由于在国家安全和管理空中运载交通方面的新兴应用,对无人机的远程监控已成为全球目标。 尽管无人机体积相对较小,但无人机可以携带大量有效载荷,这需要监控,特别是在未经授权运输危险货物的情况下。 无人机的飞行动力学在很大程度上取决于室外风力条件和随身重量,这影响了无人机身体的倾斜角度和叶片的旋转速度。 监视雷达可以捕获这两种效应,为接收回声提供足够的信噪比和调整后的后处理检测算法。 在这里,我们进行了一项系统研究,以证明微型多普勒分析能够消除风和重量对悬停无人机的影响。 效果背后的物理与飞行控制器有关,因为无人机抵消重量和风的方式不同。 当有效载荷平衡时,它会对所有四个转子施加一个额外的负载对称,导致它们旋转得更快,从而以更高的频率产生与刀片相关的微型多普勒移位。 然而,风的影响是不同的。 风试图取代无人机,并抵消这一点,无人机向侧面倾斜。 因此,前转子和后转子以不同的速度旋转,以保持无人机车身相对于气流方向的倾斜角度。 这导致微多普勒光谱的分裂。 通过在受控环境中执行一组实验,特别是用于电磁隔离的回声室和用于施加确定性风条件的风洞,我们证明可以使用基于微多普勒光谱分支的简单确定性算法提取风和有效载荷细节。