0 引言

雷达作为现代社会的战略性重要技术，既是军事领域的“战场之眼”，又是民用领域的“隐形神经系统”。如图1所示，在军事领域，雷达通过目标识别精准辨识敌方战机、导弹、无人机等目标，为防空反导、电子对抗提供关键信息支撑，可直接影响国家安全与战略决策，同时在复杂电磁环境中有效区分真实目标与诱饵及伪装干扰，从而显著提升导弹制导与火控系统的可靠性以降低误击风险；在民用领域，它支撑着航空交通管制、灾害救援、海洋监测等场景，保障社会效率与公共安全，更重要的是推动人工智能、抗干扰算法及量子计算等前沿技术落地应用，从而促进智能感知与自主决策系统发展。综上，雷达目标识别的本质是通过物理特征与行为模式的多维度解析，实现“从信号到意图”的智能转化，成为信息化时代战场感知与公共治理的基石。

图1 雷达目标识别的应用

Fig.1 Application of radar target recognition

雷达目标识别方法演进呈现显著的代际特征^［1］。传统技术体系以信号处理为核心范式，依托脉冲压缩、多普勒滤波及恒虚警率（Constant False Alarm Rate， CFAR）检测等经典方法，结合时频分析、统计特征提取等手段，通过多维度解析雷达回波的幅度、相位、极化等特征实现目标辨识。此类方法虽在特定场景下通过调制编码技术提升信号可靠性，但在现代复杂电磁环境中暴露出显著局限：其一，过度依赖繁琐的手工特征工程与专家经验，导致特征提取效率低下且实时性受限；其二，动态范围受限条件下易出现弱目标信号淹没问题，难以应对强干扰与微弱目标共存的挑战；其三，传统检测模型多局限于单脉冲周期内特征分析，缺乏对干扰时序特性的全局感知能力；其四，系统响应机制依赖停-发模式或事后分析，难以满足电子战场景对实时决策的迫切需求，存在强场景依赖性与弱自适应性的技术瓶颈^［2］。

随着机器学习和深度学习技术在图像识别与自然语言处理领域的突破性进展，雷达目标识别技术逐渐向着智能化方向发展。机器学习和深度学习技术因其强大的非线性特征表征能力为雷达信号处理提供了新范式。以卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）为代表的深度架构通过端到端的学习机制自动提取数据内在特征，从而突破了传统方法在特征工程层面的效率瓶颈。这种数据驱动范式不仅实现了对复杂电磁环境特征的层级化表征，还通过深层抽象特征增强了对微弱目标与复杂干扰的区分能力。特别是深度学习在时序特征挖掘方面的天然优势，能有效克服传统方法在干扰时序模式识别上的局限性，为构建自适应、强鲁棒的雷达目标检测系统提供了技术可能。

深度学习驱动的特征提取与决策优化是雷达目标识别智能化发展的重要方向，成像技术（如高分辨重建）可为提升特征可区分性提供有力支撑。本文拟对雷达目标智能识别方法进行系统梳理，首先介绍雷达目标成像类型及特征提取；其次阐述不同类型的雷达目标识别方法，包括基于传统机器学习及深度神经网络的识别技术，分析现有技术的不足等；最后展望雷达目标智能识别方法面临的应用挑战。

1 雷达成像类别分析

1.1 一维距离像

在雷达目标识别领域，一维距离像是从雷达信号中提取的关键特征，用于识别和分类目标。它定义为雷达信号在距离维度上的强度分布，反映不同距离下目标的反射特性。其中，一维距离像能够揭示目标的散射特性如形状和尺寸，但其易受环境因素如大气条件和多路径效应的影响，为此在特定场景下需要进行相应的校正。此外，噪声和干扰如海杂波和雨滴可能影响信号质量，因此需要有效的信号处理技术来增强目标信号和抑制噪声^［3］。

