深度学习技术是一种人工智能技术方法，它通过利用深层神经网络对特征的高维空间表达提取有效信息，建立从输入数据到输出检测结果的端对端网络，从而避免了人工提取特征和建模方法表达力不足的问题。在雷达目标检测领域，深度学习技术展现出巨大的优势，因此受到了广泛的研究和关注。
雷达目标检测是一项重要的技术，它能够对场景和环境进行监测，探测并识别目标信息，包括其距离、速度、角度等信息。雷达工作在探测模式下，可对照射区域的回波进行分析处理，从杂波、干扰、噪声等信号中检测到目标信息。然而，由于目前杂波环境的复杂性，传统杂波协方差估计难以获取足够独立同分布样本，使得复杂杂波抑制效果欠佳，目标检测能力受限。
深度学习技术在雷达目标检测中的研究进展主要体现在以下几个方面：
1. 传统的雷达目标检测方法主要采用目标先积累后检测的方法和杂波抑制后检测的方法。然而，这些方法在复杂杂波环境下，其性能受到限制。深度学习技术以数据驱动的方式，利用深层神经网络对特征的高维空间表达提取有效信息，建立从输入数据到输出检测结果的端对端网络，从而实现优越检测的性能。
2. 深度学习技术在雷达目标检测中的应用主要包括：基于深度学习的目标检测流程、基于数据重构的自编码器（AE）系列、基于概率生成模型的深度置信网络（DBN）等。这些技术在序列信号处理领域有着广泛的应用，尤其在雷达高速弱小复杂环境下的目标检测中，表现出色。
3. 深度学习技术在雷达目标检测领域的应用也面临着一些技术挑战，例如在复杂杂波环境下，如何有效地估计杂波分布特性，以及如何在有限的训练数据下，保证网络的准确性能等问题。
4. 未来，随着深度学习技术的不断发展，其在雷达目标检测领域的应用前景非常广阔。例如，通过深度学习技术，可以实现更精确的杂波抑制，更有效的目标检测，以及更快速的目标识别等。
深度学习技术在雷达目标检测领域展现出巨大的潜力和优势。随着深度学习技术的不断发展和优化，其在雷达目标检测领域的应用将更加广泛，性能也将更加出色。
