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雷达高分辨距离像目标识别方法研究的综述报告
雷达技术作为一种重要的探测和识别工具，具有能够在复杂环境下获取目标信息的优点，应用广泛。其中，高分辨距离像对于目标识别具有重要意义，因此在雷达领域的研究中得到了广泛的应用和发展。
目标识别一直是雷达技术研究的一个重点。在雷达应用中，识别目标的精度和实时性对于避免误判和迅速采取行动非常重要。而高分辨距离像则可以提供更为精确的目标信息，进一步提高了目标识别的精度。因此如何进一步提高高分辨距离像的目标识别准确性和鲁棒性成为研究的重点。
在近年来的研究中，涌现出了许多有效的方法来提高高分辨距离像的目标识别准确性，主要包括以下几个方面：
首先是特征提取和分类。目标的高分辨距离像是由一系列散射中心组成的，不同的目标具有不同的散射特性，因此提取散射中心的特征并进行分类成为目标识别的重要步骤。常见的特征提取方法包括玻塞尔变换、小波变换、时频分析等方法，其中玻塞尔变换广泛应用于雷达图像处理中，具有较好的时域-频域解析能力。
其次是多感知器融合技术。目标识别中，单一的高分辨距离像可能存在不确定性和噪声干扰，因此多种传感器的数据融合可以提供更为准确和可靠的目标信息。例如组合使用雷达和光学图像可以提高目标识别的准确性和鲁棒性。
第三是机器学习算法的应用。如今，随着深度学习算法的发展，基于卷积神经网络(CNN)的目标识别方法在研究中得到广泛应用。CNN具有较好的特征提取和分类能力，并可以应用于目标识别中以提高准确性和鲁棒性。
综上所述，雷达高分辨距离像目标识别方法的研究涉及到多个方面，不同的方法可以提供不同的优势和适用场景。未来，研究人员可以结合实际应用需求进一步探索集成多种方法的目标识别技术，促进雷达技术在各个领域的应用。