实现一维距离像的方法包括脉冲压缩技术如匹配滤波形，以提高分辨率和信噪比；频率分析技术如傅里叶变换，用于分析信号的频率成分；模式识别算法如支持向量机和神经网络，用于自动识别和分类目标特征；多普勒特征分析方法如小波变换，用于精细分析信号特性。上述方法均有助于从雷达信号中提取相关目标的有用信息，从而提高雷达系统的目标检测和识别能力。随着技术的发展，未来将探索更先进的信号处理技术和算法，以应对更复杂的应用场景和挑战。

1.2 合成孔径雷达成像

合成孔径雷达成像（Synthetic Aperture Radar Imaging， SAR）是一种高分辨率的雷达成像技术，它通过模拟多个物理天线的合成孔径来获取目标的二维或三维图像。SAR成像的定义基于雷达信号处理技术，利用雷达平台移动来合成一个较大的虚拟天线孔径，从而提高成像分辨率。这种成像技术能够穿透云层和雾，具备全天候成像能力，因此在军事侦察、环境监测、海洋监测和地质勘探等领域得以广泛应用^［4］。

SAR成像的主要特点包括其能够提供目标的精细结构信息如形状、尺寸和纹理，这对复杂环境中的目标识别至关重要。此外，SAR成像能够适应多种环境，包括陆地、海洋和空中，使其在多种应用场景下都具有重要价值。SAR成像的实现涉及复杂的信号处理算法，如脉冲压缩、频率多样化、波束形成和自适应处理技术，这些算法可优化成像结果并减少噪声和干扰的影响。频率多样化技术通过在不同频率下发射雷达波形来增加信号的多样性，从而提高成像分辨率；波束形成技术通过控制雷达波束方向来增强对特定目标的聚焦能力；自适应处理技术则根据目标特性动态调整处理参数，以获得最佳成像效果。SAR系统的设计和实现需要考虑雷达平台的硬件限制，如天线尺寸和波形，以及动态目标和环境变化对成像性能的影响。得益于雷达技术与信号处理算法的持续演进，SAR成像正逐步释放其在增强目标辨识精度与鲁棒性方面的巨大潜力。通过与机器学习及人工智能技术深度融合，该成像方式有望构建高度自动化与智能化的目标识别体系，进而全面优化雷达系统的综合效能。总之，SAR成像能实现对地面目标的高分辨率成像，为军事侦察、环境监测、灾害评估、城市规划等多个领域提供有力技术支撑。随着人工智能、大数据分析和新型雷达技术的融合与发展，SAR成像在图像质量、处理速度和自动化识别能力等方面得到显著提升。未来，SAR成像有望在复杂环境适应性、多源数据融合与实时处理等方面取得更大突破，进一步拓展其应用边界，成为现代信息感知系统的重要组成部分。

1.3 二维ISAR成像

与合成孔径雷达不同，二维逆合成孔径雷达（2D Inverse Synthetic Aperture Radar， ISAR）通过模拟多个虚拟天线的合成孔径来获取高分辨率的二维图像。ISAR成像的定义基于逆问题处理，旨在从雷达接收到的回波信号中重建目标的二维散射特性^［5-6］。

ISAR成像能够提供目标的高分辨率图像，这对精确识别和分类目标具有重要意义。此外，ISAR成像能够适应多种环境，包括陆地、海洋和空中，使其在军事侦察、交通监控和环境监测等领域具有广泛的应用前景。ISAR成像的实现涉及复杂的信号处理算法，如频率多样化、波束形成和自适应处理技术，这些算法可优化成像结果并减少噪声和干扰的影响。其中，频率多样化技术通过在不同频率下发射雷达波形，增加信号多样性，从而提高成像分辨率；波束形成技术通过控制雷达波束方向来增强对特定目标的聚焦能力；自适应处理技术则根据目标特性动态调整处理参数，以获得最佳成像效果。

