雷達(dá)系統(tǒng)多分辨率建模與仿真研究的開(kāi)題報(bào)告

雷達(dá)系統(tǒng)多分辨率建模與仿真研究的開(kāi)題報(bào)告開(kāi)題報(bào)告一、題目：雷達(dá)系統(tǒng)多分辨率建模與仿真研究二、研究背景：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，雷達(dá)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于軍事、航空、航天、海洋、地球物理探測(cè)等領(lǐng)域。作為一種主要的遙感探測(cè)手段，雷達(dá)技術(shù)可用于豐富的應(yīng)用領(lǐng)域，如地球資源、環(huán)境監(jiān)測(cè)、氣象預(yù)報(bào)、天文觀測(cè)等等。然而，雷達(dá)系統(tǒng)建模與仿真研究對(duì)于提高遙感數(shù)據(jù)的實(shí)用價(jià)值具有重要意義。三、研究目的：本研究旨在針對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)在不同分辨率下進(jìn)行建模與仿真，在多種應(yīng)用領(lǐng)域中進(jìn)行研究，為實(shí)現(xiàn)高分辨率的遙感數(shù)據(jù)提供理論和技術(shù)保障。具體研究?jī)?nèi)容包括：（1）多分辨率雷達(dá)模型的建立與優(yōu)化：開(kāi)發(fā)適應(yīng)多種分辨率的雷達(dá)模型，采用不同的建模算法和技術(shù)，優(yōu)化雷達(dá)系統(tǒng)的性能。（2）多分辨率雷達(dá)仿真算法的研究：研究不同分辨率下的雷達(dá)信號(hào)處理算法，提高分辨率和精度。（3）雷達(dá)多分辨率的實(shí)際應(yīng)用研究：通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)的分析，檢驗(yàn)多分辨率雷達(dá)系統(tǒng)的性能和可靠性，同時(shí)探索多種應(yīng)用領(lǐng)域的研究方法和技術(shù)。四、研究方法：（1）數(shù)據(jù)采集與處理：通過(guò)實(shí)地采集、衛(wèi)星遙感或模擬數(shù)據(jù)等多種方式獲取不同分辨率的雷達(dá)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理和后處理。（2）多分辨率建模與仿真算法研究：從數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等方面，研究能夠適應(yīng)不同分辨率的雷達(dá)建模與仿真算法。（3）實(shí)際應(yīng)用研究：通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)的分析、算法的運(yùn)用和應(yīng)用領(lǐng)域的實(shí)際需求等角度，探索多分辨率雷達(dá)系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用。五、預(yù)期成果：（1）開(kāi)展多分辨率雷達(dá)建模與仿真研究，獲取理論和技術(shù)的成果。（2）建立適應(yīng)多種分辨率的模型，提高雷達(dá)系統(tǒng)的性能。（3）探索多種應(yīng)用領(lǐng)域的研究方法和技術(shù)，推動(dòng)雷達(dá)技術(shù)的普及。六、可行性分析：本研究旨在完善雷達(dá)系統(tǒng)建模與仿真技術(shù)，在多種應(yīng)用領(lǐng)域中推廣與應(yīng)用，具有良好的可行性和發(fā)展空間。同時(shí)，依托我校豐富的研究團(tuán)隊(duì)和實(shí)驗(yàn)室資源，相信本研究能夠取得令人滿(mǎn)意的結(jié)果。七、研究進(jìn)度：1.階段一：數(shù)據(jù)采集與處理（1-10周）2.階段二：多分辨率雷達(dá)建模與仿真算法研究（10-20周）3.階段三：實(shí)際應(yīng)用研究（20-30周）4.階段四：論文撰寫(xiě)與提交（30-36周）八、參考文獻(xiàn)：[1]劉光明，王家驤.雷達(dá)探測(cè)技術(shù)與應(yīng)用[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2013.[2]T.Yu,C.Chen,andM.Wicks.“Low-ResolutionRadarImagingUsingConvolutionalNeuralNetworksandAutoregressiveModels,”IEEEAccess,vol.5,pp.25091-25100,2017.[3]黃齊.基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)的多分辨率遙感影像分割研究[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2018,41(2):6-10.[4]方志鴻,鄧華坤,田小娜.基于立方體分解的多分辨率雷達(dá)圖像特征提取[J].通信學(xué)報(bào),2017,38(9):132-140.[5]X.J.Liao,X.Zhang,andD.J.Smith.“RadarTargetRecognitionUsingConvolutionalNeuralNetworks,”inP