AirGuard：面向集成感知与通信系统的无人机与鸟类识别方案
信号处理
2026-03-16 v1
摘要
本文提出一种面向集成感知与通信（ISAC）系统的无人机（UAV）与鸟类识别方案，结合信号处理与深度学习。我们首先提供低空目标监测的基本场景，建立 UAV 与鸟类的运动方程及回波信号模型。随后从回波信号中提取低空目标的集中化微多普勒（cmD）谱和高分辨率距离剖面（HRRP）。进而设计一种基于卷积神经网络（CNN）的双特征融合低空目标识别网络，作为输入采用 cmD 谱图和 HRRP 图像，联合区分 UAV 与鸟类。同时生成 237600 组 cmD 与 HRRP 图像样本用于训练、验证与评估。所提出的 AirGuard 方案经仿真实验验证其有效性。
引用
@article{arxiv.2603.13112,
title = {AirGuard: UAV and Bird Recognition Scheme for Integrated Sensing and Communications System},
author = {Hongliang Luo and Zhonghua Chu and Tengyu Zhang and Chuanbin Zhao and Bo Lin and Feifei Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.13112},
year = {2026}
}