随着雷达技术和信号处理算法的进步，二维ISAR成像在提高雷达目标识别准确性和可靠性方面展现巨大潜力。此外，随着计算能力提升和算法优化，ISAR成像技术日益实用，能够处理更复杂的场景和更大量的数据。未来的研究将重点提高成像速度、降低计算复杂度并强化对动态目标的适应能力。此外，结合机器学习和人工智能技术，ISAR成像有望实现更自动化和智能化的目标识别流程，进一步提升雷达系统效能。总之，二维ISAR成像是雷达目标识别领域的一个重要分支，它通过提供高分辨率的图像和精确的目标信息，为各种应用提供强大的技术支持。随着技术的不断发展，ISAR成像有望在未来发挥更大作用，成为雷达系统不可或缺的组成部分。

1.4 极化合成孔径雷达成像

极化合成孔径雷达成像（Polarimetric Synthetic Aperture Radar， PolSAR）是一种先进的雷达成像技术，它通过分析目标的多普勒特散射特性来获取目标的极化信息。PolSAR成像的定义基于雷达波与目标相互作用时产生的多普勒效应，这些效应包括目标的极化比率和极化相位，它们可以反映目标的物理和几何特性。这种成像技术的主要特点是提供目标的极化信息，这对目标识别和分类至关重要，因为它能够揭示目标的形状、结构和材料特性。此外，PolSAR成像能够在各种环境条件下工作，包括云层和雨雾，这使其在军事侦察和环境监测等领域具有广泛的应用前景。

实现PolSAR成像的过程涉及复杂的信号处理算法，如极化估计、相干噪声比（Signal-to-Noise Ratio， SNR）分析和极化相位分析。这些算法能够从雷达数据中提取极化信息，并将其转换为图像。此外，PolSAR系统的设计和实现需要考虑雷达平台的硬件限制如天线尺寸和波形，及动态目标和环境变化对成像性能的影响。AI赋能下，PolSAR可突破传统成像局限，实现亚米级分辨率全天候监测，以支撑灾害应急与精准农业，推动极化遥感向智能化、精准化跨越。

1.5 其他雷达成像

在雷达目标识别领域，除一维距离像、合成孔径雷达成像（SAR）、逆合成孔径雷达成像（ISAR）和极化合成孔径雷达成像（PolSAR）等技术外，还有多种其他类型的雷达成像技术，它们在特定应用中发挥着重要作用。这些技术包括距离多普勒成像、三维成像雷达和相控阵雷达成像等。

距离多普勒成像（Range-Doppler Imaging）是一种利用雷达信号的多普勒效应来测量目标速度的技术。它通过分析雷达回波的频率变化来确定目标的相对运动，从而获取目标的速度信息。这种成像方式对监测移动目标如交通流量监控、航空导航和海上监视等场景非常有用。实现距离多普勒成像需要精确的信号处理算法来分析多普勒频移，并将其转换为速度信息。

三维成像雷达（3D Imaging Radar）能够提供目标的立体图像，这对复杂场景下的目标识别和分类至关重要，其可从多个角度捕获目标的回波信号，然后利用这些数据重建目标三维结构。这种成像方式在地形测绘、建筑监测和复杂环境中的目标跟踪等领域有着广泛的应用。三维成像雷达的实现依赖先进的信号处理技术，如波束形成和图像重建算法及高性能的计算资源。

相控阵雷达成像（Phased Array Radar Imaging）利用相控阵列技术来控制雷达波束的方向，从而实现高分辨率的成像。相控阵雷达通过电子方式控制阵列中各个天线的相位，以合成具有特定方向性的波束。这种成像方式能够提供高分辨率的目标图像，适用于精确目标识别和监视。相控阵雷达成像的实现需要复杂的阵列设计和信号处理技术，包括波束形成、自适应滤波束形成和目标检测算法。

上述雷达成像技术各有其独特定义、特点和实现方式，它们在不同的应用场景中展现出各自的优势。随着技术的发展，这些成像技术在提高雷达目标识别的准确性和可靠性方面展现出巨大潜力。此外，人工智能技术也提升了图像处理和信号分析的智能化和效率，其在目标识别领域的影响日益凸显。

