【高级雷达感知与学习】 第二章 —AI与雷达交叉研究：原理与实践

引言

随着人工智能技术的飞速发展，雷达系统与AI的深度融合正在重塑多个领域的技术格局。从自动驾驶到智能家居，从医疗健康监测到SAR遥感，雷达与AI的交叉研究正展现出前所未有的应用潜力。本教程将深入探讨AI与雷达交叉研究的核心方向——感知、重建、波形设计与对抗/鲁棒性，并通过理论推导与代码实现，帮助读者全面掌握这一前沿领域。

一、原理详解

1.1 雷达基本方程：从物理原理到数学表达

雷达系统的核心在于通过发射电磁波并接收回波来探测目标。雷达基本方程定量描述了雷达作用距离与系统参数之间的关系，是理解雷达性能的基础。

1.1.1 前置知识

1.1.2 雷达方程推导

1.2 机器学习在雷达感知中的应用原理

1.2.1 传统雷达信号处理与机器学习的融合

传统雷达信号处理主要依赖于基于先验知识的信号处理方法，如匹配滤波、多普勒处理等。然而，在复杂环境中，这些方法面临诸多挑战：

• 多径效应：反射信号导致目标位置估计偏差
• 干扰环境