深度学习(DL)在语音识别、图像物体识别上取得了卓越的成效，深度学习代替传统处理技术，成为了研究该领域的主要处理方法。在雷达领域，深度学习用于雷达目标识别和分类，也取得了很好的效果，进而，人们试图将深度学习用于雷达成像。本文根据近几年所公开的文献资料，按照雷达成像的特点，分类介绍深度学习用于雷达成像的研究进展；之后，对深度学习用于雷达成像的可行性、样本选取、泛化以及成像质量的评价等开放性问题提出了作者的设想，并对深度学习用于雷达成像进行了展望。
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