基于改進DCGAN的毫米波雷達相互干擾時頻圖像生成研究
——以生成樣本對CNN干擾抑制模型性能影響為例
摘 要:采用深度學習方法抑制毫米波雷達時頻域干擾面臨著實測樣本不足的問題,數(shù)據(jù)集的大小和質量會影響模型的干擾抑制性能和泛化性能。文章提出一種改進DCGAN算法來生成毫米波雷達時頻域干擾圖像,以擴充訓練深度學習干擾抑制模型的實測訓練樣本。改進DCGAN算法對網(wǎng)絡結構做出調(diào)整,使用帶梯度懲罰的Wasserstein距離替代DCGAN的損失函數(shù)。(剩余12296字)
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- 現(xiàn)代信息科技
- 2022年13期
目錄
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