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雷达信号分选关键算法研究的综述报告
雷达信号分选是指将高噪声背景下的雷达信号进行筛选和分类，以实现目标检测和跟踪的技术。该技术在雷达图像处理中占据着重要的地位，在军事、民用等领域都有广泛的应用。雷达信号分选的关键算法是通过对雷达信号进行预处理及特征提取，再采用适当的分类器对目标和噪声进行判别。本文将对雷达信号分选关键算法的研究进展进行综述。
1.预处理
雷达信号处理的首要任务是进行预处理，以消除噪声和杂波等干扰。传统的预处理方法主要有滤波和去除杂点等。其中，中值滤波是一种简单而有效的滤波方法，能够排除噪声，并保留信号的边缘特征。另外，基于局部自适应阈值分割的方法也能消除噪声和杂波，提高信噪比。
2.特征提取
对于雷达信号的特征提取，通常采用频谱、时域、极坐标等几种方式。其中，频域分析方法是最常用的特征提取方法之一，通过对信号进行傅里叶变换，可以得到其频域分布信息。时域分析方法则是在时间域内对信号进行分析，包括自相关、互相关、功率谱等。极坐标法是将雷达信号转换为以雷达为原点的极坐标坐标系，以方位角和距离为变量进行分析，目的是获得雷达目标的极坐标信息。
3.分类器
对于特征提取后的信号，需要通过分类器进行目标和噪声的判别。目前，常用的分类器有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和朴素贝叶斯分类器（NBC）等。SVM是一种基于间隔最大化的分类方法，具有良好的泛化性能和鲁棒性。ANN则是一种基于人工神经网络的分类方法，其模型具有较强的自适应性和非线性映射能力。NBC则是一种基于贝叶斯定理的分类方法，具有较高的精度和效率。
总之，雷达信号分选关键算法是通过预处理、特征提取和分类器等多种方法相结合，以实现目标检测和跟踪的技术。随着深度学习技术的发展，深度神经网络也逐渐应用于雷达信号分选中，并取得了良好的效果。未来随着算法和技术的不断推进，雷达信号分选在多个领域将会有更加广泛的应用。