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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本发明提出了一种基于生成对抗网络的雷达时频图像增广方法，有效改善了雷达传感器的价格不菲，使用场景有一定限制，且对环境噪声有一定要求的问题，使用更少数量的雷达时频图增广后进行训练也可以达到不错的效果。本发明主要针对于雷达时频图像增广，核心在于：生成对抗网络模型的训练，雷达时频图像的特征提取，使用训练好的生成对抗网络对雷达时频图进行数据增广,使用增广数据进行后续雷达图像分析。
主权项：1.一种基于生成对抗网络的雷达时频图像增广方法，其特征在于，包括：对雷达时频图像实现数据增广，支撑小数据量数据集的深度学习训练；训练生成对抗网络的生成器、判别器，生成器的作用是学习真实信号的分布形式和特点，而判别器则是通过判断真实信号与生成信号之间的差距，并返回差值，最终使生成信号与真实信号一致；无论是生成器还是判别器都需要用卷积神经网络来实现，因此它所寻找的是一个全局最优化的问题，需要足够的真实雷达时频图像数据的输入。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 一种基于生成对抗网络的雷达时频图像增广方法
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