小型无人机雷达特征与分类技术研究.pdf

2 4 0 2 0 2 4年1期2 0 2 4年第4 6卷第1期小型无人机雷达特征与分类技术研究蒋忠瑜1 刘永宁1 蒋忠强2 余保华1 左靖坤1作者简介:蒋忠瑜(1 9 8 8-),硕士,工程师,研究方向为雷达结构设计。(1.四创电子股份有限公司 合肥2 3 0 0 8 8;2.中国联合网络通信有限公司安徽省分公司 合肥2 3 0 0 8 8)摘 要 随着科技的迅速发展,小型无人机在多个领域如农业、地质勘测、视频侦察等得到了广泛应用。然而,由于其获取成本低、操作简单,引发了如非法侦察、恐怖活动等安全隐患。为解决这些问题,开发了针对小型无人机的雷达目标探测系统。文中主要研究了小型无人机的雷达特征与分类技术,旨在为小型无人机的雷达探测与分类提供理论依据和实用方法。关键词:小型无人机;雷达特征;分类技术中图分类号 T N 9 5 1R e s e a r c ho nR a d a rF e a t u r e sa n dC l a s s i f i c a t i o nT e c h n i q u e s f o rS m a l lU n m a n n e dA e r i a lV e h i c l e sJ I AN GZ h o n g y u1,L I UY o n g n i n g1,J I AN GZ h o n g q i a n g2,YUB a o h u a1a n dZ UOJ i n g k u n1(1.S i c h u a n gE l e c t r o n i c sC o.,L t d.,H e f e i 2 3 0 0 8 8,C h i n a;2.C h i n aU n i t e dN e t w o r kC o mm u n i c a t i o n sC o.,L t d.,A n h u iB r a n c h,H e f e i 2 3 0 0 8 8,C h i n a)A b s t r a c t W i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to f t e c h n o l o g y,s m a l lu n m a n n e da e r i a lv e h i c l e sh a v eb e e nw i d e l yu s e di nv a r i o u sf i e l d ss u c ha s a g r i c u l t u r e,g e o l o g i c a l s u r v e y,v i d e o r e c o n n a i s s a n c e,e t c.H o w e v e r,d u e t o i t s l o wa c q u i s i t i o nc o s t a n ds i m-p l eo p e r a t i o n,i th a s c a u s e ds e c u r i t yr i s k s s u c ha s i l l e g a l r e c o n n a i s s a n c ea n d t e r r o r i s t a c t i v i t i e s.T oa d d r e s s t h e s e i s s u e s,ar a d a r t a r g e td e t e c t i o ns y s t e mf o rs m a l l u n m a n n e da e r i a l v e h i c l e sh a sb e e nd e v e l o p e d.T h i sp a p e rm a i n l ys t u d i e s t h er a d a rf e a t u r e sa n dc l a s s i f i c a t i o nt e c h n i q u e so fs m a l lu n m a n n e da e r i a lv e h i c l e s,a i m i n gt op r o v i d et h e o r e t i c a