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连续波雷达信号识别与参数提取技术研究的综述报告
连续波雷达（ContinuousWaveRadar，CWR）是一种基于连续输出微波信号的雷达系统。其主要通过对反射回来的信号进行分析，实现对目标的探测和跟踪。作为雷达技术的一种重要分支，CWR技术因其无需调频和快速跟随目标等优点，应用范围极为广泛。因此，对于连续波雷达信号识别与参数提取技术的研究也是我们必须深入探讨的内容。
首先，CWR信号分析是实现雷达跟踪和探测工作的基础。因此，对连续波雷达反射信号的分析和识别是CWR技术研究的首要任务。在对CWR信号进行分析和识别时，主要需要利用到FFT、discreteFouriertransform（DFT）等技术，以提取其频谱或频率特征，以识别目标。此外，还需要注意到信噪比对信号分析和识别的影响，因此一些信噪比调整、滤波、去噪等技术也可以为该过程提供帮助。
在分析和识别CWR信号之后，下一步则是需要对信号进行参数提取和图像重建等工作。这主要包括脉冲压缩、距离测量、角度测量、速度测量等。其中，脉冲压缩技术常常被用于信号的范围测量中。通过将发射的信号进行压缩，可以增加信号的时间带宽，提高信噪比，并减小目标距离误差。距离测量则是通过沿发射-接收路径上的时间延迟，来计算信号与目标之间的距离。角度测量则是利用雷达的喇叭天线发射具有不同方向性的辐射波，探测目标的方向并计算其角度。而速度测量则是利用多普勒效应，通过测量目标与雷达之间的速度差异，来计算目标的速度信息。
另一方面，在实际应用中，常常需要针对特定目标进行跟踪和识别。例如，需要监测交通工具或飞行器的轨迹，识别航空器或无人机无人驾驶设备等。因此，在CWR技术研究中，同样需要考虑到这些目标的特殊性和不同场景的差异。为了实现更加精确和可靠的目标跟踪，需要通过针对特定目标或场景的优化来改进算法模型和实现方法。
综上所述，连续波雷达技术的分析与识别非常重要。在CWR技术的研究中，需要借助多种技术手段与算法实现，如FFT、DFT、脉冲压缩、距离测量、角度测量、速度测量等，以实现对目标的跟踪和识别。通过进一步提高CWR技术的研究和应用，在未来有望为实现更加高效、快速和精确的雷达监测和控制提供更为有效的手段。