在雷达系统中，雷达发射的无线电波会被目标物体反射回来，形成回波信号。目标识别算法则是通过对目标回波信号进行特征提取与分析，从而判断目标的类别或身份。这些算法能够提高雷达系统的性能和可靠性，在军事、航空航天、交通、环境监测等领域有着广泛的应用。
雷达系统中的信号处理与目标识别算法研究是指在雷达系统中对接收到的信号进行处理和分析，以实现目标识别与跟踪的一系列算法研究工作。
在雷达系统中，雷达发射的无线电波会被目标物体反射回来，形成回波信号。通过对这些回波信号进行处理，可以获取目标物体的位置、速度、形状等信息，从而实现目标的识别与跟踪。
对于雷达系统中的信号处理，常见的算法包括：
1. 距离测量：通过测量信号发送和接收之间的时间差，可以计算出目标与雷达之间的距离。常见的算法有时间差测距（TDOA）和频率差测距（FDOA）等。
2. 速度测量：通过分析目标回波信号的多普勒频移，可以计算目标的速度。常见的算法有振荡速度测量法（Oversampling）和相位差速度测量法（PDI）等。
3. 目标检测与跟踪：通过对接收到的回波信号进行处理，可以检测出目标物体的存在，并对其进行跟踪。常见的算法有常规的恒虚警率检测器（CA-CFAR）和多普勒检测器等。
4. 目标参数估计：通过对回波信号的频谱、动态特性等进行分析，可以推断目标物体的一些参数，如尺寸、形状、方向等。常见的算法有最小二乘法（LS）和最大似然法（ML）等。
5. 信号解调与重构：对于一些复杂的调制信号，需要对其进行解调和重构，以获取目标特征信息。常见的算法有相干解调、时域解调和频域解调等。
目标识别算法则是通过对目标回波信号进行特征提取与分析，从而判断目标的类别或身份。常见的算法有基于特征匹配的模式识别、基于统计学的分类法和基于机器学习的算法等。
总而言之，雷达系统中的信号处理与目标识别算法研究，旨在通过对回波信号的处理、解调和分析，获取目标物体的相关信息，并进一步实现目标的识别与跟踪。这些算法能够提高雷达系统的性能和可靠性，在军事、航空航天、交通、环境监测等领域有着广泛的应用。