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都扮演着至关重要的角色。
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器，但在复杂环境下，这些方法的性能往往受到限制。
近年来，深度学习技术的兴起为雷达目标检测提供了新的思路和方法，其强大的特征学习能力和泛化能力为提高雷达目标检测的精度和鲁棒性带来了新的机遇。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习技术在目标检测领域取得了突破性进展，并逐渐应用于雷达信号处理。
总的来说，深度学习应用于雷达目标检测仍处于起步阶段，仍然存在许多挑战和机遇。
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
本研究将针对雷达目标检测的特点，研究基于深度学习的目标检测模型。
具体研究内容如下：
1.雷达信号处理基础：研究雷达信号的基本原理、传播特性和信号处理方法，为后续的深度学习模型设计提供理论基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。
首先，对雷达信号处理的基本理论和深度学习相关算法进行深入研究，分析传统雷达目标检测方法的不足，探讨深度学习应用于雷达目标检测的可行性和优势。
其次，针对雷达信号的特点，设计基于深度学习的雷达目标检测模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种适用于雷达信号特点的深度学习模型，该模型能够有效地提取雷达数据的特征，并具有较高的检测精度和鲁棒性。
2.提出一种基于深度学习的雷达目标检测方法，该方法能够在复杂环境下实现对目标的精确识别与定位。
3.构建一个包含不同场景、不同目标类型的雷达数据集，为雷达目标检测的研究提供数据支撑。
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. 刘永坦,邢孟道,保铮.雷达成像技术[M].北京:电子工业出版社,2020.
2. Ian Goodfellow,Yoshua Bengio,Aaron Courville.深度学习[M].赵申剑,黎彧君,符天凡,等译.北京:人民邮电出版社,2017.
3. 吴恩达.深度学习[M].陆羽,何孟卿,梁煌,等译.北京:机械工业出版社,2020.
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