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雷达信号分选如何利用机器学习或深度学习，有做这方面工作的么？

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发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：

雷达信号分选如何利用机器学习或深度学习，有做这方面工作的么？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

个人感觉这是一个非常好的行业，目前看到的研究不是很多。 说明机器学习和深度学习在这个领域的发展还很大。 普通的机器学习大量的应用到互联网数据而不是雷达信号分析，主要原因有两个（个人观点）： 1. 互联网数据大量而且公开，这样给数据的使用带来了极大的便利。 2. 雷达信号一般都涉及到一些军事等相关领域，所以即使是有相应方面的研究，也很难见到。 所以我们看到大量的机器学习研究中很少有这个方面的报道。

认为这是个好的领域的理由如下： 1. 特别有用，传统的分析方法有很多人为的假设，机器学习以本身数据出发，也许更能够体现出问题本质。 2. 获得数据成本在降低，有利于雷达信号的获取。 3. 深度学习在时序信号分析中在其他领域已经有明显的进展，所以非常值得在雷达信号中获得成功应用。

可能的问题：1. 很多系统信号或者传感器信号，其实都是有一定的物理意义及相互的关系。这种关系往往是有确定方程（有各种噪声）描述的。这样一来，只用机器学习而忽视本来的专家关系，和专业知识可能会带来问题。 2. 雷达信号本身就是弱信号，得到数据本身就不容易，但是得到标注的信号就更难了。 得到准确标注的信号更是难上加难。这些都是可以探讨和努力的方向。

最后，这是个挑战性的领域，能够带来很多新的问题，也是能带来大的发展的一个领域。