[讨论]雷达信号分选问题

现在关于雷达信号分选的问题大都是一个框架，即特征量 分类器。除了雷达信号常用的脉幅、脉宽到达时间等常用特征，信号脉内调制特征甚至是雷达指纹特征都已经被用了个遍，非线性时间序列分析中的特征量如关联维，Lyapunov指数等也已经被当作雷达信号特征讨论过了；分类器方面，从各种各样的神经网络到支持向量机，几乎找不出别人没有做过的。事到如今，想在雷达信号分选上做出新文章很不容易。所以我觉得应该打破这种思维定式，另辟蹊径。哪位仁兄见过不同于“特征量 分类器”结构的雷达信号分选算法，请不吝赐教。

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你的分选就是指的是分类识别。从目前看，雷达目标识别领域基本上是基于两种方法来进行目标识别的，一类就是你说的特征量 识别器方法，另一类就是采用成像算法，这里的成像不一定类似于SAR等图像，借助于人的先验知识实现对目标的表征和识别。基本就这两个框架，之所以目前雷达目标识别领域的成果不多，一方面在于绝大多数研究者缺乏数据，即使有一点数据，也不是很清楚这个数据是怎么来的，反正就用各种方法去做，自圆其说就行。其实这对于学科领域是非常有害的。另一种就是受到保密规定的限制，不能说。我不太清楚您的身份，但是轻易的说你要打破什么框架，是不是有点过头了，大师是要靠积累来说话的，我在这个领域干了十年，也就只知道我那一亩三分地上的东西。除非你是天才，华罗庚说过天才=99%的勤奋 1%的智慧。浮在面上讨论这个问题就像中世纪的传教士讨论一个针尖上可以站几个天使没有意义。

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楼主的话题说的不是雷达目标识别，而是雷达识别，是电子对抗领域的东东，二楼的可能理解错了。

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多谢二楼老师指教。我不是天才，但是我还是想能够开创点新的东西，即使做不到，起码我敢想。我很清楚这个问题的难度，胡来招老师和中电29所的的多位老师和师兄在这个问题上已经做了很多工作，我觉得按照他们的框架做下去我很难有新东西，也不可能超越他们。royrukes 老师您已经干了十年了，我只是个新兵，希望能跟您多学习交流。我的问题没有表述清楚，我所谓的雷达信号分选是指对信号源的分选，多谢radar老师指教。

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我也是这方面的新手，很不幸论文就是这个题目，开题时就被老师们说成这是一个国际难题。我一直想找个高人问一下SDIF算法检测门限中有1/kN .. )6,Pmq~)  
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