一、计算机深度学习
（一）计算机深度学习概念
“计算机深度学习”一词常被定义为使用包含多个隐藏层的复杂神经网络模型来对数据进行表征学习和特征提取。在计算机科学领域，计算机深度学习能够通过大量的数据训练，让模型自动学习到数据中的潜在模式和规律，从而实现对未知数据的准确预测和分类，其核心理念是构建深度神经网络架构，使数据在多层神经元之间传递和处理，不断优化模型的参数，以提取出更具表现力和抽象性的特征。
（二）计算机深度学习理论
在雷达目标识别中，计算机深度学习的不同模型架构和学习策略极大影响了最终的识别效果。相关研究认为，深度学习模型能够捕捉雷达回波数据中的复杂特征，从数据层面、特征表示层面、模型泛化层面带来显著优势。在数据特征较为简单时，可采用较浅的模型架构；而当面临复杂且高维度的雷达数据，深度网络结构则更具优势。雷达目标识别中的深度学习通过构建多层神经元网络来提取和学习目标特征，增强模型的泛化能力，使得到的识别结果更为准确。特征提取方式可以分为两类：手工特征提取和自动特征提取，前者依靠先验知识和经验来设计特征，然后输入到机器学习模型中进行训练，后者则由模型自动从原始数据中学习特征。
二、雷达目标识别
（一）雷达目标的特征提取
计算机深度学习是一种利用复杂神经网络模型对大量数据进行学习以获取目标特征的技术，通过让模型自动学习和挖掘数据中的潜在模式，生成具有强泛化能力和高精准度的特征表示。雷达目标的主要特征包括幅度特征、相位特征和频谱特征。不同的雷达目标侧重的特征存在差异：对于快速移动的飞行器，如飞机、导弹等，其在雷达回波中的幅度和频率变化较为显著；而静止或缓慢移动的目标，如地面车辆、建筑物等，相位特征相对更为重要；频谱特征则常用于分析目标的运动特性和类型判别。
（二）雷达目标识别的传统方法
传统的雷达目标识别方法主要涵盖基于模型的方法和基于统计的方法。基于模型的雷达目标识别本质上是构建目标的数学模型，通过将实测数据与模型预测结果的差异进行比较来实现目标的辨别[1]。在运用模型之前，通常需要对数据进行预处理操作，这是增强算法稳定性和准确性的重要方式。SAR图像常用的处理方式有图像增强、去噪、几何校正等[2]，HRRP常用的处理方式有包络对齐、相位校正、幅度归一化等[3]。基于模型方法最大的问题在于模型的准确性和适用性往往受到多种因素的限制，需要对不同的目标和场景建立不同的模型，增加了建模的复杂度和计算量[4]。深度学习类方法的优点在于无需繁琐的人工特征提取过程，可通过优化网络参数和架构改善模型的性能。其不足在于雷达数据的特性较为独特，部分通用的深度学习模型可能难以充分发挥作用。
三、计算机深度学习在雷达目标识别领域的应用进展
（一）基于卷积神经网络的雷达目标识别
计算机深度学习在雷达目标识别中的应用进展十分显著。在民用领域，能够用于智能交通系统中的车辆类型识别、道路状况监测等；在航空领域，可以实现飞行器的精准识别与追踪。同时，深度学习在应对复杂场景、多目标干扰、数据稀缺、模型泛化能力等方面发挥了关键作用。深度学习相较于传统算法能够显著提升雷达目标识别的准确率，增强系统的稳定性。一些学者对比了传统机器学习算法、浅层神经网络和基于卷积神经网络的方法在复杂天气条件下的雷达目标识别效果，结果表明采用多层卷积和池化操作的卷积神经网络模型取得了最优性能[6]。
（二）基于循环神经网络的雷达目标识别
