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基于數據流量的方法或純頻譜模式方法高度依賴于遙測協議或無人機的射頻前端。這些方法可能無法識別使用未知遙測協議運行的無人機。因此，一些研究側重于利用飛行無人機的無線電信號的動力學運動模式來確定其存在。
定位也是無源射頻無人機檢測的重要組成部分。將無人機檢測的完整檢測過程分為射頻頻譜感知和波達方向(DoA)估計。這里介紹一個有用的實驗，該實驗使用基于商用現貨現場可編程門陣列(FPGA)的SDR系統來檢測和定位小型無人機。結果表明，使用基于FPGA的商用SDR系統開發能夠檢測誤差為50-75m的小型無人機的無人機檢測系統是可能的。優化時鐘同步的SDR系統將從根本上減少距離測量誤差。在無人機被動射頻檢測中，如何在普適硬件上實現具有可接受精度的魯棒定位算法仍然是一個有待解決的問題。如何在地面站或其他無人機平臺上部署此類基于射頻的無源系統是無人機檢測中的另一個公開問題。
3.基于視覺的無人機檢測
基于視覺的無人機檢測技術主要集中在圖像處理上。視頻和攝像機被用來捕捉侵入的無人機的圖像。地面站通過視頻和圖片計算出無人機的外觀。傳統的方法主要依靠圖像分割的方法。圖像中無人機和環境的差異用于確定限制區域是否有無人機。
相比之下，最先進的圖像分割方法利用神經網絡直接識別無人機的外觀。一種方法利用熱攝像頭檢測無人機，并利用神經網絡識別無人機。一種輕量級的快速算法，可以在嵌入式系統(Nvidia Jetson TX1)上運行，并識別運動中的無人機。
設計一種基于視覺的無人機實時檢測系統，該系統基于兩個視覺處理平臺：基于FPGA的平臺，可以在10瓦以下工作(即節能)，基于圖形處理單元(GPU)的平臺，可以處理更多的幀。然而，對于FPGA來說，不可能實時更改算法。通過比較不同卷積神經網絡在檢測無人機方面的性能，結果表明，具有更快R-CNN的視覺幾何組(VGG 16)網絡取得了優異的性能。因此提出了一種將不同的圖片組合起來生成合成圖像的方法，以擴展圖像數據集來訓練卷積神經網絡，從而提高無人機檢測的性能。
鳥類是降低圖像中無人機識別能力的一個重要因素。為了使用卷積神經網絡來增強無人機的識別，人們進行了大量的研究工作。調查得出結論，神經網絡算法在識別無人機和鳥類方面很有前景。它比較了使用視頻和圖片數據集識別鳥類和無人機的基于政策的方法和基于神經網絡的算法。結果表明，基于神經網絡的方法在準確性和效率方面可以超過基于策略的方法100倍。因此提出了一種無人機檢測框架，該框架基于視頻流，并使用卷積神經網絡將目標分類為不同類型。這項工作主要集中在區分不同場景中的鳥類和無人機。
與此同時，一些人嘗試使用紅外攝像機來識別無人機。紅外傳感器用于檢測熱量中無人機的微小變化，以識別無人機。這種方法的缺點是電池產生的熱量對結果檢測有顯著影響。與其他對圖像幀進行分類的研究不同，動態視覺傳感器用于捕獲螺旋槳的旋轉頻率，以有效區分無人機和鳥類。
無人機的移動性對基于視覺的方法提出了挑戰，即圖像應該在無人機的不同移動性水平上被捕獲和識別。仿生機器人的檢測精度有限，存在誤識別無人機和鳥類的風險。提高識別精度可以大大提高無人機的檢測和防御效率。
4.基于雷達的無人機探測
與其他傳感器相比，雷達在探測空中目標方面具有日夜操作能力、天氣獨立性以及同時測量距離和速度的能力。然而，常規雷達系統主要用于打擊雷達截面積(RCS)大于1平方米的中大型空中目標，這使得小型低速無人機不可行。由于速度較慢，很難檢測到無人機。因此，需要努力開發新的雷達模型或提高常規系統的探測分辨率。在本節中，我們將討論三類基于雷達的無人機檢測技術：主動檢測、被動檢測和后驗信號處理。
4.1主動檢測通常，有兩種方法可以提高用于無人機監視的常規雷達探測系統的分辨率：利用高頻載波和使用多輸入多輸出(MIMO)波束形成無線電前端。
為了利用更短的波長，X波段和W波段調頻連續波(FMCW)雷達被設計用于無人機探測。他們的解決方案使用雙基地天線，最終將接收到的信號轉換為數字信號用于后處理的正交流。
噪聲雷達被認為是檢測慢速無人機的一種有效方法，其優點是可以通過使用簡單的天線組件和較低的載波頻率來檢測無人機。使用隨機序列雷達進行無人機檢測的可行性在X波段得到了證明，其結果表明，這種雷達可以成為未來高成本高效的無人機檢測解決方案。
計算技術的進步使另一種雷達成為可能，即基于SDR的多模雷達。這種雷達體積小，可配置性強。然而，SDR的運行性能在很大程度上依賴于后端處理器。兩種不同的FMCW雷達實現和一種連續波噪聲雷達實現，以測試其用于無人機檢測的可行性。研究結果表明，模擬實現具有更高的更新率和信噪比(SNR)。
主動雷達的明顯缺點是，它們需要特殊設計的發射機，這些發射機可能不容易部署，并且容易受到反輻射攻擊。
4.2被動探測無源雷達不需要特殊設計的發射機。在本小節中，我們將無源雷達分為兩類：單站無源雷達和分布式合成無源雷達。
4.2.1單站無源雷達這種被動雷達只利用一個照明源。可以分析接收信號的變化，以確定無人機的外觀。一種基于WiFi的無源雷達，用于小型飛機的檢測和二維定位。顯然，這是主動雷達最直接的適應。
