【摘 要】
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为解决合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)自动目标识别(Automatic Target Recognition,ATR)中的数据稀疏问题,提出一种基于谱归一化生成对抗网络(Spectral Normali
【机 构】
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中国科学院空天信息创新研究院,中国科学院大学,中国科学院电子学研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB0503001)
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为解决合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)自动目标识别(Automatic Target Recognition,ATR)中的数据稀疏问题,提出一种基于谱归一化生成对抗网络(Spectral Normalization Generative Adversarial Network,SN-GAN)的目标SAR图像仿真方法。本文方法通过构建目标—场景—雷达耦合物理模型,求解散射强度分布图,利用SN-GAN实现对散射强度分布图的优化,生成高质量仿真SAR图像。通过3种相似性评
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