随着科技的不断发展，雷达技术在军事、航空航天和民用领域中发挥着越来越重要的作用。近年来，分布式MIMO（Multiple Input Multiple Output）雷达系统在野外环境中的应用备受关注。在这种雷达系统中，通过多个天线和收发单元之间的协作，实现了更高的雷达性能和精确度。
本文以野外环境为背景，探讨了分布式MIMO雷达系统中的可伸缩多视图生物特征感知技术。通过利用多个视图和传感器的协同工作，可以更准确地捕捉到生物特征的细微变化，提高雷达系统对目标的识别和追踪能力。
当前雷达系统在生物特征感知中的主要挑战之一是随着目标距离的增加，信号强度下降，造成目标分辨率降低。因此，采用可伸缩多视图技术可以在不影响雷达系统性能的情况下，灵活地调整雷达视图，提高雷达系统对目标的感知范围和精度。
除了可伸缩多视图技术，本文还介绍了基于深度学习的生物特征识别方法，通过训练神经网络模型，提高雷达系统对生物特征的识别准确率。同时，结合数据融合和信号处理技术，进一步提升了雷达系统在野外环境中生物特征感知的能力。
无论是在军事侦察、边境监测还是灾害救援领域，野外分布式MIMO雷达系统的可伸缩多视图生物特征感知技术都具有广阔的应用前景。通过不断创新和改进，将为我国雷达技术的发展注入新的活力，推动雷达系统在各个领域的应用更加广泛和深入。【引用链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3680207.3723461】.
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