目标识别是指根据雷达数据判断目标的存在和类型。常用的目标识别方法包括基于特征提取的分类方法和基于机器学习的分类方法。机器学习方法则通过构建分类器，使用标注好的样本来训练模型，进而将未知目标进行分类。这些滤波器通过对目标位置进行估计和预测，在测量更新时根据观测结果来进行状态修正和更新，从而实现目标位置的跟踪。在交通领域，可以利用雷达数据进行车辆的检测和跟踪，提高交通管理和安全性能。
基于雷达数据的目标识别与跟踪技术研究是指利用雷达传感器获取的数据来实现目标的识别和跟踪，旨在提高雷达系统的目标检测和跟踪性能。
目标识别是指根据雷达数据判断目标的存在和类型。雷达数据通常包括目标的回波信号，通过对回波信号的处理和分析，可以从中提取特征并进行目标分类。常用的目标识别方法包括基于特征提取的分类方法和基于机器学习的分类方法。特征提取方法包括波形特征提取、时域特征提取和频域特征提取等，可以通过对回波信号的幅度、相位、多普勒频移等特征进行提取来判断目标类型。机器学习方法则通过构建分类器，使用标注好的样本来训练模型，进而将未知目标进行分类。
目标跟踪是指在雷达所观测到的目标位置变化的基础上，利用之前的观测结果来预测目标的未来位置。目标跟踪技术可以通过目标的动态模型和观测模型进行建模，将目标位置的估计和预测问题转化为状态估计和滤波问题。常用的目标跟踪方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。这些滤波器通过对目标位置进行估计和预测，在测量更新时根据观测结果来进行状态修正和更新，从而实现目标位置的跟踪。
基于雷达数据的目标识别与跟踪技术研究的应用领域包括军事、航空航天、交通、环境监测等。在军事领域，可以利用雷达数据进行敌方目标的识别和跟踪，实现目标的截获和追踪。在航空航天领域，可以利用雷达数据实现飞行器的自主导航和避障。在交通领域，可以利用雷达数据进行车辆的检测和跟踪，提高交通管理和安全性能。在环境监测领域，可以利用雷达数据监测和跟踪自然灾害、气象变化等。
总之，基于雷达数据的目标识别与跟踪技术研究通过对雷达数据的处理和分析，可以实现目标的识别和跟踪，从而提高雷达系统的性能和应用范围。