4.2 识别能力提升与微多普勒雷达技术解析

在反无人机系统（C-UAS）中，目标识别能力一直是核心技术瓶颈之一。虽然理论上系统应能够区分不同目标类型，但在实际应用中，识别性能往往受限于稳定跟踪条件。目前，大多数系统仅能对如鸟类和无人机等目标实现“Tier-2 分类（Classification）”级别的识别能力。为了突破这一限制，微多普勒雷达技术已成为当前反无人机雷达研究的重点方向。

微多普勒雷达的工作原理与优势

微多普勒特征不仅能够反映目标的运动状态，还包含其结构细节信息。在雷达波段的选择上，光学区波段通常优于谐振区，因为谐振区可能因谐振效应增强主体散射，从而抑制微多普勒信号。较短的波长有助于产生更明显的多普勒频移，而更高的多普勒分辨率则有助于增强微多普勒特征，从而更准确地区分主体结构与微运动部件。

实际应用中，微多普勒雷达常采用X波段与Frequency Continuous Wave Modulation（FCWM）技术，具备低峰值功率（可低至1W）和高频率分辨率的特点，同时兼顾成本效益。结合短时傅里叶变换（STFT）等算法生成的时频图或倒谱图，并应用如卷积神经网络（CNN）或长短期记忆网络（LSTM）等深度学习分类器，系统不仅能够区分鸟类与无人机，还可进一步识别无人机的具体类型，例如直升机型、固定翼及多旋翼无人机。

此外，微多普勒方案还具备一定的系统自适应与升级潜力。然而，该技术仍面临一些挑战：首先，为获取高质量的微多普勒图像，通常需在较近距离（一般在几千米内）进行探测，并需要较高的信噪比（SNR）。这意味着雷达必须处于跟踪凝视状态，并具备足够长的驻留时间与非相参累积次数，否则图像质量与识别性能会显著下降。其次，尽管基于深度学习的分类器效果显著，但其特征提取过程缺乏可解释性，且性能高度依赖训练样本质量，存在一定的系统性风险。

微多普勒雷达工作原理示意图 微多普勒图像示例

4.3 态势感知与系统性能优化

在反无人机系统中，雷达的态势感知能力是决定其实际效用的关键。受成本限制，多数反无人机雷达采用单面阵天线，通常仅能监视特定区域。若需实现360°全覆盖，系统将面临检测、跟踪与识别三者之间的资源平衡难题。

关键矛盾与系统瓶颈

为提高检测概率，系统需较长的雷达驻留时间；而为实现高效跟踪，则需更高的重访速率。这两者之间存在制约关系：快速扫描会缩短驻留时间，从而降低检测概率，反之亦然。此外，识别性能也受到影响——若依赖微多普勒等特征进行目标判别，较短的驻留时间会削弱频率分辨率，进而影响识别准确性。因此，传统“航迹雷达”与“微多普勒雷达”在实际部署中难以实现性能的最优平衡。

解决方案：并行处理与多维感知

为解决上述矛盾，关键在于改进雷达信号处理流程，将传统的串行、单向处理模式转变为并行、双向处理架构。具体措施包括：

  1. 跟踪与识别单元分离：识别单元可独立处理当前波束内的回波，无需依赖跟踪信息；
  2. 检测识别一体化（IDR）与先识别后跟踪（TAR）：识别结果可反馈至检测或跟踪单元，从而提升检测概率与跟踪效率；
  3. 边扫描边识别边跟踪：实现实时全景监视与多目标动态显示。

这种新型架构将传统三维感知雷达（距离、速度、位置）升级为四维系统（增加属性识别），显著增强了态势感知能力，真正实现“所见即所得”的监控效果。

实际应用与性能验证

反无人机雷达初期更关注漏警问题，但通过降低检测门限并结合ATR（自动目标识别）技术，可在控制虚警的同时显著提升探测距离。实验表明，集成ATR的雷达可有效探测RCS为0.01~0.卤±1 m²的小型无人机，探测距离扩展至12公里甚至更远，并能够准确识别船只、多种鸟类及无人机类型。

ATR技术与跟踪信息结合，大幅提升了系统的整体态势感知能力。例如，在海面监测场景中，系统可清晰区分船只与捕食鱼类的海鸟，并实时更新目标轨迹与属性，响应延迟仅为毫秒级（约10ms），体现出优异的实时性能。

态势感知应用场景示意图

5. 结论

反无人机雷达相比传统防空雷达更加依赖自动目标识别（ATR）技术。传统操作员可依据航迹与RCS等信息判别大型高速目标，但低慢小（LSS）无人机目标在杂波中难以检测与分类，必须借助先进的ATR方法。

未来的研究方向应聚焦于多模态特征融合、多样化雷达站部署与多传感器集成，以构建更完善的C-UAS（反无人机系统）解决方案。本文主要结论如下：

  1. ATR技术对反无人机雷达至关重要，尤其适用于Group 1&2类别无人机；
  2. 当前主流设计（如航迹判别与微多普勒方案）均需雷达处于跟踪凝视状态，可能导致系统响应延迟，限制整体性能提升；
  3. 通过整合ATR功能，可显著扩展探测距离、增强识别与态势感知能力，实现从3D到4D感知的跨越，推动军事、民用与商业领域反无人机技术的发展。

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