深度学习驱动的雷达目标识别：人工智能对抗环境挑战

雷达与信息对抗综述是电磁1802课程的一篇研究论文，由吴叶赛同学撰写，学号U201813405，指导教师为金江教授。该文章主要探讨了人工智能在雷达目标识别技术中的应用，尤其是深度学习和迁移学习的最新进展。 雷达目标识别作为人工智能在军事装备中的关键应用，随着技术的不断革新，其识别能力得到了显著提升。传统的雷达识别过程依赖于模式识别和机器学习方法，通过接收雷达信号，进行数字信号处理，提取目标特征，然后通过预设的模板进行分类和识别。然而，这种方法存在局限性，即无法根据目标和环境的变化自动调整识别策略，导致在复杂环境和多目标背景下，识别性能受限。 深度学习的引入为雷达识别带来了革命性的改变。它模仿人脑神经网络的工作原理，能够自动从大量数据中学习复杂的特征表示，无需手动设计特征模板。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在雷达信号处理中展现出强大的表征学习能力，能够有效处理高维和非结构化的数据，提高了识别的准确性和鲁棒性。 迁移学习则是深度学习的一种拓展，它允许模型在源任务中学到的知识迁移到新的相关任务上，进一步降低了训练新任务所需的标注数据量。在雷达目标识别中，迁移学习可以帮助模型更好地理解和适应不同环境下的目标特征，从而提高整体识别效率。 论文的1.引言部分着重介绍了传统方法的局限性和深度学习与迁移学习所带来的改进，强调了随着环境复杂性和需求增长，雷达识别技术必须不断创新和发展，以增强其自适应能力和识别性能。 这篇综述深入探讨了深度学习和迁移学习在雷达目标识别领域的应用前景，展示了这些技术如何推动雷达系统朝着更智能、适应性强的方向发展，为未来的雷达工程提供了重要的理论支持和技术路线。