摘要
雷达目标检测作为目标感知的关键技术，在自动驾驶、航空航天和军事侦察等领域发挥着至关重要的作用。
传统的雷达目标检测方法通常依赖于手工设计的特征和复杂的信号处理流程，难以适应复杂多变的应用场景。
近年来，深度学习技术以其强大的特征学习和非线性映射能力，为雷达目标检测带来了新的机遇。
本文首先介绍了雷达目标检测的基本概念、研究背景和意义，并概述了深度学习技术在目标检测领域的发展历程。
然后，重点阐述了基于深度学习的雷达目标检测方法，包括经典模型、改进策略以及前沿算法，并对不同方法的优缺点进行比较分析。
此外，本文还总结了常用的雷达数据集、评估指标以及未来发展趋势，为相关领域的研究人员提供参考。
关键词：雷达目标检测；深度学习；卷积神经网络；目标识别；特征提取
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，通过分析回波信号的特征，提取目标信息，判断目标存在与否，并估计目标的参数，如距离、速度、方位角等。
作为环境感知的重要手段，雷达目标检测在自动驾驶、航空航天、气象监测、军事侦察等领域有着广泛的应用。
传统的雷达目标检测方法主要基于信号处理理论，通过设计精巧的算法来滤除噪声、提取特征。
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