基于同步压缩短时傅里叶变换的微型无人机识别

来源：电讯技术杂志2021年第1期北京时间：

作者：孙延鹏,赵越,屈乐乐

单位：(沈阳航空航天大学 电子信息工程学院,沈阳 110136)

摘要：针对利用雷达微多普勒效应的微型无人机识别问题，提出了一种基于同步压缩短时傅里叶变换（Synchrosqueezing Short-Time Fourier Transform,SSTFT）的分类识别方法。首先对无人机的微多普勒回波信号进行SSTFT从而获得信号时频谱，然后对时频谱进行多维度特征提取获得回波信号的时频特征及频率变化特征，最后将所获得联合特征输入到支持向量机（Support Vector Machine,SVM）中进而实现无人机的分类识别。基于实际雷达数据的实验结果表明，所提无人机分类方法准确率可达到97.03%。

关键词：微型无人机识别；微多普勒效应；同步压缩短时傅里叶变换；特征提取；

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61671310)；辽宁省兴辽人才计划基金项目(XLYC1907134)；航空科学基金项目(2019ZC054004)；辽宁省百千万人才工程基金项目