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目标辐射噪声特征提取方法研究的综述报告
目标辐射噪声特征提取是目前近年来广泛生产关注的领域。目标辐射噪声是指目标在运动或震动过程中所发出的四周环境中的噪声，其特征可以包括声波功率谱、频谱、时域波形、重心频率等多个方面。目标辐射噪声特征提取的目的是为了通过这些特征来判断目标的隐蔽性、探测范围、杂波干扰等重要的性能指标。
目标辐射噪声特征提取方法可以被分为多种不同的技术，例如时间域特征提取方法、频域特征提取方法、小波分析方法、自适应滤波方法等等。
在时间域特征提取方法中，最为常见的是统计特征提取。这种方法首先对目标辐射噪声的时域波形进行采样，然后从中提取均值、标准差、方差等统计指标，用于表示噪声信号的特征。这种方法简便易用，适用于简单的实时应用。但是，在识别信号相似度等高精度要求下，时间域特征提取方法却显得不太精确。
在频域特征提取方法中，最为常见的是基于功率谱密度(PowerSpectralDensity，PSD)方法。这种方法将目标辐射噪声信号转换至频域，然后通过计算其PSD来提取目标信号特征。PSD的计算过程中，可采用傅里叶变换等数学方法对目标辐射噪声信号进行处理。通过PSD，我们可以得到目标信号的频率分布情况，进而可准确地判断信号的频率响应特性，为进一步判断目标的性能指标提供一定的帮助。PSD方法在侦测分析领域中被广泛应用，由于其能够处理不同种类的信号，使得PSD方法成为目标辐射噪声特征提取的标准方法之一。
另外，小波分析方法因其良好的局部性质、多分辨功能等性质，在目标辐射噪声特征提取领域中依然拥有着较大的应用前景。小波分析方法可以将一个信号分解成多个子信号，并可通过其多对象依赖性原理提高信号处理结果的准确度，同时小波分析可以帮助我们修正噪声信号在时间域和频率域的表达方式。
在自适应滤波方法中，则以自适应滤波技术为代表(ADF)。ADF能够基于目标进出信号实现自动修正信号特征，从而改善信噪比等性能指标。ADF能否取决于噪声和目标信号的相关性，且一般应用场景较少，目标辐射噪声特征提取领域中应用仍需探讨。
总的来说，目标辐射噪声特征提取方法在不同场景下都有其优劣之处，只有通过合适的方法进行综合分析，才能得到更为精确的特征提取结果，为目标性能指标的评估和提升提供有用的帮助。