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雷达目标识别与超分辨成像方法研究的开题报告
当前，雷达技术已被广泛应用于军事、航空、交通等领域，具有许多独特的优点，例如可以在夜间和恶劣天气条件下工作，并且无需物理连通，具有较高的隐蔽性和抗干扰能力。在雷达应用领域中，雷达目标识别和超分辨成像技术是其中的两个重要方面。其中，目标识别技术是通过信号处理方法将雷达回波信号与多个不同类型的目标的特征进行匹配，以判断雷达探测到的目标是否是待探测目标，并进一步确定其种类和状态；而超分辨成像技术是通过把多次采集的雷达回波信号进行相干叠加，达到高于雷达分辨率极限的成像效果，以提高目标的成像清晰度和精度。因此，本文旨在研究雷达目标识别和超分辨成像方法，并结合实例进行具体分析。
一、雷达目标识别技术
在雷达目标识别过程中，识别算法的有效性和实时性是关键因素。通常来说，雷达信号处理可以分为两个过程：特征提取和分类。其中，特征提取可以分为时域、频域和时频域三种，而分类算法有最小距离分类法、贝叶斯分类法、人工神经网络分类法等。在这里，将就几种常用方法进行介绍。
1.基于逆时域特征提取的雷达目标识别方法
时域方法是目标识别的最早方法之一，其基本思想是将目标的时间域特征提取出来，利用这些特征建立分类器，将目标分类，逆时域方法是其其中之一。通常是先执行一次快速傅里叶变换（FFT），然后求出峰值并将数据倒置为时域空间。接着观察peaky或不同的脉冲间隔，并结合其它特征（如最大幅值，脉冲宽度等）进行分类。
2.基于时频域分布的雷达目标识别方法
时频分析是一种将时域和频域信息相结合的分析方法，它能有效的提取出多时刻雷达回波信号的时变特征。时频域方法是其基础之一。对于不同时刻的雷达回波信号，通过小波分析等方法提取每个时刻的频谱信息，进而得到时频分布图谱。通过分析这些图谱，可以提取出一定的时频域特征，用于区分不同目标。
3.基于人工神经网络的雷达目标识别方法
人工神经网络技术可以利用训练数据自行构造分类器，无需制定专门的分类规则。输入训练样本的雷达回波信号，根据标记好的类别（即人为指定），让神经网络从样本中学习特征，最终得到合适的分类器。
二、超分辨雷达成像技术
传统的雷达成像方法存在分辨率受限的问题，难以获得高分辨率的图像，特别是远距离成像时，这种问题更加严重。超分辨成像技术最早由光学成像发展而来，能够有效的提高雷达成像的分辨率。18世纪末，拍摄多幅图像并利用它们之间的差异，将其叠加到一起，获得高原技术的基本思路。接下来，我们将按照工作原理分别介绍三种常用的超分辨雷达成像技术。
1、ISAR成像技术
ISAR成像技术是指通过雷达回波信号的时频信息进行叠加，从而生成雷达成像图像。具体地说，对于航行中的目标，雷达以多个不同方向和角度进行扫描，记录下目标在不同扫描方向与角度下的微弱回波信号，并对这些信号进行时频分析和叠加处理，就可以获得目标的二维成像。
2、SAR成像技术
SAR成像技术是指以光学立体成像原理为基础，利用雷达的相控阵技术获得目标的三维成像信息。具体来说，SAR雷达必须按照不同方向进行扫描，并记录下目标在不同方向下的回波信号，并利用相控阵技术进行信号的处理与成像，最终获得目标的三维成像信息。
3、MIMO雷达成像技术
MIMO雷达成像技术是一种基于多输入多输出（MIMO）雷达的超分辨成像技术，该技术通过采用多个雷达天线同时发射多个独立的信号，记录下目标在不同方向和角度下的回波信号，并利用计算机仿真和处理技术进行信号叠加和成像，从而获得目标的高分辨率成像。
结语
以上内容就是本文对雷达目标识别和超分辨成像技术的介绍，这两项技术在现代雷达应用领域中具有重要的作用，能够为飞行器的地面观测、导航定位等提供重要支持和保障。值得注意的是，虽然这些技术已经得到了广泛的应用，但是对于不同的应用领域和复杂环境条件下，仍需要针对性的制定相应的方法和技术路线，因此，这两项技术仍然拥有广泛的研究前景。