机场净空区非合作无人机目标监视的关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    U1833203
  • 项目类别:
    联合基金项目
  • 资助金额:
    210.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F01.电子学与信息系统
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Unauthorized operations of unmanned aerial vehicles (UAV) near airports cause great threats to the civil aviation safety. The wide range and complex environment of the airport clearance area, as well as the low, slow, and small characteristics of UAV, constitute serious challenges to the existing detection measures. In order to monitor the non-cooperative UAV targets in airport clearance area, we focus on construction method of surveillance network guided by the multi-living agent theory, collaborative detection technology using multiple sensors, and synthetic recognition technology via multiple sensors. An experimental system will be developed to verify the deployment plan, collaborative strategy, and synthetic recognition technology in the airport clearance area. This project aims to break through the key technologies such as optimal deployment of the surveillance network based on multi-objective optimization algorithm, signal processing of weak targets in fractional Fourier domain, target detection based on multi-node collaborative mechanism, and target synthetic recognition based on deep forest. The research outcomes can provide theoretical guidance for the development and application of surveillance system, which will improve the detection and recognition capabilities of non-cooperative UAV targets in the airport.
无人机黑飞对机场航班飞行安全造成了极大的威胁。机场净空区范围广、环境复杂,无人机目标具有低、慢、小等特点,对现有探测手段造成了严峻的挑战。为监视机场净空区非合作无人机目标,本项目重点研究多活性代理理论指导下的监视网络构建方法、多元传感器协同探测技术、基于多传感器的综合识别技术,并研制实验系统,在机场净空区对部署方案、协同策略和综合识别技术进行验证。本项目拟突破基于多目标优化算法的监视网络优化部署、微弱目标的分数域信号处理、基于多结点协同机制的目标检测、基于深度森林的目标综合识别等关键技术。研究成果可为监视系统的研制和应用提供理论指导,将提升机场对非合作无人机目标的探测和识别能力。

结项摘要

无人机黑飞对机场航班飞行安全造成了极大的威胁。机场净空区范围广、环境复杂,无人机目标具有低、慢、小等特点,对现有探测手段造成了严峻的挑战。为监视机场净空区非合作无人机目标,本项目结合无线电侦测、雷达和光电等传感器,在提高单传感器探测性能的基础上,重点研究了基于多传感器的协同探测技术、综合识别技术以及目标监视网络构建方法,并在机场净空区对部署方案、协同探测和综合识别技术进行了验证。针对无线电侦测,搭建了分布式TDOA系统,充分利用无人机信号的多域特征,可有效探测和识别复杂电磁环境中的消费级无人机机型超过一百种。针对雷达目标探测与识别,研究了基于回波波形信息的虚警抑制技术,有效降低了杂波引起的虚警;研究了综合多域特征的融合识别网络,实测数据验证雷达对无人机与飞鸟的识别准确率达到96.41%。针对光电目标探测与识别,研究了基于多帧的红外序列小目标检测算法,实现了低空目标的高效检测;研究了多尺度融合超分辨率重建技术,有效增强图像目标识别特征,提升识别距离达15%。在满足机场净空区严格电磁辐射要求的前提下,构建了以被动探测手段为主的多传感器协同探测与识别系统,以较低成本实现了对低慢小目标的高效探测与可靠识别。研究过程中建立了无线电侦测、雷达、光电图像目标识别数据集,在机场、监狱以及城市等重要场所形成了应用示范。研究成果为机场净空区低空安全监视系统的研制和应用奠定了技术基础,将提升机场对非合作无人机目标的探测和识别能力。

项目成果

期刊论文数量(49)
专著数量(2)
科研奖励数量(3)
会议论文数量(8)
专利数量(18)
Point-wise discriminative auto-encoder with application on robust radar automatic target recognition
逐点判别自动编码器在鲁棒雷达自动目标识别中的应用
  • DOI:
    10.1016/j.sigpro.2019.107385
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Signal Processing
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Li Chen;Du Lan;Deng Sheng;Sun Yongguang;Liu Hongwei
  • 通讯作者:
    Liu Hongwei
Robust SAR automatic target recognition via adversarial learning
通过对抗性学习实现鲁棒 SAR 自动目标识别
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Yuchen Guo;Lan Du;Di Wei;Chen Li
  • 通讯作者:
    Chen Li
A semi-supervised infinite latent Dirichlet allocation model for target dis-crimination in SAR images with complex scenes
复杂场景SAR图像目标识别的半监督无限潜狄利克雷分配模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
  • 影响因子:
    8.2
  • 作者:
    Du Lan;Wang Yan;Xie Weitong;Wang Zhaocheng;Chen Jian
  • 通讯作者:
    Chen Jian
Hyperspectral Target Detection Based on Weighted Cauchy Distance Graph and Local Adaptive Collaborative Representation
基于加权柯西距离图和局部自适应协同表示的高光谱目标检测
  • DOI:
    10.1109/tgrs.2022.3169171
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
  • 影响因子:
    8.2
  • 作者:
    Xiaobin Zhao;Wei Li;Chunhui Zhao;Ran Tao
  • 通讯作者:
    Ran Tao
Optimized sparse fractional Fourier transform: Principle and performance analysis
优化稀疏分数阶傅里叶变换:原理与性能分析
  • DOI:
    10.1016/j.sigpro.2020.107646
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Signal Processing
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Zhang Hongchi;Shan Tao;Liu Shengheng;Tao Ran
  • 通讯作者:
    Tao Ran

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其他文献

Fractional Fourier domain analysis of cyclic multirate signal processing
循环多速率信号处理的分数傅里叶域分析
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    陶然
磷脂酶A_2基因多态性与精神分裂症关系
  • DOI:
    10.1016/j.ijpharm.2021.120364
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    --
  • 期刊:
    中国公共卫生
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    史杰萍;于雅琴;张小娟;陶然
  • 通讯作者:
    陶然
基于分数阶傅里叶变换补偿多普勒徙动的动目标检测算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    兵工学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邓兵;陶然;平殿发;马路
  • 通讯作者:
    马路
PTGDS基因多态性与精神分裂症的关系
  • DOI:
    10.2168/lmcs-12(1:9)2016
  • 发表时间:
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  • 期刊:
    吉林大学学报(医学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    桑红;史杰萍;张小娟;俞琼;于雅琴;陶然
  • 通讯作者:
    陶然
基于QFD的服务设计方法及其在图书馆服务系统中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    工业工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈立;徐哲;刘佩华;陶然
  • 通讯作者:
    陶然

其他文献

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陶然的其他基金

驱动/传感集成超结构多尺度力学设计方法与变形机理
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    55 万元
  • 项目类别:
    面上项目
低轨星载被动合成孔径高精度辐射源定位与识别仪器
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    810 万元
  • 项目类别:
    国家重大科研仪器研制项目
形状记忆聚合物异质手性超结构的力学设计、变形机理及实验表征
  • 批准号:
    11902032
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    27.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
分数阶Fourier变换应用基础理论与关键技术及在海洋目标探测中的应用
  • 批准号:
    61331021
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    295.0 万元
  • 项目类别:
    重点项目
基于分数阶Fourier变换的MIMO-OFDM系统及关键技术研究
  • 批准号:
    60572094
  • 批准年份:
    2005
  • 资助金额:
    28.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
分数阶傅立叶分析及应用研究
  • 批准号:
    69972003
  • 批准年份:
    1999
  • 资助金额:
    15.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 批准年份:
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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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