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Classification of birds and drones by exploiting periodical motions in Doppler spectrum series

Journal of Systems Engineering and Electronics 2023年第1期34卷 19-27页

作者： DUAN Jia ZHANG Lei WU Yifeng ZHANG Yue ZHAO Zeya GUO Xinrong School of Electronics and Communication Sun Yat-Sen UniversityShenzhen 518107China Beijing Institute of Tracking and Telecommunication Technology Beijing 100854China Armed Police Engineering University Xi’an 510507China

With the rapidly growing abuse of drones, monitoring and classification of birds and drones have become a crucial safety issue. With similar low radar cross sections(RCSs), velocities, and heights, drones are usually difficult to be distinguished from birds in radar measurements. In this paper, we propose to exploit different periodical motions of birds and drones from highresolution Doppler spectrum sequences(DSSs) for classification.This paper presents an elaborate feature vector representing the periodic fluctuations of RCS and micro kinematics. Fed by the Doppler spectrum and feature sequence, the long to short-time memory(LSTM) is used to solve the time series classification.Different classification schemes to exploit the Doppler spectrum series are validated and compared by extensive real-data experiments, which confirms the effectiveness and superiorities of the proposed algorithm.

关键词： target classification long-to-short memory(LSTM) drone discrimination Doppler spectrum series

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