雷达目标识别与分类论文有哪些题目？摘要和论点有哪些？

题目（一）: 雷达目标识别与分类综述

⑴.摘要: 本文对雷达目标识别与分类的研究现状进行了总结和综述，包括目前主流的识别方法和分类算法，分析了各种算法的优缺点，并探讨了未来研究的方向和挑战。

⑵.论点: 通过综述雷达目标识别与分类的研究现状，可以为进一步的研究提供指导和参考，同时可以发现目前存在的问题和挑战，为进一步改进雷达目标识别和分类算法提供借鉴和思路。

题目（二）: 基于深度学习的雷达目标识别与分类研究

⑴.摘要: 本文基于深度学习算法在图像和语音等领域的成功应用，研究了如何将深度学习算法应用于雷达目标识别与分类问题，提出了一种新的识别和分类算法，并通过实验验证了其有效性。

⑵.论点: 深度学习算法在雷达目标识别与分类问题上具有很大的潜力，可以通过提取更丰富和高级的特征来提升识别和分类性能，为雷达相关领域的研究和应用提供了新的思路和方法。

题目（三）: 基于特征融合的雷达目标识别与分类研究

⑴.摘要: 本文研究了如何利用多个特征融合的方法提高雷达目标的识别和分类准确率，通过将不同特征进行融合和组合，得到更全面和准确的目标特征，从而提高目标识别和分类的性能。

⑵.论点: 特征融合是提高雷达目标识别与分类性能的一种有效方法，可以综合利用不同特征的信息，为目标的识别和分类问题提供更准确和可靠的判断依据。

题目（四）: 基于波形特征的雷达目标识别与分类研究

⑴.摘要: 本文研究了如何利用雷达的波形特征来进行目标的识别和分类，通过对波形的分析和处理，提取出与目标相关的特征信息，然后利用分类算法对目标进行识别和分类。

⑵.论点: 波形特征是一种表征目标信息的重要手段，通过对波形的分析和处理可以有效地区分目标和噪声，提高雷达目标的识别和分类准确率。

题目（五）: 基于机器学习的雷达目标识别与分类研究

⑴.摘要: 本文研究了如何利用机器学习算法进行雷达目标的识别和分类，通过对大量数据的学习和训练，建立起目标与特征之间的映射关系，并利用该映射关系对新的目标进行识别和分类。

⑵.论点: 机器学习算法是一种强大的工具，可以从数据中学习到目标的特征和规律，通过对机器学习算法的研究和应用，可以提高雷达目标的识别和分类性能。

题目（六）: 基于目标分布的雷达目标识别与分类研究

⑴.摘要: 本文研究了如何利用目标在雷达图像中的分布信息来进行目标的识别和分类，通过对目标分布的建模和分析，提取出目标的统计特征，并利用分类算法对目标进行识别和分类。

⑵.论点: 目标分布是雷达图像中的重要信息，通过对目标分布的研究和分析，可以提取出与目标相关的特征信息，为目标的识别和分类问题提供更准确和可靠的判断依据。

题目（七）: 基于多雷达的目标识别与分类研究

⑴.摘要: 本文研究了如何利用多雷达的数据进行目标的识别和分类，通过对多雷达数据的融合和处理，提取出更丰富和全面的目标特征，从而提高目标的识别和分类性能。

⑵.论点: 多雷达数据融合是提高目标识别与分类性能的一种有效手段，可以通过融合不同雷达的数据信息，提供更准确和可靠的目标判断结果，为雷达目标的研究和应用提供更好的支持。

题目（八）: 基于目标运动特征的雷达目标识别与分类研究

⑴.摘要: 本文研究了如何利用目标的运动特征来进行目标的识别和分类，通过对目标的运动轨迹、速度和加速度等特征进行分析和处理，提取出与目标相关的运动特征，并利用分类算法对目标进行识别和分类。

⑵.论点: 目标的运动特征是雷达目标识别与分类的重要依据，通过对目标的运动特征进行分析和处理，可以提取出与目标相关的信息，为目标的识别和分类问题提供更准确和可靠的结果。

题目（九）: 雷达目标识别与分类中的特征选择研究

⑴.摘要: 本文研究了如何从原始数据中选择出与目标识别和分类相关的最优特征，通过对特征的评估和选择，提取出对目标有区分度的特征，并利用分类算法对目标进行识别和分类。

⑵.论点: 特征选择是雷达目标识别与分类的关键问题，通过对不同特征的评估和选择，可以提取出对目标有区分度的关键特征，从而提高目标识别和分类的准确率和鲁棒性。

题目（十）: 基于目标特征匹配的雷达目标识别与分类研究

⑴.摘要: 本文研究了如何利用目标特征匹配算法进行雷达目标的识别和分类，通过对目标的特征进行描述和匹配，找到与目标最相似的候选目标，并利用分类算法对目标进行识别和分类。

⑵.论点: 目标特征匹配算法是一种有效的目标识别与分类方法，可以通过匹配目标特征与候选目标特征的相似度，获得准确和可靠的目标识别和分类结果。

题目（十一）: 雷达目标识别与分类中的误检测与漏检问题研究

⑴.摘要: 本文研究了雷达目标识别与分类中的误检测和漏检问题，分析了误检测和漏检的原因和影响因素，并提出了一种新的方法来降低误检测和漏检的概率，提高目标识别和分类的准确性和鲁棒性。

⑵.论点: 误检测和漏检是雷达目标识别和分类中常见的问题，通过对误检测和漏检的原因和影响因素进行研究和分析，可以提出相应的解决方法和措施，降低误检测和漏检的概率，提高目标的识别和分类性能。