2 雷达目标智能识别方法

雷达目标智能识别利用雷达技术如高分辨距离像（High Resolution Range Profile， HRRP）获取的目标电磁散射特征，通过融合特征工程与深度学习等机器学习方法，构建端到端的智能感知系统，实现对复杂电磁环境下目标的类别判定、微动特征解耦及行为模式分析。其核心在于突破传统基于物理特征匹配的工程方法局限，借助卷积神经网络、图神经网络等模型自动提取目标多维度特征（如微动周期、电磁散射中心分布），并结合对抗训练、迁移学习等技术增强算法在复杂场景（如目标姿态变化、电磁干扰）下的鲁棒性，最终形成具备自主决策能力的智能识别体系，为防空反导、无人机监管等军事与民用场景提供高精度、强实时性的目标辨识解决方案。

本文依据智能处理技术的发展阶段，将雷达目标智能识别方法分为2类，即基于机器学习和基于深度学习的雷达目标智能识别方法。

2.1 基于传统机器学习的雷达目标智能识别方法

基于传统机器学习的雷达目标识别技术通过构建自动化特征建模和分类方法，实现对雷达目标的识别，其能利用机器替代人的识别操作，一定程度上缓解人力物力，进而提升复杂电磁环境下的目标分类与辨识能力。如图2所示，其通常依赖训练集数据的训练，并利用训练好的模型进行检测操作，此类方法核心架构包含训练与测试2大阶段。在训练阶段，其首先对输入雷达数据进行多维度预处理，包括时频域对齐、幅度归一化、姿态角补偿等操作，以消除目标平移、幅度波动及姿态变化带来的特征敏感性；其次，提取几何尺寸、结构、几何形状等特征，并在特征构建过程中，采用诸如小波变换的时频分析方法，来有效提取目标在空域难以捕获的潜在特征，从而促进模型对目标特征的感知和提取；最后，采用手工特征工程的方式构建特征空间，并设计轻量化分类器（如随机森林、多层感知机、支持向量机结合迁移学习）进行模型训练，其中集成学习策略常被用于融合多模态特征以提升泛化性能。在测试阶段，待识别雷达数据经相同预处理和特征提取流程后，通过特征嵌入层映射至模型特征空间，利用训练阶段优化后的分类器（如支持向量机分类器）进行目标属性判别，进而实现对目标的智能识别。

图2 基于传统机器学习的雷达目标智能识别方法

Fig.2 Intelligent radar target recognition method based on machine learning

在学界，一系列基于传统机器学习的雷达目标智能识别方法被陆续提出。其中，Li等^［7］开创性地提出了基于高分辨率距离像的识别框架，其技术路线涵盖数据采集、预处理、特征提取与分类器设计四大核心环节。在传统建模方法中，统计模型通过贝叶斯理论框架实现类别判别，典型方法包括自适应高斯分类器^［8］和伽马混合模型^［9］，其核心原理在于通过训练样本估计模型参数，进而计算测试数据后验概率完成分类决策。随着机器学习技术的发展，研究者针对高维数据特性与姿态敏感性难题提出多种解决方案。流形学习方法通过主成分分析（Principal Components Analysis， PCA）^［10］和线性判别分析（Linear Discriminant Analysis， LDA）^［11］实现数据降维，利用投影系数表征目标特征；核方法^［12］通过非线性映射拓展特征空间以增强分类能力；字典学习领域提出的稳健字典学习法^［13］通过稀疏系数提取映射特征。此外，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model， HMM）^［14］通过建模序列动态演化规律显著提升了识别精度。支持向量机（Support Vector Machine， SVM）^［15-16］作为主流分类器，通过核函数优化与小波特征融合显著提升识别性能，其中文献^［16］揭示了小波因子变换与识别精度的内在关联；为缓解姿态敏感性问题，基于K近邻（K-Nearest Neighbor， KNN）^［17-18］的方法通过局部特征匹配实现鲁棒分类。尽管上述方法在特定场景下能验证其有效性，但高维数据特性与大数据样本需求导致的系统复杂度激增仍是制约其工程应用的关键瓶颈。当前，此方向研究正朝着多模态数据融合（SAR/ISAR/HRRP协同分析）、轻量化模型部署（知识蒸馏与模型剪枝）及物理约束增强（电磁散射机理引导的特征解耦）方向演进，但该方向面临数据标注成本高、小样本场景下过拟合风险、复杂环境特征混淆等问题，仍制约着技术实用化进程，亟需设计具有高鲁棒性和泛化能力的智能识别方法，以应对此方向的现存挑战。

