【摘 要】
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作为人工智能的重要分支，深度学习在近年来飞速发展，已成功应用于多个领域的研究工作中。深度学习算法为解决雷达信号处理领域的瓶颈问题提供了新的突破口，也带来了新的技术难题。文中针对深度学习在低截获与无源雷达波形识别、自动目标识别、干扰杂波信号的识别与抑制以及雷达波形与阵列设计等领域的应用进行了全面梳理总结，重点介绍和分析了近年来提出的基于深度学习的雷达波形识别和合成孔径雷达图像自动目标识别方法，阐明了
【机 构】
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南京航空航天大学雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室
【基金项目】
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江苏省自然科学基金青年基金资助项目（BK20200420）； 工信部民机专项项目（MJ-2018-S-28）；
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作为人工智能的重要分支，深度学习在近年来飞速发展，已成功应用于多个领域的研究工作中。深度学习算法为解决雷达信号处理领域的瓶颈问题提供了新的突破口，也带来了新的技术难题。文中针对深度学习在低截获与无源雷达波形识别、自动目标识别、干扰杂波信号的识别与抑制以及雷达波形与阵列设计等领域的应用进行了全面梳理总结，重点介绍和分析了近年来提出的基于深度学习的雷达波形识别和合成孔径雷达图像自动目标识别方法，阐明了限制深度学习算法性能的主要因素，旨在为相关领域科研人员开展后续研究提供参考依据。
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