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一种基于波系数的雷达目标识别方法研究的中期报告
本研究旨在探索一种基于波系数的雷达目标识别方法，通过对不同目标的雷达返回信号进行分析，提取其特征波形的波系数，建立目标库，并利用分类器进行目标识别。
目前为止，已完成以下工作：
1.数据收集与预处理：从实验室雷达平台上采集了多种目标的雷达返回信号，包括人体、小车、塔架等，进行了数据清洗和滤波处理，保证数据的准确性和可信度。
2.特征提取：采用小波变换对不同目标的雷达返回信号进行分解，提取出每一层的小波系数，然后对各个层的小波系数进行分析，筛选出具有较好识别性能的特征波形，用于后续的目标识别。
3.目标建库：根据目标特征波形，建立目标信号库，包括人体库、小车库、塔架库等。目标库的建立是识别的基础，为后续的分类器提供了重要的数据支持。
接下来，我们将进行以下研究工作：
1.分类器的选择和优化：根据目标库的建立，将不同目标的特征波形输入到分类器中，采用支持向量机（SVM）或神经网络等算法进行训练和优化，提高目标识别精度和鲁棒性。
2.鲁棒性测试：利用不同的测试数据集和不同的测试环境，对已训练好的分类器进行测试，检验其在不同情况下的识别精度和鲁棒性。
3.系统集成：将分类器与目标库相结合，构建完整的目标识别系统，并进行系统测试和性能评估。
通过本研究的探索和实验，我们希望能够提供一种基于波系数的雷达目标识别方法，为实际应用提供可行性解决方案和科学依据。