【摘 要】
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在雷达探测领域，数据样本无论在完备性还是多样性上，均不能满足深度学习模型有效训练的要求，模型极易出现过拟合现象，从而限制了相关技术在雷达探测领域的广泛应用。面向雷达探测领域的智能化应用需求，针对雷达数据样本不足问题，提出基于生成对抗神经网络的微波成像体制雷达数据增广方法。针对雷达数据样本特征不显著问题，结合标签平滑正则化方法，实现增广数据样本的自动标注，通过构建增广样本与真实样本协同的深度学习模型
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在雷达探测领域，数据样本无论在完备性还是多样性上，均不能满足深度学习模型有效训练的要求，模型极易出现过拟合现象，从而限制了相关技术在雷达探测领域的广泛应用。面向雷达探测领域的智能化应用需求，针对雷达数据样本不足问题，提出基于生成对抗神经网络的微波成像体制雷达数据增广方法。针对雷达数据样本特征不显著问题，结合标签平滑正则化方法，实现增广数据样本的自动标注，通过构建增广样本与真实样本协同的深度学习模型训练框架，实现模型在小规模雷达数据样本集上的鲁棒训练。基于公开雷达探测数据集，验证了该方法的有效性。
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