레이더 데이터의 희소성과 모호성 문제를 해결하기 위한 다양한 접근 방식이 존재한다. 첫째, 다중 센서 융합 기술을 활용하여 레이더와 LiDAR, 카메라 데이터를 결합하는 방법이 있다. 이러한 접근은 각 센서의 장점을 극대화하여 보다 정확한 깊이 추정을 가능하게 한다. 예를 들어, LiDAR의 고해상도 3D 정보를 레이더의 강한 날씨 저항성과 결합함으로써, 데이터의 희소성을 보완할 수 있다. 둘째, 딥러닝 기반의 데이터 보강 기법을 통해 레이더 데이터의 품질을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, GAN(Generative Adversarial Networks)을 사용하여 레이더 포인트 클라우드를 생성하고, 이를 통해 데이터의 다양성과 밀도를 증가시킬 수 있다. 셋째, 스파스 컨볼루션과 같은 고급 신경망 아키텍처를 사용하여 레이더 데이터의 특성을 보다 잘 반영하는 모델을 설계할 수 있다. 이러한 방법들은 레이더 데이터의 희소성과 모호성을 줄이는 데 기여할 수 있다.