【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及基于序贯特征提取的无人机与飞鸟目标分类方法及系统。
技术介绍
1、目前，“低慢小”无人机无论在很多领域都发挥着重要的作用。虽然无人机在各行业都有着广泛的应用，但在一些场景下也带来了巨大的威胁。雷达探测作为无人机反制的重要一环，是目前最主要的无人机发现方式。然而由于“低慢小”无人机体积小，与鸟类目标在尺寸、反射特征和运动模式都较为相似，因此增加了雷达对此类目标的探测和识别的难度。
2、全息凝视雷达作为一种覆盖全空域并且可以多功能同时运行的雷达系统，采用宽发窄收的波束设计，且每个窄波束都包含单独的接收和处理系统，并利用长时间积累技术，可在复杂杂波背景下检测“低慢小”目标，并可以提供目标运动特征和精细的微多普勒特征，基于此特征可实现“低慢小”目标的识别分类，因此全息凝视雷达在无人机探测方面有较大的优势。
3、目前，以全息凝视雷达为基础的现有目标分类技术，主要存在以下问题：(1)基于特征提取的分类技术中很少有对特征分类显著性进行系统的评价，多数为直接利用主成分分析等算法对特征向量进行筛选，缺少了...
【技术保护点】
1.基于序贯特征提取的无人机与飞鸟目标分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标航迹包括若干个航迹点；每个所述航迹点由测量信息和多普勒信息组成；所述测量信息包含所述航迹点的距离、高度和方位；所述多普勒信息是从积累检测的中间结果距离多普勒数据中获取到的对应距离的一维多普勒数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述目标航迹延伸的过程中，将滑窗对齐到所有所述目标航迹中的最新航迹点，得到所述最新航迹点对应的窗航迹多普勒数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述窗...
【技术特征摘要】
1.基于序贯特征提取的无人机与飞鸟目标分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标航迹包括若干个航迹点；每个所述航迹点由测量信息和多普勒信息组成；所述测量信息包含所述航迹点的距离、高度和方位；所述多普勒信息是从积累检测的中间结果距离多普勒数据中获取到的对应距离的一维多普勒数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述目标航迹延伸的过程中，将滑窗对齐到所有所述目标航迹中的最新航迹点，得到所述最新航迹点对应的窗航迹多普勒数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述窗航迹多普勒数据进行特征提取，得到目标特征集，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过训练好的...
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