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基于MDCFT的SAR动目标检测与参数估计的中期报告
1.背景
合成孔径雷达（SAR）是一种重要的远程探测技术，它通过对回波信号进行处理，可以获取地面目标的信息。SAR在广泛应用于军事、民用等领域。在实际应用中，SAR面临着目标检测与参数估计等问题。
2.研究内容
本次研究主要研究基于深度学习框架的MDCFT算法在SAR动目标检测与参数估计中的应用。
3.研究方法
（1）建立数据集：首先需要建立一个SAR数据集，包括多种类型的雷达回波信号，在这些信号中加入不同类型的目标，例如车辆、人员、建筑物等。
（2）特征提取：使用MDCFT算法对数据集进行特征提取，得到SAR图像的特征表示。
（3）目标检测：使用深度学习算法对提取出来的特征进行分类和定位，检测出SAR图像中的目标。
（4）参数估计：对检测出的目标进行参数估计，包括目标的速度、方向、大小等参数。
4.预期成果
预期通过本研究可以实现SAR动目标检测与参数估计。具体成果如下：
（1）建立基于深度学习的SAR数据集，包括多种类型的雷达回波信号和不同类型的目标。
（2）提出一种新的MDCFT算法用于SAR目标检测与参数估计。
（3）实现基于MDCFT的SAR目标检测与参数估计方法，对真实数据进行实验验证。
5.研究难点
SAR动目标检测与参数估计具有以下难点：
（1）SAR信号经过了多次反射和绕射，目标系统较复杂，目标信号难以提取。
（2）在SAR图像中，目标与噪声点的密度非常相似，因此，目标检测方法必须具有很高的准确性和鲁棒性。
（3）SAR图像中的目标通常是高度抽象的物体，对目标进行特征提取和分类是一个挑战。
6.研究计划
（1）前期调研和准备，包括查阅相关文献，了解SAR动目标检测与参数估计的基本知识和算法等。
（2）收集和整理SAR数据集，包括多种类型的雷达回波信号和不同类型的目标。
（3）完成基于MDCFT算法的特征提取，确定目标检测模型和目标参数估计方法。
（4）实现目标检测和参数估计算法，对数据进行训练和测试，获得实验结果。
（5）分析实验结果，总结经验和教训，找到问题所在并加以解决。