计算机深度学习在雷达目标识别中的应用与改进主要集中在网络结构优化、训练策略调整和与其他技术融合等几个方面。传统基于循环神经网络的方法在不同雷达场景中的应用及其适应性改进一直是学者们重点研究的方向。2019年，张玉玺等人[7]将循环神经网络中的门控循环单元（GRU）引入雷达目标识别领域，提出了一种基于注意力机制的GRU目标识别算法。该算法首先通过构建注意力模块对GRU的输出进行权重分配，再将卷积神经网络作为特征提取器，在大规模的雷达数据集上研究了不同的注意力策略、GRU单元数量以及训练参数对识别精度的影响。2022年，范学满等人[8]对比了循环神经网络（LSTM、GRU）与卷积神经网络（CNN）在不同雷达体制下对目标识别的性能，循环神经网络在处理序列数据时具有天然优势，参数数量较少，计算效率高。
四、发展与挑战
（一）雷达目标识别研究的展望
计算机深度学习在雷达目标识别中的应用取得了显著的成果，然而也面临着一系列的挑战：深度学习算法在雷达目标识别场景中面临诸多挑战，其中关键问题在于其对计算资源需求较大，优化算法以降低计算成本、提高运算效率并满足实时性要求至关重要；同时，处理小样本数据时，该模型表现欠佳，对于罕见雷达目标或新出现的目标类型因数据量有限，如何在小样本条件下提高识别能力亟待解决；此外，雷达环境复杂多变且干扰因素众多，使深度学习模型在复杂环境和噪声干扰下具备更强的鲁棒性，保持稳定准确的识别性能，是当前需要重点攻克的方向。
（二）计算机深度学习的发展与展望
近年来计算机深度学习在雷达目标识别中的应用取得了显著进展，但在理论探索、识别精度、模型适应性等方面仍存在一定的提升空间：相对于传统的雷达目标识别方法，计算机深度学习可自动提取特征，学习能力更强，理论研究在不断深入，然而其在模型的可解释性方面存在不足，缺乏清晰的数学推导和物理意义解释，内在机制有待进一步阐明。而且模型的选择与优化是计算机深度学习在雷达目标识别中的关键，比如如何确定合适的网络架构、层数、神经元数量等参数以适应不同的雷达数据特点仍亟待解决，虽然目前能通过网格搜索和随机搜索等方法进行一定优化，但更智能高效的参数选择策略尚待探索。
结语：
计算机深度学习在雷达目标识别中应用价值极其重要且已取得显著进展，未来有望在更多方向突破。本文阐述了其原理、架构和关键技术，梳理剖析了在该领域的应用现状及特定模式与典型场景中的发展脉络，归纳了近年的创新方法和重要成果。未来在雷达目标识别领域的应用应着重关注：在理论深化方面，虽现状有一定基础，但处理复杂雷达数据时的理论支撑不足，需构建更具针对性框架，深入解析内在机制；在模型优化方面，单纯依靠自身能力难以充分挖掘雷达数据价值，未来要致力于轻量化与高效化，提升识别效率；在硬件适配方面，为更高效应用，硬件层面的协同优化至关重要，研发专门硬件设备或对现有硬件适配优化可提升运算速度和处理能力。
参考文献：
[1] 张红莉，李月琴，韩磊等 . 基于 LGBM 和深度神经网络的 HRRP目标识别方法［J］. 探测与控制学报，2022，44（02）：97- 103+14.
[2] 何丽，韩文秀. 用元决策树组合多个分类器的方法［J］. 计算机工程，2005，（12）：18-9+80.
[3] 邓洋洋 . 高分辨率 SAR 图像目标检测与特征提取［D］. 成都：成都信息工程大学，2018：17-24.
[4] 张玉玺，王晓丹，姚旭等 . 基于 H/A/α 分解的全极化 HRRP 目标识别方法［J］. 系统工程与电子技术，2013，35（12）：2501- 2506.
[5] 范学满，胡生亮，贺静波. 基于集成间隔优化的对海雷达目标识别算法［J］. 华中科技大学学报（自然科学版），2017，
45 （12）：73-79.
作者简介：李永超（1987—），男，汉族，辽宁朝阳人，硕士研究生，工程师。研究方向：信号与信息处理
