摘要
信号相似性比对作为信号处理领域的关键技术之一，在智能驾驶系统中扮演着至关重要的角色。
智能驾驶汽车需要实时感知周围环境并对各种交通信号进行准确识别和比对，以做出安全的驾驶决策。
本文献综述首先介绍了信号相似性比对的概念及其在智能驾驶中的应用场景，然后梳理了现有的信号相似性比对方法，包括基于统计特征的方法、基于变换域的方法和基于深度学习的方法，并分析了它们的优缺点。
接着，对这些方法在智能驾驶领域的应用进行了详细阐述，并总结了当前研究中存在的挑战和未来发展方向。
关键词：智能驾驶，信号相似性比对，统计特征，变换域，深度学习
随着人工智能技术的快速发展，智能驾驶技术已经成为汽车产业的重要发展方向。
智能驾驶汽车的核心在于其能够自主地感知周围环境、做出合理的驾驶决策并安全地行驶。
为了实现这些功能，智能驾驶汽车需要依靠各种传感器，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等，来获取周围环境的信息。
这些传感器采集到的信息通常以信号的形式存在，例如图像信号、点云信号、雷达信号等。
信号相似性比对技术是指通过比较两个或多个信号之间的相似程度，来判断它们是否来自于同一来源或是否表达了相似的语义信息。
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