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雷达一维距离像特征提取与识别方法研究的综述报告
雷达一维距离像特征提取和识别是雷达信息处理中的重要问题，其目的是从雷达海量数据中提取出对目标物理特性有识别作用的特征，实现对目标的分类和识别。本文对雷达一维距离像特征提取和识别方法的研究进行综述。
一、特征提取方法
一维雷达距离像中的目标特征包括目标的尺寸、形状、反射率等。本节将介绍常见的一维距离像特征提取方法。
1.傅里叶变换
傅里叶变换是一种常用的信号处理方法，可以将时域信号转变为频域信号，并且不会损失原始信号信息。一维距离像在进行傅里叶变换后可以获得目标反射率和振幅等信息。
2.小波变换
小波变换是一种新的信号处理方法，其可以将时域信号转化为时频域信号，具有多分辨率、局部特性等优点。因此，小波变换在雷达一维距离像处理中也得到了广泛应用。
3.多尺度分析
多尺度分析是一种将原始信号进行多次局部平滑的技术，可以更好地提取出目标区域的特征信息，并可以提高目标的分类准确率。
4.神经网络
神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，可以模拟出人脑学习和识别的能力。在雷达一维距离像处理中，神经网络可以自动学习和提取出目标的特征信息。
二、识别方法
在雷达一维距离像处理中，目标的识别方法通常包括基于规则的方法和机器学习方法。
1.基于规则的方法
基于规则的方法通常采用雷达信号处理的物理环节设计规则和判据，通过特定的算法来识别目标。这种方法的优点是对目标物理特性有明确的定义，但缺点是不适合复杂的情况。
2.机器学习方法
机器学习方法是一种基于数据的自适应方法。机器学习方法包括半监督学习、监督学习和无监督学习等多种方法。在雷达一维距离像处理中，机器学习方法通常采用神经网络、支持向量机和随机森林等方法，通过学习目标的样本来进行目标的识别。
三、总结
雷达一维距离像处理是雷达目标识别的关键环节。特征提取是实现目标识别的基础，而目标的识别方法直接影响识别的准确率和效率。本文综述了雷达一维距离像特征提取和识别的主要方法，希望能够为后续的雷达目标识别研究提供一定的参考。