自动目标识别(ATR)是雷达信息处理领域的重要研究方向。由于卷积神经网络(CNN)无需进行特征工
程，图像分类性能优越，因此在雷达自动目标识别领域研究中受到越来越多的关注。该文综合论述了CNN在雷达
图像处理中的应用进展。首先介绍了雷达自动目标识别相关知识，包括雷达图像的特性，并指出了传统的雷达自
动目标识别方法局限性。给出了CNN卷积神经网络原理、组成和在计算机视觉领域的发展历程。然后着重介绍了
CNN在雷达自动目标识别中的研究现状，其中详细介绍了合成孔径雷达(SAR)图像目标的检测与识别方法。接下
来对雷达自动目标识别面临的挑战进行了深入分析。最后对CNN新理论、新模型，以及雷达新成像技术和未来复
杂环境下的应用进行了展望。
2022-02-11 10:19:53
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行业分类-物理装置-雷达图像识别系统、方法、设备及计算机可读存储介质.zip
2022-02-11 10:09:49
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本课程主要内容是介绍目前国际上主流的基于毫米波雷达的ADAS系统架构的开发流程。从毫米波雷达的工作原理以及其在ADAS中的应用到系统需求分析，主流芯片介绍，然后导出系统架构，最后以ACC和1R1V架构为案例进行具体分析。最终通过本课程的培训，期望学员不仅能够对ADAS系统架构开发有一个综合全面的了解，而且能在工作中运用及拓展所学到的方法和技巧，达到一个即学即用的效果。
2022-02-10 09:23:34
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“直达波”
是最先到达接受天线的信号 (红色)
它沿着空气与地面的分界面
是探测中的无用信号, 但是它可用来校准零深度值
它的振幅能表明浅目标体的存在
数据处理
2022-02-09 20:21:13
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