探測技術

在低空反無系統(tǒng)中，光電設備通過可見光或紅外成像攝像機對自標拍攝自標圖像，對自標形態(tài)特征和運動特征做分析探測識別無人機，主要分為可見光和紅外探測2種方式?？梢姽馓綔y主要適用于白天，但容易受到天氣條件影響如雨雪霧天；紅外探測利用無人機自身輻射的熱量來進行探測，更適用于夜晚，但容易受到其他熱源干擾。在城市復雜環(huán)境下易受地面高樓等建筑物遮擋，光電設備識別效率也會降低。

2.4聲音探測技術

無人機在飛行過程中會產生的音頻信號，聲音探測技術是采用聲波傳感器，通過聲波傳感器對聲音信號進行接收、監(jiān)測，并將采集的聲音信號同現有的無人機音頻數據庫進行匹配，可實現對無人機的監(jiān)測識別。無人機在飛行過程中的聲音小，慢速飛行時產生的空氣噪聲也小，聲波在空氣中隨著距離的增加而衰減，導致檢測難度大，若在喧囂環(huán)境下，聲波幾乎無法探測。同時，對數據庫依賴性高、無法識別數據庫未知的無人機。

2.5 無人機探測技術挑戰(zhàn)

當前在復雜環(huán)境下開展的無人機探測技術主要包括雷達探測、無線電偵測、光電探測和聲學探測等多種無人機探測手段。比較總結各探測方式的優(yōu)缺點見表1。

通過上述各種無人機探測技術分析總結可知目前行業(yè)內各種無人機設備探測優(yōu)缺點各不相同，特別是在復雜的環(huán)境中，每種探測設備難以避免會出現虛警、漏警的情況。采用多傳感器優(yōu)點并將來自各探測設備的信息以一定的準則進行融合，可克服單一傳感器在某些特殊場景的局限性，提高無人機目標的發(fā)現概率，降低虛警率，從而提升反無系統(tǒng)的魯棒性。

3基于多源數據融合的無人機目標檢測技術

低空反無系統(tǒng)一般都會采用低空監(jiān)視雷達和其他傳感器，如頻譜偵測設備、光電設備等作為系統(tǒng)核心探測設備，通過進行初步的無人機關聯(lián)跟蹤處理并形成初步的航跡后，把雷達等設備探測的航跡發(fā)送給數據融合中心進行處理。在反無系統(tǒng)基于多源數據融合無人機目標檢測解決方案中，處理流程包括誤差消除、時空統(tǒng)一、數據相關性分析和數據融合處理，以及機器學習智能算法等。其中關鍵技術及難點是修正系統(tǒng)誤差、多元傳感器數據如何時間、空間統(tǒng)一等。

3.1 算法流程

基于雷達與頻譜數據融合旨在將來自不同模式的數據進行組合，提高目標檢測的準確性和追蹤的魯棒性，產生單一傳感器不可能實現的效果。多傳感器數據融合算法是系統(tǒng)的核心模塊，其基本原理就像人腦綜合處理信息的過程一樣，將雷達、無線電瀕譜進行多層次、多空間的信息互補和優(yōu)化組合處理，最終產生無人機識別置信度。利用多個傳感器相互協(xié)同操作的優(yōu)勢，綜合處理其他信息源的數據來提高整個系統(tǒng)的識別準確率。

采集多個不同類型傳感器（雷達、無線電頻譜）觀測到的無人機目標的數據。對傳感器的輸出數據進行空間同步、時間同步和數據歸一化處理；通過機器學習對雷達和無線電頻譜探測大量無人機數據進行特征提取，提取代表無人機目標數據的特征矢量，如速度、RCS、運動航跡等；對提取的無人機特征矢量進行模式識別處理并標注無人機目標；將各雷達和無線電頻譜探測的無人機目標的標注數據按同一目標進行關聯(lián)分組；利用融合算法將目標的各傳感器數據進行合成，完成無人機目標的識別取證。多源感知數據融合算法工作流程圖如圖2所示，光電數據作為無人機目標補充確認。

3.2 誤差修正

在雷達和無線電頻譜設備對微輕小型無人機目標進行探測時，由于雷達和無線電頻譜設備數據率不同導致探測數據中包含有兩種誤差。一種是2種探測設備間的隨機誤差，在雷達和無線電頻譜每次測量時，隨機誤差都可能不同；另一種是2種探測設備間的固定誤差，即系統(tǒng)誤差，它不隨探測設備測量次數的變化而變化，因此采用相應的校正是可以消除的，系統(tǒng)誤差主要包括：雷達和無線電頻譜設備架設位置誤差，即雷達和無線電頻譜備所在位置的經緯度誤差、雷達和無線電探測設備精度和天線波束的指向偏差；距離測量中的零點偏差。系統(tǒng)誤差需要在融合前進行消除，如果不予重視，可能會產生嚴重的后果。消除誤差的方法，通過傳感器測量的無人機航跡數據與無人機真實回傳的軌跡進行比較得到修正值，可以多次測量，取平均修正量。

3.3 時空統(tǒng)一

多種無人機探測數據融合的前提是建立統(tǒng)一的時間基準和坐標空間，由于雷達和無線電頻譜設備物理位置相對獨立且設備掃描數據率不同，因此時間坐標和空間坐標的變換是數據融合的關鍵點。本文及實際應用案例中將雷達和無線電頻譜設備在二維平面坐標系之間的空間同步，并采用無線電頻譜設備坐標為同步基準。雷達和無線電頻譜工作時，在時間上是不同步的，雷達和無線電頻譜的數據采用率是不匹配的，存在著觀測數據的時間差，通過目標運動軌跡預測位置與時間偏差，采用插值或截斷等處理來實現探測目標的時間同步和關聯(lián)，

4應用效果

項目組在某湖泊旁飛2架次大疆御3無人機，采用公司自研DBF體制低空監(jiān)視雷達探測低空飛行目標航跡圖如圖3所示，可看到雷達除探測到批號為155和276兩架次無人機外，還有其他飛鳥等低空飛行目標。采用雷達探測數據和頻譜偵測數據融合后，終端只顯示2架無人機目標，如圖4所示。通過實際驗證，表明基于雷達探測數據與頻譜偵測數據融合微輕小型無人機目標檢測識別方法可區(qū)分飛鳥和無人機并對微輕小型無人機目標有效檢測和識別。

5結論

本文對低空微輕小型無人機目標檢測領域主要的探測設備和技術手段進行了比較和總結，提出一種基于雷達探測數據與頻譜偵測數據融合的微輕小型無人機目標檢測方法，并通過實際飛行無人機驗證了該方法的有效性。該方法已應用在某低空安全保障中實戰(zhàn)證明該檢測方法降低了虛警率、誤報率，提高了無人機檢測效率。多種無人機探測設備協(xié)同數據融合是為了反無系統(tǒng)重要研究方向，不同探測設備及技術優(yōu)勢互補，后續(xù)團隊將在多場景下驗證并優(yōu)化該方法，提升無人機檢測和識別率應對低空監(jiān)視安全保障多元化應用場景。

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