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雷达目标识别方法研究的中期报告
本研究旨在探索雷达目标识别方法，通过对雷达信号特征进行分析，在特征空间中进行目标分类和识别，为雷达目标识别技术的发展做出贡献。
目前研究进展如下：
1.对雷达信号进行特征提取
采用了时域和频域相结合的方法对雷达信号进行特征提取。时域特征包括脉冲宽度、方位角速率、多普勒频率等；频域特征包括频率、功率谱密度等。通过对这些特征进行分析，可以挖掘出目标的物理特性，从而进行目标分类和识别。
2.构建特征空间
将提取出的特征组成一个特征向量，在特征空间中表示目标。通过对目标的特征向量进行分析，可以将目标映射到特征空间的不同区域，从而进行目标分类和识别。
3.目标分类和识别算法研究
目前采用的算法包括支持向量机、人工神经网络、决策树等。通过对这些算法的比较和研究，可以得出不同算法在不同情况下的优缺点，并综合应用不同算法，提高目标分类和识别的准确率和速度。
4.实验验证
通过对现有数据进行分析，在不同场景下验证了目标分类和识别算法的效果。结果表明，采用多种特征和算法的综合方法，可以显著提高目标分类和识别的准确率和速度。
未来工作计划：
1.进一步研究和改进特征提取算法，提高特征提取的效率和准确率。
2.探索新的目标分类和识别算法，进一步提高目标识别的准确率和速度。
3.进行更多的实验验证，验证算法的可行性和效果，同时积累更多的数据资源。