¿Cómo se ha aplicado el aprendizaje automático al procesamiento de señales de radar?

El aprendizaje automático es una técnica que se puede aplicar a cualquier campo. Esa es la razón por la cual se está volviendo omnipresente.

Uno de los requisitos principales para aplicar el aprendizaje automático a cualquier campo es la disponibilidad de datos etiquetados.

Si tiene grandes datos etiquetados para cualquier tarea en el procesamiento de señales de radar, puede utilizar el aprendizaje automático para automatizar la tarea.

Todas las declaraciones anteriores que hice anteriormente son para el aprendizaje automático supervisado.

Si tiene muchos datos, que no están etiquetados, debe utilizar el aprendizaje no supervisado.

Para aplicar el aprendizaje automático, necesita grandes datos.

Puedes pensar en las aplicaciones tú mismo.

Es casi seguro, al menos como un experimento de ingeniería. Tuve algo de dinero para ver algo similar hace unos 25 años, aunque el sensor funcionaba en longitudes de onda ópticas y los algoritmos ML aplicados al algoritmo de guía.

En cuanto a desplegar un sistema de radar cuyos algoritmos de procesamiento de señales fueron diseñados en parte por métodos ML, lo dudo, pero realmente no lo sé. Si se ha hecho, algunas personas saben que sí, pero nadie puede saber con certeza que nunca se ha hecho.

Tal vez hay algunos experimentos en el laboratorio. Pero en mi opinión, la falta de datos reales es el problema para los métodos de ML que se aplican al procesamiento de señales de radar.