基于深度生成对抗网络的海杂波数据增强方法

• 作者: 丁斌 夏雪 梁雪峰
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 关键词: 生成性对抗网络 海杂波 幅度分布特性 时间相关性
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 雷达与声呐信号处理|Radar and Sonar Bignal Processing
• 页码范围: 1985-1991
• 页数: 7页
• 分类号: TN959.72|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT200447

摘要

海杂波数据稀缺,获取海杂波数据成本高、周期长,极大地限制了海杂波特性研究及海洋遥感应用.该文主要研究了基于深度生成性对抗网络(GAN)的海杂波数据生成方法,通过扩展传统的GAN框架,形成了1维海杂波数据生成和鉴别模型,基于实测海杂波数据集,进行对抗网络生成和鉴别模型训练,分析了生成模型所生成的海杂波数据的幅度分布特性和时间、空间相关性.基于实测数据验证了该方法能够生成更多、更多样、与真实海杂波数据分布相近的海杂波数据.