2.2 基于深度学习的雷达目标智能识别方法

基于深度学习的雷达目标智能识别方法通过构建端到端的深度神经网络模型，实现对探测目标特征的自适应提取与分类决策能力的跃升，如图3所示。该方法以雷达数据为输入对象，采用预处理阶段对原始雷达数据进行加工，得到一系列诸如多普勒域数据的处理数据。随后，构建深度神经网络能够处理的特征图，并利用神经网络自动捕获目标的局部或全局细微差异，结合网络特征描述模块建模目标的多域显著特征，形成多尺度特征表征。在训练阶段，通过联合诸如时频域对齐、回波幅度振幅时域特征等信息，同时利用不同网络架构的特征解耦能力增强检测性能。在测试阶段，基于训练好的深度神经网络模型将雷达数据映射至高维特征空间，并结合概率输出模块实现目标属性的鲁棒判别。

图3 基于深度学习的雷达目标智能识别方法

Fig.3 Intelligent radar target recognition method based on deep learning

近年来，深度学习理论的突破性进展为雷达目标识别提供了新的技术路径，其中卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的应用尤为广泛。这类端到端模型通过监督学习，自动捕获可分性特征，有效弥补了传统方法在特征表征方面的局限性。殷和义等^［19］构建的CNN模型实现了对飞行目标的回波分类研究，通过系统探究卷积核尺寸与激活函数类型对性能的影响，证实其识别精度显著优于支持向量机（SVM）与K近邻（KNN）等传统分类器；Lunden等^［20］在仿真HRRP数据集上验证了CNN的噪声鲁棒性，通过注入高斯白噪声扩展训练样本，实验表明模型在复杂电磁环境下仍保持稳定性能。西安电子科技大学徐彬等^［21］创新性地采用双向长短时记忆（Bi-directional Long Short-Term Memory， Bi-LSTM）网络建模HRRP不同距离单元间的时序关联，有效挖掘目标物理结构特征。然而，现有深度学习模型仍存在显著局限：CNN虽能提取及表征包络特征（即雷达回波振幅的时域特征），但容易忽视时间维度上不同单元间的时序依赖关系；RNN虽可解析序列相关性并建模物理结构，却受制于梯度消失/爆炸问题、序列计算不可并行性及中间状态存储的高资源消耗。针对上述缺陷，齐思宇等^［22］提出CNN-LSTM融合架构，通过多尺度特征融合来实现局部结构特征与跨距离单元时序信息的协同解耦，实验表明该模型不仅提升了目标识别率，在低信噪比场景下仍保持较高鲁棒性，为解决HRRP时空特征建模难题提供了新思路。

为适配目标的多尺度特性，王思雨等^［23］在显著性预检测算法基础上，引入多尺度检测机制进行改进，实现了SAR图像中多尺度飞机目标的快速粗检测候选框生成，且较原方法检测率提升5.88%。在此基础上，团队进一步设计并优化一个浅层CNN网络，用于候选飞机目标的精确检测。后续研究中，Diao等^［24］提出了一种基于显著性位置回归网络的SAR图像飞机目标检测方法：采用CFAR算法作为显著性预检测手段提取飞机目标候选区域，并通过改进Fast R-CNN网络结构提升检测性能，最终检测率较原始Fast R-CNN网络至少提升12.9%。