lb a s i sa n dp r a c t i c a lm e t h o d s f o r r a d a rd e t e c t i o na n dc l a s s i f i c a t i o no f s m a l l u n m a n n e da e r i a l v e h i c l e s.K e y w o r d s S m a l l d r o n e s,R a d a r f e a t u r e s,C l a s s i f i c a t i o nt e c h n o l o g y0 引言近年来,小型无人机因小巧灵活、成本较低,在各个领域得到了广泛应用。然而,小型无人机因易于被滥用而成为公共安全的隐患。由此,开发高效、准确的无人机雷达目标探测系统成为了当务之急。当前,雷达系统在检测、跟踪方面已相对成熟,但在小型无人机的目标识别方面仍面临诸多挑战。一方面,由于小型无人机的雷达散射截面与鸟类和昆虫相似,使雷达系统在探测时易发生虚警。另一方面,微小无人机的雷达反射特性及微多普勒信号的分析与提取,也是当前研究的热点和难点。1 无人机雷达结构设计无人机雷达系统作为航空侦察与监测的核心设备,其结构设计主要包括天线、接收机、发射机和数据处理单元。天线作为雷达信号的发送和接收部件,通常需要具备一定的指向性和增益特性,以确保雷达信号能准确照射到目标区域。接收机负责接收反射回来的雷达信号,而发射机则负责生成和发送雷达探测信号。数据处理单元负责对接收到的雷达信号进行处理和分析,包括信号解调、滤波、目标检测等。此外,无人机雷达还需具备稳定性和抗干扰性,以适应复杂多变的飞行环境。在设计时,还需考虑雷达系统的重量、体积、功耗等,以确保其适应无人机的载荷要求和续航能力。另外,要考虑机械机构的设置。为了减少雷达对无人机飞行性能的影响,雷达部件通常要设计为与无人机机身紧密集成的形式。还要选取高强度、轻质的复合材料,以构造雷达的外壳和内部结构,这既能保证雷达的机械强度,又能使其重量较轻。此外,机械结构还需要考虑散热问题,因为雷达在工作时会产生大量热量,如果不能有效散热,则可能影响雷达和无人机的稳定性和寿命。2 小型无人机雷达特征2.1 散射截面特征在雷达波的照射下,小型无人机所产生的散射截面特2 0 2 4年1期2 4 1 征具有独特性。雷达散射截面缩写为R C S,是衡量目标在雷达波照射下所产生回波强度的关键物理量。微小无人机的后向散射截面与其他小型飞行目标如鸟类、昆虫等有许多相似之处,这常导致雷达的虚警率较高。R C S实际上是一个假想面积,其用一个各向均匀的等效反射器的投影面积来表示。例如,某型号的小型无人机在某个特定波段的R C S可能在正前方为0.1 m2,这与一些中等大小的鸟类相似。但其侧向R C S可能会达到4 m2及以上。值得注意的是,小型无人机的R C S并不是一个固定值,其会随着无人机的不同视角、雷达的工作频率等因素而变化。小型无人机的雷达散射截面不仅与其形状、尺寸、结构和使用材料有关,还与入射电磁波的频率、极化方式和入射角度紧密相关,无人机的机身、机翼、旋翼和机载设备都会对其R C S值产生影响。2.2 微多普勒信号特征小型无人机的飞行特性,导致其微多普勒信号在雷达检测中展现出独特的模式。微多普勒信号通常与运动物体的速度变化相关,为雷达系统提供了有关物体速度和方向的细节信息。由于小型无人机常进行急剧的速度和方向变化,其微多普勒信号与其他飞行物体相比有显著差异,如民用飞机 或 鸟 类。在 实 验 环 境 中,当 一 个 小 型 无 人 机 以2 0 k m/h的速度飞行并执行一个急转弯时,其微多普勒频移可能在23 k H z范围内变化,而同等速度下飞行的大型飞机则仅显示出微小的频移。这种区别使雷达系统能更精确地区分小型无人机和其他飞行物体。此外,无人机的旋翼运动也会产生特定的微多普勒特征,这些特征与固定翼飞机或直升机的特征截然不同。旋翼的旋转速度和刀片数,都会在微多普勒信号中留下独特的“指纹”。因此,通过对微多普勒信号的分析,不仅可以识别目标是否为无人机,还可以进一步确定其具体型号和运行状态,为现代防空系统提供强大的工具1。2.3 多频段响应特征当雷达在多个频段上进行照射时,小型无人机表现出的散射特性和响应模式各有差异。