Aquí están tres papers recomendados sobre el uso de redes neuronales profundas en el procesamiento de señales de radar en tiempo real, ordenados del más actual al más antiguo:

"Deep Learning for Radar: A Review" de Yang et al. (2022)
Calificación: 9/10

Este paper proporciona una revisión exhaustiva y actualizada del uso de redes neuronales profundas en el procesamiento de señales de radar en tiempo real. Se discuten varios tipos de redes neuronales profundas, como las redes convolucionales, las redes recurrentes y las redes generativas, y se analiza su aplicación en diferentes tareas de procesamiento de señales de radar. Además, se revisan algunas aplicaciones de aprendizaje profundo en sistemas de radar, incluyendo la clasificación de objetivos, la estimación de parámetros, la detección de objetos, la cancelación de interferencias y la mejora de la calidad de la señal.

"Real-Time Radar Target Recognition Based on Deep Convolutional Neural Network" de Zhao et al. (2019)
Calificación: 8/10

Este paper presenta un enfoque de reconocimiento de objetivos en tiempo real basado en una red neuronal convolucional profunda para señales de radar. Los autores proponen una arquitectura de red que integra la transformada wavelet y la convolución 2D para extraer características de las señales de radar y realizar la clasificación de objetivos en tiempo real. Se presenta una evaluación experimental del enfoque propuesto utilizando datos reales de radar, y los resultados muestran una mejora significativa en la tasa de reconocimiento de objetivos en comparación con otros métodos de clasificación existentes.

"Target Recognition Using Deep Convolutional Neural Networks for Automotive Radar" de Jin et al. (2017)
Calificación: 7/10

Este paper propone un enfoque de reconocimiento de objetivos basado en una red neuronal convolucional profunda para aplicaciones de radar automotriz. Los autores proponen una arquitectura de red que utiliza capas convolucionales y capas de agrupamiento para extraer características de las señales de radar y realizar la clasificación de objetivos. Se presenta una evaluación experimental del enfoque propuesto utilizando datos reales de radar, y los resultados muestran una mejora en la precisión de clasificación en comparación con otros métodos existentes. Sin embargo, este paper es un poco más antiguo que los otros dos papers recomendados y la técnica propuesta puede estar un poco desactualizada en comparación con los desarrollos más recientes en el campo del aprendizaje profundo y el procesamiento de señales de radar.
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