此外，多尺度特征融合与视觉注意力机制的结合是当前雷达目标检测领域的重要研究方向。现有研究多聚焦于设计高效的多尺度特征融合模块^［25-27］，通过跨尺度信息交互实现高层语义信息与低层位置优势的互补融合，并基于多尺度预测策略，增强算法对雷达图像中不同尺度目标的拟合能力。注意力机制模拟人脑视觉选择性注意特性，能自适应聚焦目标区域，有效捕捉目标的关键信息并抑制背景杂波干扰；且因其参数量与计算量较小，引入后不会显著降低网络运行效率，故被广泛应用于深度神经网络性能优化^［28-30］。针对目标精细化特征提取需求，国防科技大学赵凌君团队基于注意力机制与多尺度特征融合，设计了金字塔注意力空洞卷积网络^［31］和注意力特征融合网络^［32］，从而强化目标语义特征的提取与表征，显著提升雷达图像目标检测效果；后续又提出注意力特征细化与对齐网络^［33］，进一步将AP0.5指标提升至94.1%，实现了精度与速度的优异平衡。长沙理工大学Luo等^［34］提出双向路径聚合注意力网络，通过involution算子建立大范围离散特征关联，结合有效残差置换注意力模块来强化目标特征并抑制背景干扰，相较YOLOv5s基线网络检测率提升5.73%。针对雷达目标识别在实际应用中的性能自提升需求，杨予昊等^［35］通过借鉴在线学习与迁移学习的思想，提出一种在线迁移学习框架，通过样本标注和模型微调，实现模型的自我迭代优化，可自动完成样本标注、模型更新等任务，基于仿真数据的实验结果表明，上述框架可显著提升雷达目标识别的准确性，具有流程简单、部署快捷的优点，呈现较强的工程实用性。李家强等^［36］提出了一种基于轻量化卷积神经网络YOLOv5s的车载雷达图像目标识别方法，结合Ghost卷积设计轻量化解耦头，并行处理检测与分类问题。

2.3 识别方法对比

在雷达目标识别领域，除成像技术外，识别方法也是一个关键的研究领域。如表1所示，传统方法通常依赖手工特征提取，而近年来提出的新方法则更多利用机器学习和深度学习技术。以下为基于传统机器学习和深度学习的雷达目标识别方法对比描述。

表1 不同类型识别算法优缺点对比

Tab.1 Comparison of the advantages and disadvantages of different types of recognition algorithms

基于传统机器学习的雷达目标智能识别方法依赖专家知识来设计能够描述目标特性的特征，如散射中心、尺寸、形状和纹理等。这些特征随后被用于训练分类器，如支持向量机或最近邻分类器，以识别和分类雷达目标，该过程需结合手工特征工程，并利用分类器分别执行训练和测试。在构建检测特征之前，由于雷达类型的多样性及成像的复杂性，还需采用预处理操作，将预处理后的数据执行特征构建后再进行训练及测试。在已有方法中，训练测试流程通常利用分类器进行类别判定。

传统机器学习中的分类算法也包含多种类型，如随机森林、梯度提升（Boosting）和神经网络，结合分类器可以捕捉更复杂的特征表示，并适应各种雷达数据。传统机器学习方法通常在特征构建上较为直观，且对硬件设备要求较低，其理论的可解释性也较好。然而，它的实现过程比较耗时，且依赖大量领域知识，泛化性较差。

深度学习方法特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），近年来在雷达目标识别中取得了显著进展。深度学习模型能够自动学习层次化的特征表示，并从原始雷达数据中提取丰富的特征信息。这些模型已在多个领域证明其强大的性能，包括图像识别和自然语言处理。在雷达目标识别中，深度学习方法可以处理高维雷达数据，并自动学习区分不同目标的关键特征。然而，深度学习模型通常需要大量的训练数据和计算资源，且模型的可解释性仍然是一个挑战。

