【摘 要】
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雷达信号目标识别是智能感知领域的重要研究方向。传统方法在处理复杂场景和多目标识别时存在局限性，而深度学习方法以其强大的表达能力和自适应性在雷达信号目标识别中展现出巨大潜力。文章通过综合分析深度学习在雷达信号目标识别中的应用，探讨了数据预处理、深度学习模型选择、目标检测和分类方法、目标跟踪和预测方法以及深度学习与传统方法的融合策略等关键问题，重点讨论了深度学习模型的优化和改进方法。
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雷达信号目标识别是智能感知领域的重要研究方向。传统方法在处理复杂场景和多目标识别时存在局限性，而深度学习方法以其强大的表达能力和自适应性在雷达信号目标识别中展现出巨大潜力。文章通过综合分析深度学习在雷达信号目标识别中的应用，探讨了数据预处理、深度学习模型选择、目标检测和分类方法、目标跟踪和预测方法以及深度学习与传统方法的融合策略等关键问题，重点讨论了深度学习模型的优化和改进方法。
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