1. 本选题研究的目的及意义
随着雷达技术的快速发展，雷达目标检测在军事和民用领域发挥着越来越重要的作用，例如在军事领域的目标识别、跟踪和预警，以及在民用领域的自动驾驶、无人机导航和气象监测等。
传统的雷达目标检测方法通常依赖于人工设计的特征提取和模式识别算法，这些方法在处理复杂场景、低信噪比和多目标情况下存在局限性。
而深度学习作为一种强大的数据驱动方法，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展，为雷达目标检测提供了新的思路和方法。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习在目标检测领域取得了显著进展，尤其是在计算机视觉领域，基于深度学习的目标检测算法已经在许多基准数据集上取得了优于传统方法的性能。
其中，一些经典的深度学习目标检测算法，如FasterR-CNN、YOLO和SSD等，已经被广泛应用于各种目标检测任务中，并取得了令人瞩目的成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.雷达目标检测和深度学习概述：介绍雷达目标检测的基本概念、应用领域、发展现状以及深度学习的基本原理、主要模型和应用。
2.雷达数据处理和特征提取：针对雷达数据的特点，研究雷达数据预处理方法，例如噪声抑制、杂波滤波等；研究雷达数据特征提取方法，例如基于时频分析、目标特征提取等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和应用测试相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解雷达目标检测和深度学习的最新研究进展，分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据准备阶段：收集和整理雷达目标检测相关数据，包括公开数据集、仿真数据和实测数据等，并对数据进行预处理和标注，为深度学习模型训练和测试做好准备。
3.模型设计与优化阶段：针对雷达数据的特点和目标检测任务需求，设计和优化深度学习模型。
5. 研究的创新点
1.针对雷达数据特点，提出一种基于深度学习的雷达目标检测模型，该模型能够有效地提取雷达信号中的目标特征，提高目标检测精度。
2.提出一种基于深度学习的雷达数据预处理方法，该方法能够有效地抑制噪声和杂波，提高目标检测的信噪比。
3.将深度学习模型应用于实际雷达目标检测场景，例如自动驾驶、无人机导航、气象监测等，验证模型的实用性和鲁棒性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘永tan,李亚超,刘俊,等.深度学习在雷达目标识别中的研究进展[J].雷达科学与技术,2022,20(04):385-394.
[2] 张天骐,周鹏,郭云飞,等.基于深度学习的雷达和红外传感器融合目标检测与分类[J].西安电子科技大学学报,2022,49(01):63-71.
[3] 周浩,王俊,刘宏伟,等.基于深度学习的毫米波雷达及其与视觉融合目标检测方法综述[J].电子与信息学报,2021,43(04):1032-1049.
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