摘要
雷达目标检测作为目标感知的关键技术，在军事和民用领域都具有至关重要的作用。
传统的雷达目标检测方法在复杂环境下存在鲁棒性差、适应性不足等问题。
近年来，深度学习以其强大的特征提取和目标识别能力，为雷达目标检测提供了新的解决思路。
本文首先介绍了雷达目标检测和深度学习的基本概念，然后梳理了深度学习在雷达目标检测中的研究概况，包括不同深度学习模型在雷达数据处理、特征提取、目标分类和定位等方面的应用，并对现有方法的优势和局限性进行了分析。
最后，总结了基于深度学习的雷达目标检测技术面临的挑战和未来发展趋势。
关键词：雷达目标检测；深度学习；卷积神经网络；目标分类；目标定位
#1.1雷达目标检测雷达目标检测是指利用雷达系统发射电磁波并接收目标反射回来的回波信号，通过对回波信号进行分析和处理，提取目标信息，判断是否存在目标以及确定目标的位置、速度、类别等参数的过程。
#1.2深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其特点是使用多层神经网络结构，能够自动学习数据特征，并建立输入数据与输出结果之间的复杂映射关系。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。
2研究概况近年来，深度学习在雷达目标检测领域展现出巨大潜力，成为该领域的研究热点。
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