基于机器学习的雷达目标识别研究分析综述
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A Survey of Radar Target Recognition Based on Machine Learning
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    摘要:

    为提高雷达目标识别(radar target recognition,RTR)系统的性能,将机器学习应用于目标识别领域。总结归纳深度学习、神经网络、统计学习、集成学习4类主流RTR方法的优越性与缺陷,分析优化措施,提出RTR作为复合型的过程,可以将机器学习各方法在目标识别中的优越性进行融合。结果表明:将机器学习中的各类方法进行有机结合,取长补短,是未来基于机器学习RTR方法的发展趋势。

    Abstract:

    In order to improve the performance of radar target recognition (RTR) system, machine learning is applied to the field of target recognition. This paper summarizes the advantages and disadvantages of four mainstream methods including deep learning, neural network, statistical learning and ensemble learning, analyzes the optimization measures, and proposes that, as a compound process, can integrate the advantages of machine learning methods in target recognition. The results show that the organic combination of various methods in machine learning is the development trend of based on machine learning in the future.

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何永华.基于机器学习的雷达目标识别研究分析综述[J].,2025,44(11).

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  • 收稿日期:2024-10-11
  • 最后修改日期:2024-11-10
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  • 在线发布日期: 2025-12-02
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