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认知跟踪雷达系统设计与仿真研究的中期报告
一、研究背景和意义：
随着现代雷达技术的不断发展，雷达的性能和功能不断提高，越来越多的应用场景需要雷达实现对目标的精确跟踪和识别。但是现有的雷达系统在目标跟踪和识别方面存在着一些问题，例如跟踪目标时的抖动、目标的遮挡、弱目标的跟踪等问题。为了解决这些问题，研究人员提出了一种新型的雷达系统——认知跟踪雷达系统。
认知跟踪雷达系统结合了人类视觉系统和计算机视觉的优点，能够在复杂的场景中实现对目标的快速跟踪和识别。该系统能够自适应地调整参数，对目标进行动态跟踪和识别。因此，认知跟踪雷达系统具有重要的研究价值和广泛的应用前景。
二、研究目的：
本研究的目的是设计和仿真一种认知跟踪雷达系统，研究其跟踪精度、识别能力和稳定性，并优化其性能，为工程应用提供理论和技术支持。
三、研究方法和内容：
1.系统结构设计和算法选择：结合现有的认知跟踪雷达系统，设计一种适合本领域的系统结构，选择合适的算法实现对目标的跟踪和识别。
2.软件平台搭建：利用目前流行的仿真软件，在计算机上实现系统的仿真，并对系统进行优化。
3.跟踪和识别精度分析：通过模拟实验，对系统的跟踪和识别精度进行评估，分析不同参数对系统性能的影响。
4.性能优化：根据实验结果，对系统的算法和参数进行优化，提高系统的跟踪和识别性能，以及稳定性。
四、预期成果：
1.提出一种适合本领域的认知跟踪雷达系统结构，并设计出相应的控制算法。
2.利用仿真软件进行系统实现和仿真，并进行结果分析和优化。
3.实验分析系统性能，评估其跟踪和识别精度，并进行相应的优化。
4.提供一种可行的解决方案和技术支持，为实现对目标的精确跟踪和识别提供理论和技术支持。
五、参考文献：
1.AlirezaFasih，WenshengZhang，Cognitiveradarsensingformulti-targettracking，IEEE2018
2.XiaqingDing,TaoHu,JieYang,CognitiveRadarforTargetTracking，IEEE2015
3.FranckD'alessandro,YannickDeville,etal.,CognitiveRadarSignalProcessing:ANewArchitectureforanEfficientDetectionatLow-SNR，IEEEAerospaceandElectronicSystemsMagazine2018