【摘 要】
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基于数据驱动方法的预测结果高度依赖训练数据，通常忽视了雷达目标潜在的物理特性，甚至违背了物理认知，内部工作机理不透明、可解释性不足，成为制约深度学习技术的雷达目标识别可靠和可信应用的瓶颈。针对该问题，提出雷达目标特性知识引导的智能识别技术，从雷达目标识别数据集与增广方法、雷达目标特性知识理解、可解释的深度学习建模与知识引导的雷达目标识别进展等方面，探讨了相关研究情况，并对未来需要重点关注的发展方向
【基金项目】
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国家自然科学基金（61901269,61971288）； 上海市自然科学基金（20ZR1454800）； 实验室稳定运行基金（622102Y070108）；
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基于数据驱动方法的预测结果高度依赖训练数据，通常忽视了雷达目标潜在的物理特性，甚至违背了物理认知，内部工作机理不透明、可解释性不足，成为制约深度学习技术的雷达目标识别可靠和可信应用的瓶颈。针对该问题，提出雷达目标特性知识引导的智能识别技术，从雷达目标识别数据集与增广方法、雷达目标特性知识理解、可解释的深度学习建模与知识引导的雷达目标识别进展等方面，探讨了相关研究情况，并对未来需要重点关注的发展方向进行思考和总结。
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