레이더 데이터의 질을 높이기 위한 다른 방법으로는 데이터 전처리 기법이 있다. 예를 들어, 레이더 데이터의 노이즈를 줄이기 위해 필터링 기법을 적용할 수 있다. 이는 레이더 신호의 잡음을 제거하고, 더 정확한 거리 측정을 가능하게 한다. 또한, 특징 추출 기법을 통해 레이더 데이터에서 중요한 정보를 강조할 수 있다. 예를 들어, 특정 객체의 속성(속도, 반사율 등)을 기반으로 한 특징을 추출하여 데이터의 해석력을 높일 수 있다. 마지막으로, 다양한 기계 학습 기법을 활용하여 레이더 데이터의 패턴을 학습하고, 이를 통해 데이터의 품질을 향상시키는 방법도 고려할 수 있다. 이러한 접근들은 레이더 데이터의 전반적인 품질을 개선하는 데 기여할 수 있다.