毫米波雷达的优缺点都非常明显，那么有没有方案能够取长补短呢？是的，这个答案就是本文要介绍的4D成像雷达。4D成像雷达，有的时候也被叫做4D毫米波雷达，或者简称4D雷达。

近些年来，随着深度学习技术在自动驾驶中的广泛应用，它在毫米波雷达感知中起到的作用也越来越大，其中一个最热门的方向就是研究如何使用底层数据（DateCube）设计端到端的毫米波雷达感知系统。在前文的基础上，这篇文章进一步总结和分析了深度学习在毫米波雷达感知中最新的应用情况。

毫米波雷达信号处理是一个比较复杂的过程，这篇文章的目的只是进行一个入门级的介绍，关注的也只是自动驾驶中常用的调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave，FMCW）雷达。只要具备基本的数字信号处理的知识，了解离散傅里叶变换，应该都可以很好的理解本文所介绍的毫米波雷达信号处理的基本原理。

传统的雷达感知技术包含大量基于规则的算法。这些规则是研究和工程人员利用先验知识和实际数据总结出来的。人类的先验知识是有限的，可处理的数据也是有限的，因此这些规则并不完备，无法涵盖实际场景中的所有情况，而深度学习技术可以自动的从海量数据中获取知识和规则。随着数据不断累积，知识和规则的学习也就越来越完备，并超越基于人工规则的算法。因此，近些年来，学术界和工业界都都在积极的探索如何将深度学习技术用于提高