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弹道目标微多普勒特征提取与识别的中期报告
一、研究背景
弹道目标微多普勒特征提取与识别是航空航天领域的一个重要研究方向。对于弹道目标，其速度非常快，因此产生了很强的多普勒效应，在微波雷达信号中产生了频率的偏移。这种偏移量被称为微多普勒，可用于提取弹道目标的运动特征。因此，通过分析信号中的微多普勒特征可以实现对弹道目标的快速识别和跟踪。
二、研究内容
本研究的主要内容是针对弹道目标微多普勒特征提取与识别进行研究。具体研究内容如下：
1.微多普勒特征提取：针对微多普勒特征进行分析，主要包括以下几种方法：
（1）STFT方法：通过时频分析将微多普勒特征转换为时域和频域的信息，从而提取微多普勒信息。
（2）Wigner-Ville分析方法：通过不同的时间频率分辨率，可以更精确地提取微多普勒频率。
（3）高分辨匹配滤波方法：通过滤波和匹配处理，提取微多普勒频率，并对目标进行分类识别。
2.微多普勒特征识别：在提取微多普勒信息后，需要对目标进行识别。主要包括以下几种方法：
（1）特征参数识别方法：通过提取微多普勒特征参数，如频率、时间等，将目标进行分类识别。
（2）神经网络方法：利用神经网络对微多普勒特征进行处理和学习，从而实现对目标的识别。
（3）支持向量机方法：利用支持向量机算法对微多普勒特征进行分类，从而实现对目标的快速识别。
三、研究进展
目前，我们已经完成了对微多普勒特征的提取和处理，并进行了样本数据的收集和预处理工作。我们将应用神经网络方法和支持向量机算法对目标进行分类识别。研究结果将应用于实际弹道目标的跟踪和识别系统中。
四、下一步工作计划
下一步的工作计划主要包括对神经网络和支持向量机模型进行训练优化，提高识别率和效率。同时，我们还将继续完善样本数据集合提高对弹道目标的识别准确度。