当无人机没有自动发射射频旌旗，或发射的射频旌旗无法靠得住检测时，那么使用雷达手艺或者是探测/跟踪无人机的一种有吸引力的方式。与光学传感器相反，雷达是有源传感器，它们能够不分日夜的工作。
在本文中，我们将考虑基于雷达的无人机探测/跟踪/分类手艺，并对文献中的相关工作进行综述，首要对毫米波雷达、超宽带雷达及其他基于雷达的手艺进行介绍。
毫米波雷达
毫米波雷达具有非常大的带宽，是以能够供应高差别率，能够促进对未经授权的UAS的正确检测、分类和跟踪。基于雷达的微型无人机探测的一个首要挑战是它们具有非常小的雷达截面(RCS)，与较大的无人机比拟，它们只在较低的高度和较低的速度下航行。
使用毫米波雷达能够正确地剖析多普勒频谱，为无人机的类型分类供应信息。稀奇的是，相对于UAS整体活动，UAS的扭转叶片的相对活动发生时变多普勒特征能够实现高精度UAS分类。
尽管使用方针的常规特征来区分小型UAS和鸟类平日很难题，但揭示微型多普勒特征却能够成功地对其进行识别。稀奇是当方针相对于雷达切向移动时，相对距离不会发生光鲜转变，多普勒特征是方针分类甚至跟踪的独一起原。此外，对航行UAS的检测和分类与其他UAS避免或者的碰撞具有主要意义。
使用35GHz工作频率调制一连波(FMCW)雷达对DJIPhantom2 (四轴航行器)和DJIS1000 (octocopter)无人机进行分类，雷达局限在30-90米之间。因为高载波频率，视察到距离多普勒剖面中的宽多普勒旁瓣。另一方面，能够提取关于无人机的距离，径向速度，巨细，类型甚至外形的信息(若是使用两个天线，则提取高度)。
M.Caris提出了一种毫米波雷达，工作频率为94GHz，发射功率为20dBm，带宽为1GHz，距离差别率为15cm。雷达能够笼盖10米到几百米的距离。
J.Klare则考虑使用16领受、16发射的MIMO雷达在旌旗处理过程中生成256个虚拟元素，以检测和跟踪无人机。雷达工作在36GHz中心频率，并使用持续时间为500ns的脉冲。斥地了一个假设磨练框架，以确定无人机是否存在于某个局限/角度中。其实验究竟表明，对方针无人机能够在跨越100米的距离和约5米/秒的径向速度下进行正确跟踪。
MIMO雷达作为多基地雷达的一种，在通信与雷达系统的交叉范畴具有广宽的应用前景。MIMO雷达采用大局限星散天线，能够实现较高的空间分集，使方针的检测和参数估量加倍正确。在该方面，商议了MIMO雷达若何获得比传统相控阵雷达更大的分集增益，从而提高探测和跟踪质量。
在MIMO雷达中，可采用非正交波形进行传输，适被选择的一组波形可获得与正交波形沟通的分集增益。从分歧的角度来看，MIMO雷达能够经由对很多去相关子信道输出进行统计平均来获得几乎恒定的信噪比，个中模拟为SwerlingI的小RCS波动被改善为SwerlingII情形而没有任何时间损失。
此外G.Rankin考虑了一种MIMO雷达方式，这种方式是比来成长起来的用来稀少雷达阵列的；设计了MIMO雷达的毫米波平面阵列，在毫米波频率下，因为多普勒效应增加，扩展序列长度受到限制。考虑了24GHz和94GHz，并供应了发射器/领受器阵列设置的单元结构。
UWB
因为UWB具有非常高的时间差别率，故其普遍应用于雷达设备中，用于跟踪人、车辆、心跳和生命体征。针对UWB传输的天真的FCC划定使得UWB雷达的使用成为检测/跟踪无人机的可行替代方案。
在现有文献中已经考虑使用UWB手艺来检测无人机。在早期的一项工作中，考虑在微型航行器上使用C波段UWB雷达(以6.35GHz为中心的500MHz带宽)，其应用包罗用小RCS探测四周障碍物以避免碰撞。
还有学者考虑到24-26GHz频段，研究了来自无人机的UWB雷达回波的特征，这表明无人机转子叶片的回波能够用于UAS分类目的。W.Troy研究了使用时域P410UWB雷达的无人机中扭转叶片的逆合成孔径雷达(ISAR)成像。
J.Ochodnicky研究得出Iris+的检测概率跟着RCS的降低而降低。Y.A.Nijsure提出一种检测-防撞的UWB雷达机载实现，它还实现了MIMO雷达，以提高UAS方针检测概率。使用所提出的UWBMIMO雷达手艺，使用五个方针无人机的仿真究竟表明它们能够正确地定位在仰角/方位角域中。
此外，还能够使器具有天线阵列的短程UWB雷达进行高速移动方针的探测/定位。除了考虑使用UWB雷达探测无人机的研究外，比来还有一些文献考虑使用UWB手艺进行无人机定位。
作者验证了行使时域卡尔曼滤波，能够腻滑噪声局限似然估量，以获得对方针UAS的正确局限估量。多个雷达位置的距离估量可用于检测UAS的位置。定向天线和波束形成手艺能够进一步用于增加雷达检测局限。
其他雷达手艺
除了基于毫米波和UWB的雷达手艺之外，较低中心频率的窄带雷达也可用于检测UAS。
例如，F.Firotanelli考虑使用工作在2.4GHz的多静态雷达来剖析具有分歧有效载荷的微型无人机(DJIPhantomVision2)的微多普勒签名，并将无人机分类为无负载，200g有效载荷和500g有效载荷类别；使用23dBm的发射功率，以及具有24dBi增益和10°×10°波束宽度的水平极化天线，雷达方针距离小于100m。所提出的特征检测手艺始终为分歧的有效载荷类型实现跨越90％的分类精度。
在与F.Firotanelli雷同的配景下，M.Ritchie考虑使用2.4GHz雷达对具有分歧有效载荷的无人机进行分类。使用与RCS和微多普勒特征相关的无人机的特征，而且使用诸如判别剖析，朴实贝叶斯和随机丛林理论的分类手艺。
F.Hoffmann行使标记的时域和微多普勒判袂来行使2.4GHz雷达(使用恒定误报率检测器)检测无人机，经由增加地面杂波与无人机反射之间的差别。
此外，引入了扩展卡尔曼滤波器用于在二维中跟踪无人机。M.Ritchie进行了频率为2.4GHz，带宽为45MHz的DJI无人机的RCS仿真和测量，揭示了分歧无人机/叶片材料对雷达系统观测到的特征的影响。
除此之外，还有基于非共焦视距(NLOS)雷达的无人机检测与跟踪手艺、射线追踪模拟手艺等雷达手艺用于检测UAS。
