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摘要 - 在汽车行业中,雷达技术正在越来越重要,因为它被用于对象检测,避免碰撞和巡航控制。鉴于雷达信号固有的大量数据,机器学习是制定对车辆情况意识至关重要的预测和决策的理想工具。该技术文档报告了一项初步研究,旨在通过使用机器学习技术的汽车雷达来估算目标,信号到达的方向。最初,进行了道路上的雷达方案的模拟,从而产生了64 GB的数据集,其中约为20万个样本。随后,该数据集被用于训练两种类型的深度学习算法:经典密集的神经网络和卷积神经网络。将结果与被称为音乐的经典信号方向进行比较。