常规雷达目标架次检测方法研究的开题报告一、选题背景及意义雷达检测在军事及民用方面都有广泛应用，而雷达的目标架次检测是其中最重要的应用之一。目标架次检测旨在识别雷达系统中多个回波信号之间的时差，确定不同的目标在距离轴上的位置和数量，以及目标的速度和方向数据等信息。因此，实现目标架次检测对于提高雷达检测精度、实现自动化检测具有十分重要的意义。当前雷达目标架次检测主要依赖于人工操作，需要高度的专业技能，对于系统的准确性和效率存在一定影响。针对这一问题，发展一种自动化智能目标架次检测方法，应用不断增长的计算机科技来处理雷达回波信号，可以提高雷达检测系统的效率和精确度，具有极其重要的现实价值和应用前景。二、研究内容和目标本文将结合雷达回波信号分析和机器学习算法，提出一种常规雷达目标架次检测方法。具体而言，本文将从以下两个方面进行研究：1.雷达信号分析：首先，对雷达检测回波信号信号进行预处理，如滤波去噪、信号分割等，然后利用信号处理算法提取信号中的目标特征，目前通用的参数包括速度、加速度、相位等信息。而这些参数对于目标架次检测来说是关键的，因其可在无序信号数据集内确定相对位置，在机器学习算法中得到更好的训练效果。2.机器学习算法：针对目标架次检测，本文将针对回波信号数据集合采用经典机器学习算法进行训练，包括半监督学习、深度卷积神经网络（CNN）等。此外，本文还将从算法可行性、准确性、时间和空间复杂度等方面比较算法、进行实验验证。三、研究方法和步骤本文的研究方法包括文献调研、理论分析、实验设计和数据处理等。具体而言，我们将：1.对国内外文献进行统计、分析和比较，全面了解目标架次检测领域的研究现状、存在问题及未来发展方向。2.针对目标检测问题，通过对常规雷达回波信号进行分析和处理，确定目标所特有的特征数据，并采取恰当的机器学习算法进行训练和模型优化。3.针对目标架次检测系统，设计并搭建一个实验平台，使用典型的常规雷达信号数据集，训练和测试系统。4.针对实验平台生成的数据进行处理，从训练和测试的准确性、时间复杂度、空间复杂度等方面综合评估，分析比较各个方法的优劣。四、研究预期成果1.本文将分析和总结领域内国内外的相关研究，确定目标检测问题的重要性和应用前景。2.本文对常规雷达回波数据进行处理，提取目标架次检测所特有的特征数据，通过机器学习算法的训练，实现常规雷达目标架次检测目标。3.本文将根据实验结果，分析和比较不同的方法和算法优劣，为常规雷达目标架次检测领域的研究和应用提供有价值的参考指南。五、研究计划本文的时间进度计划如下：阶段一：目标架次检测技术的分析与研究（3个月）阶段二：待处理的雷达回波信号分析与特征提取（2个月）阶段三：机器学习算法选型、训练及测试（3个月）阶段四：数据结果分析与实验验证（3个月）阶段五：撰写论文、检查及修改（2个月）注：计划时间可能存在变化，实际情况以实验为准。六、参考文献1.胡洪达.多普勒雷达动目标检测技术研究[D].南京航空航天大学,2008.2.刘鹏,章涛.雷达目标分类方法及应用研究[J].电子技术应用,2013,39(3):152-157.3.朱启亮.基于神经网络的雷达目标识别技术研究[D].南京航空航天大学,2010.