例如,在X频段下,某型号的小型无人机可能显示出1.5 m2的雷达散射截面(R C S),而在L频段下,其R C S可能降至0.5 m2。这种多频段的差异响应源于无人机的物理尺寸、结构以及材料属性与不同频率雷达波的相互作用。此外,材料的介电常数、电导率以及无人机表面的粗糙度等因素在各频段下都对R C S产生影响。值得注意的是,某些小型无人机使用了专门的雷达吸收材料或涂层,使其在特定频段下具有低R C S,但在其他频段下可能会产生明显的雷达回波。由于雷达波的波长与无人机的部分尺寸相近,某些频段下可能出现强烈的共振现象,导致R C S在某些特定角度上出现显著的峰值。这样的多频段响应特性为雷达系统提供了独特的机会,通过比较不同频段下的回波,可以更精确地检测、定位和分类小型无人机。2.4 结构轻量化特征小型无人机雷达在结构轻量化特征方面的表现,综合运用了材料、设计和技术,以满足在有限载重条件下实现高性能雷达系统的目标。随着航空航天材料科学的进步,小型无人机雷达的结构部件采用了越来越多的先进的轻质复合材料,这些材料不仅具有高强度和耐腐蚀性,而且重量轻,极大地减轻了整体负担。在设计层面,工程师通过对雷达系统各个部件的精细优化,努力减少不必要的体积和重量,从而实现结构的紧凑和轻量化。例如,天线设计中广泛采用微带天线或贴片天线等,既保持了良好的性能,又减轻了重量。除了材料和设计的创新,小型无人机雷达的结构轻量化也得益于现代制造技术的发展。例如,3 D打印技术的应用使复杂的雷达结构部件可以一体成型,减少了连接部件的使用,进一步减轻了重量。3 无人机雷达分类技术3.1 雷达探测技术雷达,即无线电探测与测距,是一个成熟的技术体系,其主要利用无线电波传播的原理对目标进行探测、跟踪和识别。在无人机防御领域,雷达技术是核心,尤其是在远距离对无人机进行准确定位和跟踪时。这种技术具有探测距离远、空间定位准确、反映速度快的优势。无人机通常在空中飞行,与传统的地面或海上目标相比,它们的雷达截面积相对较小,这意味着对其进行探测和跟踪需要更高的精度和分辨率。雷达探测技术主要通过发射无线电波对目标进行检测,当这些无线电波碰到物体时,它们会被反射回来。雷达系统通过计算无线电波发射和接收的时间差来测量目标的距离。而对于无人机,尤其是现代的隐形或低可观测性无人机,其设计通常是为了减少雷达的反射面积,使其更难被探测。因此,为了有效地对这些无人机进行探测,雷达系统必须具有高度的灵敏度和高分辨率。除了传统的探测模式,现代雷达还包括多种调制和扫描方式,如脉冲编码、线性调频、相扫和机扫等,以满足不同的探测和跟踪需求。例如,相扫雷达可以通过改变相位来快速扫描目标,而机扫雷达则使用物理机械方式来定向其波束2。3.2 无线电频谱探测技术无线电频谱探测技术是无人机雷达分类中的一种关键技术,它主要利用无人机在飞行过程中所发射的无线电信号进行识别和分类。该技术依赖于对无线电信号的精准捕获和分析,其中包括对信号特性的深入研究,如频率、相位和幅度等参数。通过综合分析这些参数,可以对不同类型的无人机进行准确地分类和识别。无线电频谱探测技术的核心是信号处理和特征提取。对捕获的信号进行时频分析,可以运用如快速傅里叶变换(F F T)等方法,揭示信号的频谱特性。为了提高分类的准确性和鲁棒性,还需考虑信移动信息2 4 2 2 0 2 4年1期号的实时性和动态变化。可以引入自适应和动态调整的机制,根据实时捕获的信号特性动态调整分类策略和模型参数。同时,也可以采用多传感器融合技术,通过多个不同类型的传感器获取更全面和多角度的信号信息,提高系统的分类性能。此外,环境和背景噪声也是影响无线电频谱探测性能的重要因素。因此,需要在系统设计和算法实现中考虑噪声抑制和干扰消除的策略。例如,通过空时处理技术,如波束形成和空时滤波等,可以改善信号的接收质量,提高系统的抗干扰能力。无线电频谱探测技术作为无人机雷达分类的重要方向,其研究和实现涉及信号处理、特征提取、机器学习及多传感器融合等多个领域的知识和技术。3.3 光电探测技术光电探测技术在无人机雷达分类技术中占有重要地位,其以独特的优势被广泛应用于无人机的检测、识别和分类。该技术融合了光学和电子技术,充分利用了光的传播特性和电子技术的数据处理能力。在无人机探测中,光电探测技术主要通过对无人机目标的光学特性进行分析和处理。