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脉压雷达信号的识别与参数估计算法研究的中期报告
一、研究背景和意义
脉压雷达是一种常用的雷达系统，其信号具有高压缩比和较宽的带宽，适用于目标检测和跟踪、地物探测等多个领域。在脉压雷达中，目标反射回来的信号与发射信号经过一定的处理后，可以得到脉冲压缩信号。因为目标信号很小，而噪声信号却很大，因此如何进行脉压雷达信号的识别和参数估计是脉压雷达研究的重要问题。
二、研究内容和进展
本文基于文献综述，提出了两种脉压雷达信号的识别和参数估计算法，分别是基于Hilbert变换和基于小波变换的算法。
1.基于Hilbert变换的算法
该算法的基本思想是将脉冲压缩信号进行Hilbert变换，得到解析信号，并通过解析信号的幅度和相位信息来识别目标。该算法具体步骤如下：
（1）将脉冲压缩信号进行Hilbert变换，得到解析信号；
（2）对解析信号的幅度进行归一化处理；
（3）通过阈值判决的方式来识别目标；
（4）利用目标信号的相位信息来进行参数估计。
该算法相对简单，但对噪声的鲁棒性较差。
2.基于小波变换的算法
该算法的基本思想是将脉冲压缩信号进行小波分解，利用小波变换的多分辨率特性来提取目标信号，并通过目标信号的频率信息来进行参数估计。该算法具体步骤如下：
（1）将脉冲压缩信号进行小波分解，分解到目标信号所在的频带；
（2）利用小波分解得到的高频系数来提取目标信号；
（3）通过目标信号的频率信息来进行参数估计。
该算法对噪声的鲁棒性较好，但需要对小波分解的参数进行优化，才能达到最佳的性能。
三、下一步工作计划
本文进一步计划如下：
（1）深入研究基于Hilbert变换和基于小波变换的算法，并对算法进行优化；
（2）对算法进行仿真实验，分析算法的性能和适用范围；
（3）利用实际脉压雷达数据对算法进行验证和性能评估。