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基于动态规划算法的天波超视距雷达弱目标检测的开题报告
一、研究背景
天波超视距雷达是一种利用天线阵列探测弱目标的高分辨雷达系统，具有抗干扰性强、探测距离远等特点，适用于舰船、飞机、无人机等平台上进行目标探测和跟踪。在实际应用中，对弱目标进行有效检测是天波超视距雷达的重要研究方向之一。
传统的天波超视距雷达弱目标检测方法主要基于信号处理，利用相关性和统计特性对目标和噪声进行分离，但由于噪声的复杂性和变化性，这类方法在实际应用中存在一定的局限性。
近年来，随着计算机性能和存储资源的大幅提升，基于机器学习和深度学习的弱目标检测方法得到了长足发展。然而，这些方法一般需要大量的数据和运算量，难以满足天波超视距雷达实时检测的需求。
因此，本研究针对天波超视距雷达弱目标检测问题，提出一种基于动态规划算法的快速检测方法，以解决传统方法的局限性和机器学习方法的低效性。
二、研究内容及方法
1.研究内容
本研究的主要内容为天波超视距雷达弱目标检测方法的设计与实现，具体包括以下方面：
（1）研究天波超视距雷达信号特点，分析其在弱目标检测中的优势和劣势；
（2）设计基于动态规划算法的快速弱目标检测方案，克服传统方法的局限性；
（3）通过模拟实验和实际数据采集，验证动态规划算法在弱目标检测中的有效性和实用性；
（4）对比分析基于动态规划算法的快速弱目标检测方法与传统方法及机器学习方法的优缺点。
2.研究方法
本研究采用如下方法进行：
（1）研究天波超视距雷达信号特点和弱目标检测的基本原理，明确研究对象和目标；
（2）分析动态规划算法作为一种典型的优化算法在弱目标检测中的应用前景，探究动态规划算法的理论基础和实现方法；
（3）根据天波超视距雷达信号特点，设计基于动态规划算法的快速弱目标检测方案，制定算法流程和实现细节；
（4）通过模拟实验和实际数据采集，对所设计的动态规划算法进行验证、测试和优化；
（5）对比分析基于动态规划算法的弱目标检测方法与传统方法及机器学习方法的优缺点，评估其性能和适用性。
三、研究预期成果
1.设计出基于动态规划算法的天波超视距雷达弱目标检测方案，具有较高的检测率和较低的误检率，可有效解决传统方法的局限性。
2.通过模拟实验和实际数据采集，验证动态规划算法在弱目标检测中的有效性和实用性，为天波超视距雷达系统的应用提供技术支持。
3.对比分析基于动态规划算法的弱目标检测方法与传统方法及机器学习方法的优缺点，评估其性能和适用性，为相关领域的研究提供参考。
四、研究计划
1.第一年（完成文献综述和算法设计）：
（1）收集和阅读相关文献资料，研究天波超视距雷达信号特点和弱目标检测方法；
（2）探究动态规划算法在弱目标检测中的应用特点，制定算法设计方案；
（3）根据算法设计方案，完成基于动态规划算法的天波超视距雷达弱目标检测算法的实现。
2.第二年（完成算法实验和性能优化）：
（1）采用Matlab等工具进行算法仿真实验，分析其适用性和性能表现；
（2）根据实验结果，对算法进行优化改进，提高其检测率和误检率；
（3）通过实际数据采集，验证所设计的算法在实际应用中的可靠性和有效性。
3.第三年（完成论文撰写和答辩）：
（1）撰写论文草稿并进行修改和完善；
（2）准备论文答辩相关材料和演示文稿；
（3）完成论文答辩和评审，获得博士学位。