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深度学习在雷达目标检测中的应用综述
文献摘要：
雷达目标检测技术能够判断回波信号中目标存在与否,并提取目标位置信息.随着雷达图像质量的提升和人工智能技术的发展,利用雷达图像数据通过深度学习方法实现雷达目标检测功能成为一种新的思路.该文首先从雷达目标检测原理入手,对传统和现代两类检测方法进行了梳理,分析了各类检测方法的特点及适用性.然后针对现代雷达回波信号复杂性增大导致传统检测方法统计建模难的问题和机器学习方法特征提取难度大的问题,对深度学习目标检测方法进行了归纳,主要从深度学习算法、雷达回波图像数据类型和应用场景三个方面进行总结.最后分析了深度学习在雷达目标检测应用中面临的挑战,展望了未来的发展趋势.
文献关键词：
雷达;深度学习;目标检测;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
施端阳;林强;胡冰;张馨予
作者机构：
空军预警学院, 湖北武汉430019;中国人民解放军95174部队, 湖北武汉 430040;中国人民解放军63650部队, 新疆和硕 841700
文献出处：
引用格式：
[1]施端阳;林强;胡冰;张馨予-.深度学习在雷达目标检测中的应用综述)[J].雷达科学与技术,2022(06):589-605
A类：
B类：
雷达目标检测,应用综述,回波信号,目标位置,位置信息,雷达图像,图像质量,图像数据,数据通,深度学习方法,检测原理,理入,雷达回波,法统,统计建模,机器学习方法,法特,学习目标,目标检测方法,深度学习算法,数据类型,检测应用
AB值：
0.274046
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