面向智能船舶的雷达目标检测方法研究与仿真开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

智能船舶是未来航运业发展的重要方向，其核心是利用先进的感知、通信、决策和控制技术，实现船舶的自动化和智能化航行，提高航运效率和安全性。

雷达作为智能船舶感知系统的重要组成部分，承担着目标检测、定位、跟踪等关键任务，其性能直接影响着智能船舶的航行安全和效率。

研究面向智能船舶的雷达目标检测方法具有重要的理论意义和现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

雷达目标检测是雷达信号处理领域的一个重要研究方向，近年来，随着智能船舶技术的快速发展，面向智能船舶的雷达目标检测技术也得到了广泛关注和研究。

1. 国内研究现状

国内学者在智能船舶雷达目标检测方面开展了大量研究工作，并取得了一定的研究成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将围绕面向智能船舶的雷达目标检测方法展开深入研究，主要内容包括：
1.分析智能船舶雷达目标检测的特点和难点。

2.研究传统雷达目标检测方法，例如：恒虚警检测(cfar)方法、动态规划方法等，分析其在智能船舶雷达目标检测中的应用效果。

3.研究基于深度学习的雷达目标检测方法，例如：卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)等，探讨其在智能船舶雷达目标检测中的应用优势。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真实验和对比研究等方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解智能船舶雷达目标检测技术的研究现状、发展趋势和关键技术，为研究方案的制定提供参考依据。

2.理论分析阶段：分析智能船舶雷达目标检测的特点和难点，研究传统雷达目标检测方法，例如：恒虚警检测(cfar)方法、动态规划方法等，并探讨其在智能船舶雷达目标检测中的应用效果。

3.算法设计阶段：研究基于深度学习的雷达目标检测方法，例如：卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)等，并结合智能船舶雷达目标检测的特点，设计适用于智能船舶的雷达目标检测算法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对智能船舶雷达目标检测的特点和难点，提出适用于智能船舶的雷达目标检测方法，例如：基于深度学习的雷达目标检测方法、复杂环境下的雷达目标检测方法等。

2.构建雷达目标检测仿真平台，对所提方法进行仿真验证，评估其性能指标，例如：检测概率、虚警概率、检测精度等，为算法的优化和改进提供参考依据。

3.通过理论分析和仿真实验，揭示不同雷达目标检测方法的性能差异和适用条件，为智能船舶雷达目标检测技术的发展提供理论指导和实践参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 熊鹰,郭海涛,李龙.智能船舶发展现状与趋势[j].中国航海,2020,43(04):1-7.

2. 吴楠,郭晨,章雪,等.基于改进yolov3的无人船雷达目标检测方法[j].舰船电子对抗,2023,46(02):43-48.

3. 崔迪.基于深度学习的雷达目标检测方法研究[d].哈尔滨工业大学,2021.