测距解模糊化方法主要应用于雷达、声纳等距离测量系统中，用于解决由于多路径效应、噪声干扰等因素导致的测距模糊问题。以下是一些常见的测距解模糊化方法：

  1. 三角测量法： 通过测量目标的两条边长和夹角来确定目标的位置。这种方法适用于已知目标形状的情况，如矩形、三角形等。

  2. 双曲线法： 当目标位于两个已知点之间时，可以使用双曲线法进行测距。通过测量目标到两个已知点的距离差，可以确定目标在这两个点之间的位置。

  3. 时间飞行法（ToF）： 对于无线电波而言，可以通过测量信号从发射到接收的时间来计算距离。但是，由于多种因素的影响，如多径效应，直接测量到的时间可能不准确，因此需要进行解模糊处理。

  4. 相位测距法： 利用信号传播时间差来计算距离，但需要精确的相位测量设备。相位测距法对于短距离测量较为准确，但对于长距离测量，由于相位变化较弱，解模糊处理较为复杂。

  5. 模糊逻辑法： 利用模糊逻辑规则对测距结果进行处理，以达到解模糊的目的。这种方法可以根据经验或者实际应用场景建立模糊逻辑模型，对测距结果进行优化和解模糊。

  6. 机器学习法： 利用机器学习算法，如神经网络、支持向量机等，对历史测距数据进行学习和训练，从而得到一个能够预测未知测距结果的模型。这种方法适用于数据量较大的情况，且能够自动提取特征，减少人为因素的影响。

  7. 迭代算法： 通过多次迭代计算，不断修正测距结果，直到满足一定的精度要求。这种方法适用于各种类型的测距系统，但可能需要较长的计算时间。

在实际应用中，可以根据具体的需求和条件选择合适的测距解模糊化方法，或者将多种方法结合起来使用，以提高测距的准确性和稳定性。