【摘 要】
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目前小样本条件下高分辨距离像雷达目标识别算法存在识别率较低、识别率稳定度较差等问题,对此,本文提出了基于数据增强和加权辅助分类生成对抗网络(Weighted Auxiliary Clas
【基金项目】
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国防预研基金(No.9140C100404120C1003)
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目前小样本条件下高分辨距离像雷达目标识别算法存在识别率较低、识别率稳定度较差等问题,对此,本文提出了基于数据增强和加权辅助分类生成对抗网络(Weighted Auxiliary Classifier Generative Adversarial Networks,WACGAN)的雷达目标识别算法.该算法首先根据雷达目标散射特性,通过时间镜像数据增强方法扩充数据集,然后将扩充数据集输入WACGAN,通过自动选择高质量的生成样本,使判别器在标签样本监督学习的基础上得到进一步优化,最后直接利用判别器实现对雷达目
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