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一种基于波系数的雷达目标识别方法研究的开题报告

1.研究背景和意义

随着雷达技术的不断发展，雷达目标识别在军事、安保、交通等领域中得到了广泛的应用。传统的雷达目标识别方法主要是基于回波信号的特征参数进行识别，如雷达信号的幅度、频率、相位等信息。但这种方法受到了许多因素的影响，如目标的旋转、运动等变化，使得特征参数难以提取和鲁棒性较差。

近年来，一种基于波系数的雷达目标识别方法逐渐得到了研究者的关注。该方法是利用二维小波变换对雷达回波信号进行处理，提取出小波系数作为目标的特征向量，并通过分类器进行识别。该方法具有不受目标旋转和运动影响、抗噪性强、可扩展性好等优点，能够提高雷达目标识别的准确率和效率。

因此，基于波系数的雷达目标识别方法的研究具有重要的现实意义和实际应用价值。

2.研究内容和目标

本文主要研究基于波系数的雷达目标识别方法。具体包括以下内容：

（1）分析小波变换的基本原理及其在雷达目标识别中的应用；

（2）设计基于小波变换的目标特征提取方法，提取出目标的小波系数作为特征向量；

（3）构建分类器进行目标的识别与分类；

（4）测试并评估该方法的识别准确率和鲁棒性。

本文的目标是实现一个高效可靠的基于波系数的雷达目标识别方法，为实际应用提供技术支持。

3.研究方法和技术路线

（1）对小波变换及其在雷达目标识别中的应用原理进行研究和分析；

（2）对于雷达回波信号的预处理，设计一种基于小波变换的目标特征提取方法，提取小波系数作为特征向量；

（3）建立分类器对目标信号进行分类；

（4）结合实际数据和仿真数据对该方法进行测试并评估。

4.研究进度和计划

本课题的计划分为以下几个阶段：

（1）文献综述和算法分析：2021年10月-2021年12月；

（2）设计和实现目标特征提取方法：2022年1月-2022年4月；

（3）建立分类器进行分类：2022年5月-2022年8月；

（4）算法测试及性能优化：2022年9月-2022年12月。

目前已经完成了文献综述和算法分析的工作，正在着手进行目标特征提取方法的设计和实现。预计在2022年完成该论文的研究和撰写。