雷达回波中的杂波识别技术开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

杂波是指雷达接收到的除目标回波以外的所有不需要的信号，包括来自地面、海洋、气象以及生物等各种干扰源的反射。

杂波的存在严重影响雷达系统的目标检测、跟踪和成像等性能。

因此，有效地识别和抑制杂波是雷达信号处理中的一个重要研究方向，对于提高雷达系统性能、拓展雷达应用领域具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

雷达杂波识别技术一直是雷达信号处理领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究。

1. 国内研究现状

国内在雷达杂波识别领域的研究起步较晚，但近年来发展迅速，在相关领域取得了一系列重要成果。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真实验和实测数据分析相结合的研究方法，逐步开展以下研究工作：
1.理论分析阶段:深入研究不同类型雷达杂波的产生机理、传播特性和统计特性，分析不同环境、不同雷达参数对杂波特性的影响，构建相应的杂波模型。

研究传统的基于统计特征的杂波识别方法，分析其优缺点和适用范围，为后续研究提供参考。

研究深度学习的基本理论和方法，特别是卷积神经网络和循环神经网络，分析其在雷达杂波识别中的应用潜力和挑战。

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.基于深度学习的雷达杂波精细化识别:不同于传统的基于统计特征的识别方法，本研究将利用深度学习技术，特别是卷积神经网络和循环神经网络，对雷达回波数据进行更深层次的特征提取，实现对不同类型杂波、甚至同一类型下不同子类杂波的精细化识别，提高识别精度。

2.雷达杂波识别算法的鲁棒性优化:针对实际环境中存在的各种干扰因素，如噪声、杂波类型变化、雷达参数变化等，本研究将探索和研究提高深度学习模型鲁棒性的方法，例如数据增强、对抗训练、迁移学习等，以增强模型对不同环境、不同雷达数据的适应性，提高识别算法的可靠性和泛化能力。

3.面向应用的雷达杂波识别技术:本研究将结合具体的雷达应用场景，例如雷达目标检测、天气雷达数据处理等，开发面向应用的雷达杂波识别技术，例如，研究如何将杂波识别技术与目标检测算法相结合，以提高目标检测在杂波环境下的性能。

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] 刘永坦, 刘佳, 郭英. 雷达目标识别技术发展综述[j]. 雷达学报, 2016, 5(2): 129-142.

[2] 张剑云, 王俊, 黎湘. 雷达杂波抑制与仿真[m]. 北京: 科学出版社, 2018.

[3] 罗军, 邓彬, 李永祯, 等. 雷达杂波抑制技术研究进展[j]. 雷达科学与技术, 2019, 17(4): 361-371.