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雷达复合干扰信号特征提取及智能识别算法研究的任务书
任务书
任务名称：雷达复合干扰信号特征提取及智能识别算法研究
任务背景：
随着现代电子技术的发展和应用的日益广泛，电子战也越来越受到重视。在电子战中，干扰技术是一种重要的手段，其中雷达干扰技术是最为常用的一种方式。在雷达干扰中，由于复合干扰信号的频谱和幅度变化较大，对雷达的干扰效果也较好。因此，对复合干扰信号的特征提取和识别算法的研究具有重要意义。
任务目标：
本任务旨在研究雷达复合干扰信号的特征提取和智能识别算法，具有以下优化目标：
1.实现复合干扰信号的高效特征提取和分类识别，实现对各种复合干扰信号的自动分类和识别。
2.优化算法性能，提高对复合干扰信号的识别准确率和速度。
3.实现复杂环境下的干扰抑制和抑制效果的评估。
4.研究可视化处理技术，可视化干扰成分的时频信息等。
任务内容：
1.针对复合干扰信号的特征提取，研究经验模态分解（EMD）、小波变换（WT）等算法，比较其在复合干扰信号解析中的效果。
2.研究特征提取算法与支持向量机（SVM）、神经网络等分类器的结合，建立有效的分类识别模型，实现对复合干扰信号的自动分类和识别。
3.研究复杂环境下的干扰抑制技术，并对干扰抑制效果进行评估。
4.研究可视化处理技术，实现对干扰成分的可视化分析。
任务要求：
1.论文格式要求为IEEE模板。
2.拟定文献综述、研究方法、实验结果等部分，完成算法建模、对比分析、结果验证等工作。
3.在MATLAB或Python等平台上实现算法模型，对所得实验结果进行分析与解释。
4.要求论文语言表达准确、简明清晰，能够完整地介绍算法模型、实验流程、结果分析等内容。
5.要求研究成果具有一定的推广应用价值，如在雷达干扰抑制、无线通信、无线安全领域等方面具有一定的应用前景。
6.论文撰写周期为3个月，具体时间从任务启动日起算。
参考文献：
1.李福鹏,黄添胜,张昌斌,等.基于Sparsity的复合干扰信号特征提取[J].电子与信息学报,2016,38(6):1519-1524.
2.王梦圆,陈超,蔡勇.基于包络谱和WPD的复合干扰信号识别方法[J].系统工程与电子技术,2016,38(9):2147-2153.
3.王振琼,赵玉贵,王丽亚,等.基于多特征融合的复合干扰信号自适应分类算法[J].电子与信息学报,2017,39(8):1839-1846.
4.聂俊伟,杨建群,刘卫军.基于EMD—WPD的雷达跨频干扰抑制研究[J].电子测量技术,2016,39(1):91-95.
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