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摘要 — 自动目标分类是非合作式无人机监视雷达在多种国防和民用应用中的一项关键功能。因此，这是一个成熟的研究领域，并且存在许多用于从雷达信号识别目标（包括微型无人机系统（即小型、微型、微型和纳米平台））的算法。它们显著受益于机器学习（例如深度神经网络）的进步，并且越来越能够实现非常高的准确度。此类分类结果通常由标准、通用的对象识别指标捕获，并且源自在高信噪比下对无人机的模拟或真实雷达测量进行测试。因此，很难在实际操作条件下评估和基准测试不同分类器的性能。在本文中，我们首先概述了从雷达数据自动分类微型无人机的主要挑战和注意事项。然后，我们从最终用户的角度提出了一组重要的性能指标。它们与典型的无人机监视系统要求和约束相关。为便于说明，我们展示了从真实雷达观测中选取的示例。我们还在此概述了各种新兴方法和未来方向，这些方法和方向可以为雷达生成更强大的无人机分类器。
使用雷达对无人机进行自动分类 - TechRxiv
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