基于多域特征和分类器融合的旋翼无人机与飞鸟分类方法

本发明涉及一种基于多域特征和分类器融合的旋翼无人机与飞鸟分类方法，包括：首先利用雷达对旋翼无人机与飞鸟进行观测，获取相应的雷达回波信号；然后对数据进行预处理，得到回波信号的频谱、时频谱和倒谱；接着进行多域特征提取，分别在时域、频域、时频域和倒频域上提取特征；最后基于Stacking融合多个分类器，将多域特征分别输入到K近邻、支持向量机、XGBoost模型和随机森林中进行组合与学习，融合四个基分类器的分类结果作为下一层元分类器的输入，得到最终分类结果。本发明提取了多种不同域的特征，保证了特征的全面性和多样性，并且使用Stacking对多个分类器进行融合，充分利用不同分类器的优点，提高了旋翼无人机与飞鸟目标分类的准确率。