Cùng với sự phát triển của khoa học công nghệ, trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence – AI) đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực dân sự và quân sự. Đặc biệt trong lĩnh vực quân sự, có nhiều cấu trúc mạng nhân tạo đã được đề xuất để giải quyết bài toán nhận dạng các tín hiệu ra-đa. Các mạng nhân tạo được xây dựng tương đối độc lập và dựa trên các ý tưởng thiết kế riêng và chưa có nghiên cứu tổng quan nào để đánh giá hiệu quả của từng mạng nói trên. Chính vì vậy, trong bài báo này tác giả tiến hành mô phỏng, so sánh và đánh giá hiệu quả của các mạng nhân tạo như: SqueezeNet, AlexNet, Darket-53 và DenseNet-201 cho bài toán nhận dạng tín hiệu ra-đa. Kết quả mô phỏng cho thấy, với cùng một tập dữ liệu đầu vào các mạng nói trên yêu cầu thời gian huấn luyện tương đương nhau nhưng mạng AlexNet cho độ chính xác cao nhất (P = 87,5%), tiếp theo là DarkNet-53 (P = 85,62%), DenseNet-201 (P = 84,32%) và độ chính xác thấp nhất là mạng SqueezeNet (P = 75,0%).
Năm 2025 
