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深度学习雷达信号处理应用综述——机遇与挑战
文献摘要：
作为人工智能的重要分支,深度学习在近年来飞速发展,已成功应用于多个领域的研究工作中.深度学习算法为解决雷达信号处理领域的瓶颈问题提供了新的突破口,也带来了新的技术难题.文中针对深度学习在低截获与无源雷达波形识别、自动目标识别、干扰杂波信号的识别与抑制以及雷达波形与阵列设计等领域的应用进行了全面梳理总结,重点介绍和分析了近年来提出的基于深度学习的雷达波形识别和合成孔径雷达图像自动目标识别方法,阐明了限制深度学习算法性能的主要因素,旨在为相关领域科研人员开展后续研究提供参考依据.
文献关键词：
深度学习;波形识别;自动目标识别;低截获概率
中图分类号：
作者姓名：
吴迪;徐滢;汪倍宁;耿哲;朱岱寅
作者机构：
南京航空航天大学雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室,南京211106
文献出处：
引用格式：
[1]吴迪;徐滢;汪倍宁;耿哲;朱岱寅-.深度学习雷达信号处理应用综述——机遇与挑战)[J].现代雷达,2022(12):1-7
A类：
B类：
雷达信号处理,处理应用,应用综述,成功应用,深度学习算法,瓶颈问题,技术难题,无源雷达,雷达波,波形识别,自动目标识别,杂波信号,阵列设计,面梳,合成孔径雷达图像,目标识别方法,算法性能,科研人员,低截获概率
AB值：
0.268634
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