飛鳥(niǎo)和無(wú)人機(jī)(UAVs)是典型的"低慢小"目標(biāo),具有低可觀(guān)測(cè)性,對(duì)兩者的有效監(jiān)視和識(shí)別成為保障空中航路安全、城市安保等需求迫切需要解決的難題。飛鳥(niǎo)和無(wú)人機(jī)目標(biāo)類(lèi)型多、飛行高度低、機(jī)動(dòng)性強(qiáng)、雷達(dá)散射截面積小,加之探測(cè)環(huán)境復(fù)雜,給目標(biāo)探測(cè)帶來(lái)極大困擾,已成為世界性難題。因此迫切需要研發(fā)"看得見(jiàn)(檢測(cè)能力強(qiáng))、辨得明(識(shí)別概率高)"的無(wú)人機(jī)、飛鳥(niǎo)等"低慢小"目標(biāo)監(jiān)視手段和技術(shù),實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的精細(xì)化描述和識(shí)別。該文集中對(duì)近年來(lái)復(fù)雜場(chǎng)景下旋翼無(wú)人機(jī)和飛鳥(niǎo)目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)的研究進(jìn)展進(jìn)行了歸納總結(jié),介紹了飛鳥(niǎo)和無(wú)人機(jī)探測(cè)的主要手段,從回波建模和微動(dòng)特性認(rèn)知、泛探模式下機(jī)動(dòng)特征增強(qiáng)與提取、分布式多視角特征融合、運(yùn)動(dòng)軌跡差異、深度學(xué)習(xí)智能分類(lèi)等方面給出了檢測(cè)和識(shí)別的有效途徑。最后,該文總結(jié)了現(xiàn)有研究存在的問(wèn)題,對(duì)未來(lái)復(fù)雜場(chǎng)景下飛鳥(niǎo)和無(wú)人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)的發(fā)展進(jìn)行了展望。

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本文編號(hào)：3968046