【摘 要】
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雷达辐射源个体识别通过提取个体特征来辨识雷达个体，是电子对抗领域的热点研究方向。近年来随着深度学习的飞速发展及其在各领域的成功应用，基于深度学习的雷达辐射源个体识别成为焦点。虽然研究多年，成果丰富，但目前尚缺少关于该方向全面、细致的综述。基于此，该文从雷达辐射源个体特征机理分析、基于手工特征的识别方法、基于深度学习的识别方法以及数据集构建4个方面着手，对雷达辐射源个体识别开展系统的综述工作，并对当
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61803293,61501357,61301286,61203137）； 陕西省自然科学基础研究计划（2019JQ760）～～；
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雷达辐射源个体识别通过提取个体特征来辨识雷达个体，是电子对抗领域的热点研究方向。近年来随着深度学习的飞速发展及其在各领域的成功应用，基于深度学习的雷达辐射源个体识别成为焦点。虽然研究多年，成果丰富，但目前尚缺少关于该方向全面、细致的综述。基于此，该文从雷达辐射源个体特征机理分析、基于手工特征的识别方法、基于深度学习的识别方法以及数据集构建4个方面着手，对雷达辐射源个体识别开展系统的综述工作，并对当前现状和未来方向进行总结与展望，旨在推动雷达辐射源个体识别理论和方法研究的新发展。
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