【项目介绍】基于机器学习的低空小、微无人机识别技术对于现代雷达探测系统而言,无人机和飞鸟同属于低空小、微特征的一类典型目标,而面对比较复杂的环境,如何有效区分两者类型并完成识别是当下急迫且重要的难题。常规方法是从目标的微动特征差异进行区分,但由于两者回波微弱,很难通过时频分析方法提取目标特征。针对无人机与鸟类轨迹的特性差异,我们设计了多维特征提取方法,包括轨迹角度变化、航向角振荡、速度分布等物理量,为分类模型提供了充分的信息支持。我们采用了多种主流机器学习算法的组合,通过Stacking集成学习方法,有效提升了模型的预测能力和泛化性能。本项目聚焦无人机与