总的来说，从传统机器学习到深度学习的演进重塑了雷达目标识别的技术范式，在自动化程度、特征学习能力与场景适应性能上实现了跨越式提升。传统机器学习依赖人工设计特征（如统计矩、频域参数），在简单场景（高信噪比、固定目标）中虽能完成基础识别，但面对低慢小目标（如无人机）、复杂电磁干扰（如欺骗式干扰）等场景时，特征提取的鲁棒性与泛化能力仍显著受限，需人工反复调参优化，自动化水平较低。

深度学习的突破聚焦于“端到端”特征学习，通过神经网络自动挖掘雷达回波的距离-方位-多普勒联合特征，并捕捉长程时序依赖（如目标微动特性），可显著提升复杂场景下的识别精度。其强大的自适应能力使模型直接从原始雷达数据中学习电磁散射特性与目标类别的映射关系，从而大幅降低人工特征工程的依赖，促进自动化水平跃升至新高度。

3 雷达目标智能识别的应用挑战

在实际场景中，雷达目标智能识别方面的应用面临多重技术挑战，这些问题贯穿于目标特征提取、尺度适应、姿态鲁棒性及背景干扰抑制等环节。首先，探测目标的表征往往具有显著的离散特性，其强散射部件呈现为高亮度像素，而光滑区域则表现为低亮度像素，导致目标结构特征碎片化、部件间关联性弱。这种离散性使现有深度学习算法易因特征分散而生成多个重叠预测框，难以实现目标全结构的完整检测。其次，雷达成像中目标的尺度多样性加剧了检测难度：不同目标的物理尺寸差异、同一目标在不同成像分辨率下的尺寸变化，导致目标在图像中呈现显著尺度跨度。传统固定感受野的特征提取技术在网络加深时，易因后向散射信息衰减或小像素目标特征模糊，造成弱小目标漏检，亟需更精细的多尺度特征融合网络设计。最后，成像对方位角的高度敏感进一步引发了特征空间的混淆问题：同一类型目标在不同观测角度下的雷达图像，其视觉外观、散射中心位置及几何轮廓均可能发生显著变化，导致类内特征方差大；而不同类型目标却可能因散射特征差异大，形成跨类或类内混淆，极大增加了算法对高度相似目标的精准识别难度。更棘手的是，探测波长、成像机理上的差异使雷达图像易受复杂背景干扰（如地面杂波、海面多路径反射、云雨噪声等），这些干扰会模糊目标与背景的边界，降低目标特征的显著性，尤其在低信噪比场景下，算法对真实目标的鉴别准确率显著下降。

此外，雷达信号处理领域与人工智能大模型的融合发展正面临跨学科范式的深层碰撞，大模型的兴起使智能化操控和感知成为未来重要的技术方向。近年来基于深度学习的雷达信号特征解耦研究已取得突破性进展，证实电磁信号中时频特征与目标物理属性的隐式映射关系。传统雷达信号处理体系以信号处理逻辑与目标显著性度量为核心，聚焦于检测、跟踪等经典任务，其技术路径依赖物理可解释的数学建模，在此背景下，构建基于大模型的多域联合学习框架成为前沿方向。

4 结束语

雷达目标识别技术作为现代电子信息系统感知与决策的核心环节，其发展经历了从传统手工特征工程向数据驱动智能算法的演进历程。随着高分辨率雷达体制的普及与人工智能技术的突破，基于机器学习和深度学习的识别框架通过融合多维度特征工程与深度神经网络建模能力，显著提升了复杂电磁环境下目标的分类精度与抗干扰鲁棒性，尤其在处理平移、幅度敏感性与微动特征解耦等问题上展现独特优势。然而，当前实际应用仍面临数据标注成本高、小样本场景泛化瓶颈、对抗样本攻击威胁及复杂战场环境特征混淆等核心挑战，这就要求未来研究需考虑更加复杂的场景。总体而言，雷达目标识别技术正朝着强实时性、高可靠性和自适应性的方向持续推进，其发展可为军事领域智能化信息感知与低空经济等新兴场景提供核心技术支撑。