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在真实雷达数据上模拟生成的点迹数据集,利用深度学习中的生成对抗学习的思想,构建基于全连接神经网络的生成对抗网络(GANs,Generative Adversarial Networks)模型,并引入半监督学习方式,利用少量标签数据实现雷达对抗中目标航迹的有效识别.实验表明,相比于传统的SVM和CNN分类模型,所构建的方法具有明显的性能优势.