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随着深度学习技术被应用于雷达目标识别领域,其自动提取目标特征的特性大大提高了识别的准确率和鲁棒性,但噪声环境下的鲁棒性有待进一步研究。该文提出了一种在噪声环境下基于卷积神经网络的雷达HRRP数据识别方法,通过增强训练数据和使用残差块、inception结构和降噪自编码层增强网络结构,实现了在较宽信噪比范围下的较高识别率。