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未知雷达信号PRI的快速分选识别算法研究的中期报告 一、研究背景及研究意义 随着雷达技术的不断发展，雷达已经成为现代军事中不可或缺的重要装备。其中，雷达信号的处理和识别是雷达应用中的关键环节之一。其中，PRI具有极大的信息量，是当前雷达信号处理和分析中的一个热点问题。因此，PRI的快速分选识别算法研究具有重要的理论和实践意义。 二、研究内容 本次中期报告主要介绍如下研究内容： 1. PRI分选识别的概述和相关理论研究； 2. 针对PRI信号的特点，提出了一种基于时域特征提取和深度学习的快速分选识别算法； 3. 对所提取的特征进行了实验验证，并与传统的分选识别算法进行了比较分析。 三、研究进展 本次中期报告的研究进展如下： 1. 完成了PRI信号的概述和相关理论研究； 2. 提出了一种基于时域特征提取和深度学习的快速分选识别算法，并初步进行了实验验证； 3. 对所提取的特征进行了实验验证，并与传统的分选识别算法进行了比较分析，初步验证了所提出算法的有效性。 四、研究展望 下一步的研究工作将聚焦于如下内容： 1. 根据实验结果，优化算法的结构和参数，提高分类性能； 2. 扩充数据集，探究算法在更多情况下的适用性； 3. 继续深入研究PRI信号的相关理论，不断提高算法在实践中的应用能力。