研究目的
研究无人机的极化特性，并利用极化分解方法开发一种用于其自动分类与识别的新算法。
研究成果
该算法基于无人机的极化特性进行有效分类与识别，在各类噪声条件下展现出强鲁棒性，其性能尤其在信噪比高的情况下优于传统聚类方法。
研究不足
该研究仅限于两种类型的无人机，并依赖于特定的极化分解方法。在不同环境条件下以及对更多类型无人机的有效性仍需进一步研究。
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基于极化分解的快速搜索与发现密度峰值聚类（CFSFDP）无人机识别方法
DOI：10.3390/electronics7120364
期刊：Electronics
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
无人驾驶飞行器（UAV）已成为民用和军事领域的重要目标。然而，其极化特性研究甚少。本文通过融合三种极化分解方法，研究了无人机的极化特性。提出了一种自动分类识别无人机的新算法，该算法包含学术顶级期刊《科学》中提出的一种聚类方法。首先，成像算法的选择确保了雷达图像的质量；其次，基于Pauli、Krogager和Cameron极化分解可提取无人机的局部几何结构；最后，实验证明，在融合三种极化分解方法后，采用快速搜索和发现密度峰值（CFSFDP）聚类的所提算法在各种噪声条件下均优于原始方法。
作者：
Hao Wu，Bo Pang，Dahai Dai，Jiani Wu，Xuesong Wang
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