天波超視距雷達(dá)機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的開題報(bào)告

天波超視距雷達(dá)機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的開題報(bào)告一、研究目的和意義隨著無人駕駛、航空遙感和軍事打擊等應(yīng)用領(lǐng)域的快速發(fā)展，雷達(dá)技術(shù)在目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤上的作用也日益重要。超視距雷達(dá)作為一種性能出色的探測(cè)器，其量測(cè)距離遠(yuǎn)，分辨率高，適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)得到了廣泛關(guān)注。為了更好地利用超視距雷達(dá)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，在對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化研究的過程中，本課題提出了研究天波超視距雷達(dá)機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的問題。本課題旨在探究天波超視距雷達(dá)在機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中的適應(yīng)性和優(yōu)化方法，為實(shí)現(xiàn)高性能目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤提供支持和參考。此外，本課題還可以拓展超視距雷達(dá)的應(yīng)用范圍，為工業(yè)生產(chǎn)、民用和軍事領(lǐng)域的目標(biāo)探測(cè)提供更加優(yōu)化的解決方案。二、研究?jī)?nèi)容和方法本課題的核心內(nèi)容是探究天波超視距雷達(dá)機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的方法和技術(shù)優(yōu)化。具體包括以下幾個(gè)方面：1.超視距雷達(dá)信號(hào)獲取和處理，包括信號(hào)采集、濾波、降噪、解調(diào)等技術(shù)。2.機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法研究，采用圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺等方法實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的識(shí)別和追蹤，包括基于模型的檢測(cè)算法和基于模板匹配的檢測(cè)算法等。3.與該任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)集獲取和處理，包括超視距雷達(dá)采集到的數(shù)據(jù)和機(jī)動(dòng)目標(biāo)的真實(shí)數(shù)據(jù)集。4.研究算法的性能和精度，并提出優(yōu)化方案和方法，如使用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)、引入多種傳感器進(jìn)行綜合探測(cè)等。在研究方法上，本課題將結(jié)合實(shí)驗(yàn)仿真和算法優(yōu)化等方法進(jìn)行研究，通過對(duì)實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果的分析，進(jìn)一步確定優(yōu)化算法和技術(shù)方向。三、預(yù)期成果和創(chuàng)新點(diǎn)本課題的預(yù)期成果主要包括以下兩個(gè)方面：1.提出一種適用于天波超視距雷達(dá)機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的算法和優(yōu)化方案，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤。2.探究超視距雷達(dá)在目標(biāo)檢測(cè)方面的應(yīng)用和優(yōu)化方法，為高性能目標(biāo)探測(cè)提供支持和參考。本課題的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：1.針對(duì)天波超視距雷達(dá)的特點(diǎn)和機(jī)動(dòng)目標(biāo)的特征，提出了一種高精度的目標(biāo)檢測(cè)算法和優(yōu)化方案。2.將多種傳感器進(jìn)行綜合探測(cè)，提升了超視距雷達(dá)的適應(yīng)性和探測(cè)精度。3.對(duì)超視距雷達(dá)的應(yīng)用進(jìn)行了深度探究，為超視距雷達(dá)在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)化和發(fā)展提供支持。四、參考文獻(xiàn)[1]XieL,ChenS,ZhangS,etal.AMiniaturizedLong-RangeUAV-BorneFMCWRadarforDetectionofSmallTargets[J].IEEEAccess,2019,7:14747-14756.[2]DengY,WangJ,WangK,etal.AutonomousNavigationofUnmannedSurfaceVehicleviaDeepReinforcementLearning-BasedTargetDetectionandTrackinginMmWaveRadarImage[J].IEEEJournalofOceanicEngineering,2021,46(1):246-259.[3]HeY,WangS,GuoB,etal.ASignalProcessingandModel-BasedTrackingApproachtoDetectMovingMondPrismsUnderSnowandIce[C]//2020IEEEInternationalSymposiumonCircuitsandSystems(ISCAS).IEEE,2020:1-5.[4]QiuL,WangR,DongF,etal.AnAlgorithmforShort-RangeUAVRadarTrackingofSmallandSlow-MovingTargets[J].Sensors,2021,21(4):1274.[5]SunJ,WeiS,HuG.MovingTargetDet