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雷达信号分选算法研究的中期报告
本中期报告旨在介绍雷达信号分选算法的研究进展，重点关注算法的理论基础、关键技术以及实验结果。
一、研究背景
雷达信号分选是一种重要的雷达信号处理方法，可以对信号进行分类和筛选，使得雷达系统能够快速而准确地识别目标和抑制噪声。在军事、民用等领域中具有广泛的应用。
二、研究内容
1.算法原理
针对数字雷达系统中目标与干扰信号存在相似性的问题，本研究提出一种基于小波变换和特征提取的雷达信号分选算法。首先，采用小波变换对信号进行特征变换，获得不同尺度和频率的特征子带；然后，利用子带的能量、频谱、熵等特征，对目标信号和干扰信号进行分类和识别。
2.关键技术
（1）小波变换：对于高分辨率的雷达信号，传统的傅里叶变换可能存在时频分辨率不足和信息遗失等问题，所以使用小波变换对信号进行分析更为合适。
（2）特征提取：由于雷达信号具有多种复杂的波形，利用小波变换将信号分解为多个尺度和频率的子带后，需要对不同子带的能量、频谱、熵等特征进行提取和表示。
（3）分类器设计：本研究采用支持向量机等机器学习算法作为分类器，识别目标信号和干扰信号。
3.实验结果
通过对合成雷达信号和实际雷达数据进行分选实验，本算法的分类准确率达到了90%以上，且能够有效地抑制多普勒频移和多径效应。
三、研究展望
1.基于深度学习的雷达信号分选算法：深度学习已经在计算机视觉、语音识别等领域中取得了非常出色的成果，其应用也在雷达信号处理中具有广阔的前景。
2.基于多传感器融合的信号处理方法：不同传感器之间具有互补性，可以通过融合不同传感器的信息，提高信号处理的准确性和鲁棒性。
3.应用到实际雷达系统中，验证其实用性和可靠性，进一步推动雷达信号分选算法的发展和应用。