这包括采用多种光学传感器,如红外传感器、可见光相机和激光雷达等,捕获无人机在不同光谱范围内的辐射或反射信号。在特征提取和分类方面,光电探测技术主要从复杂背景中提取无人机的特征,通过对图像和信号的深度分析,识别出无人机的形状、大小、颜色和红外特性等信息。利用先进的图像处理算法,如边缘检测、目标跟踪和模式识别等,可以从丰富的光电数据中提取出有助于分类的特征信息。同时,机器学习算法如支持向量机(S VM)、随机森林和深度神经网络等也被用于分类和识别提取出的特征。为了提高探测和分类的准确性,光电探测系统需要进行多光谱、多角度和多时相的综合分析,这可以配置多个工作在不同光谱范围的传感器或采用多帧图像融合技术来实现。通过这种方式,系统能获取到更丰富和多元化的信息,提高无人机的识别准确率。光电探测技术还需要考虑环境因素对探测效果的影响。例如,天气、光照和地形等因素都可能对光电信号的传播产生影响。因此,在系统设计和算法选择时,需要考虑这些因素,并采取相应的补偿或校正策略。3.4 声波探测技术声波探测技术主要是捕捉无人机运行时产生的声波信号,通过分析这些信号的频率、幅度和时域特性,可以实现对无人机类型和状态的准确分类。无人机在飞行过程中会产生特定的声波模式和频率特征,这些声波信号包含了丰富的信息,如旋翼的转速、机体的震动和气流的涡旋等,都可以作为分类和识别的依据。在声波探测技术中,传感器的选择和布局是实现高精度分类的关键。高灵敏度的麦克风阵列能从不同方向捕获到无人机的声波信号,通过空间滤波和波束形成技术,可以有效提高信号的信噪比和定向性。在信号处理方面,时频分析是提取声波特征的常用方法。短时傅里叶变换(S T F T)、小波变换和谐波分析等技术都可以分析声波信号的频谱特性和时变性。为了实现精确的无人机分类,机器学习和模式识别技术在声波探测中也发挥了重要作用。通过训练分类器,如神经网络或支持向量机,系统可以学习和识别不同无人机的声波特征模式。此外,由于环境噪声和干扰的影响,降噪和信号增强技术也是声波探测系统中不可忽略的部分。自适应滤波、谱减法和空间滤波等方法可以提高声波信号的质量。在声波探测系统的实际应用中,也需要考虑多种因素对系统性能的影响,如传播距离、气候条件和地形地貌等。因此,系统设计和参数选择需要根据实际应用场景进行优化,以实现对无人机的高效和准确分类。综合运用声学原理、信号处理和机器学习技术,可以使声波探测技术成为无人机雷达分类的有力工具3。3.5 集成结构雷达技术近年来,集成结构雷达技术成为无人机雷达发展的重要方向,其着重于雷达系统与无人机的完美融合,以提高整体性能并降低系统的可检测性。与传统的、作为独立部件安装在无人机上的雷达系统不同,集成结构雷达技术旨在让雷达部分与无人机的其他部分无缝集成,从而形成一个统一、协同工作的系统。这种集成方式的优势在于其可以减少风阻和雷达的外部暴露部分,从而提高航空动力学性能,并在一定程度上降低雷达的可检测性。此外,集成结构雷达还可以实现更高的结构强度和稳定性,提高雷达的工作稳定性和可靠性。随着先进材料技术、微电子技术和电磁学的发展,集成结构雷达技术的实现越来越可行。例如,使用新型的电磁材料和微带天线技术,可以实现高效、紧凑的雷达天线,这些天线可以直接集成到无人机的机翼、机身或其他部位,而不会对其形状和性能产生负面影响。同时,随着无人机尺寸的减小和性能的提高,雷达系统的小型化和轻量化也成为可能,这为集成结构雷达技术的应用提供了条件4。4 结语本文系统且深入地探讨了小型无人机的雷达特征与分类技术。通过对比和分析不同的特征提取和分类方法以及在各种环境条件下的雷达探测性能,来寻找一种准确、高效的小型无人机目标识别方法。参考文献1孙延鹏,李思锐,屈乐乐.基于多域特征融合的旋翼无人机分类识别J.雷达科学与技术,2 0 2 3(4):4 4 7-4 5 3,4 5 9.2胡雪晴,毛庆洲,胡庆武,等.无人机机载激光雷达四面塔镜三维成像方法J.激光与光电子学进展,2 0 2 3(1 4):3 2 0-3 2 8.3向东阳,张振宇,彭小宏,等.小型电子战无人机干扰炮位雷达运用研究J.现代雷达,2 0 2 2(6):1 3-1 8.4张亚豪.低空小型无人机雷达检测与识别D.哈尔滨:哈尔滨工业大学,2 0 2 1.移动信息