摘要
星载雷达高度计作为一种主动微波遥感器，能够全天候、全天时地观测海洋、陆地冰盖等地球表面，其获取的波形数据蕴含着丰富的地球物理信息。
近年来，随着星载雷达高度计技术的不断发展，波形分类作为波形数据处理的关键步骤，对于准确提取地球物理参数、提升雷达高度计数据应用精度具有重要意义。
本文首先介绍了星载雷达高度计的基本原理、波形特征以及常见的波形类型，并在此基础上，梳理了国内外星载雷达高度计波形分类的研究现状，重点阐述了传统分类方法、机器学习分类方法以及深度学习分类方法的特点和应用情况，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
此外，本文还总结了星载雷达高度计波形预处理的关键技术，包括噪声去除、基线校正和波形重跟踪等，为后续的波形分类提供高质量的数据基础。
最后，本文展望了星载雷达高度计波形分类的未来发展趋势，并指出该领域未来需要关注的关键问题。
关键词：星载雷达高度计；波形分类；机器学习；深度学习；波形预处理
星载雷达高度计是一种主动微波遥感仪器，通过发射雷达脉冲信号并接收目标反射回来的回波信号，可以精确测量地球表面的高度、海浪高度、风速等地球物理参数[1]。
星载雷达高度计具有全天候、全天时、高精度等优点，在海洋学、冰川学、大地测量学等领域有着广泛的应用[2]。
星载雷达高度计获取的原始数据是回波波形，其形状特征与目标的物理特性密切相关[3]。
不同类型的地球表面（如海洋、冰盖、陆地）具有不同的散射特性，因此对应的雷达高度计回波波形也表现出不同的形态特征[4]。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
