在进行雷达目标航迹识别时，如何通过数据预处理和深度学习模型提升目标检测与识别的准确性和实时性？

针对雷达对抗中目标航迹识别的挑战，应用对数预处理和卷积神经网络（CNN）可以显著提高识别的准确性和实时性。对数预处理通过转换数据分布来减少噪声干扰，增强目标信号的对比度，从而使CNN能够更有效地学习和提取特征。在构建CNN模型时，首先需对雷达航迹数据进行标准化处理，以适配网络输入。随后，通过卷积层来自动提取航迹数据的空间特征，池化层减少特征维度并保留最显著的信息，全连接层则用于整合特征，进行最终的目标分类。

参考资源链接：[雷达目标航迹识别：基于卷积神经网络的深度学习方法](https://wenku.csdn.net/doc/1dcwo16qef?spm=1055.2569.3001.10343)

为了进一步优化模型，可以采用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来实现各种数据增强技术，提升模型对目标航迹变化的泛化能力。在训练过程中，使用梯度下降算法如Adam或SGD来优化损失函数，根据目标航迹的类别标签来调整网络权重。通过在验证集上的交叉验证，可以评估模型的泛化性能，并对模型进行必要的调整。

在实时性方面，利用模型压缩技术，如权重量化和剪枝，可以降低模型的计算复杂度和内存占用，从而缩短推理时间。此外，使用GPU或TPU等硬件加速器，以及分布式计算框架，可以进一步提升处理速度。

综上所述，通过对数预处理增强雷达目标航迹数据的质量，并结合高效的CNN模型及其优化技术，可以在保证准确性的同时，显著提高目标检测与识别的实时性。如果希望深入了解这些技术和方法的更多细节，建议阅读《雷达目标航迹识别：基于卷积神经网络的深度学习方法》一书，其中详细介绍了对数预处理和CNN在雷达目标航迹识别中的应用与优化。

参考资源链接：[雷达目标航迹识别：基于卷积神经网络的深度学习方法](https://wenku.csdn.net/doc/1dcwo16qef?spm=1055.2569.3001.10343)