一种基于CN-GAN与CNN的SAR图像目标识别算法

作者：肖永生; 毛聪; 黄丽贞; 贺丰收; 邱鑫; 刘宇凡; 刘越; 孙成立

来源：2020-12-30, 中国, ZL202011603130.6.

本发明专利公开了基于CN-GAN与CNN的SAR图像目标识别算法,所述方法包括以下步骤,S1,CN-GAN结合least-squares GAN和Pix2Pix的方法,其次在生成器的损失函数中添加一个回归函数约束项,使得改进后的CN-GAN能够解决数据生成问题。S2,CNN直接将CN-GAN生成的SAR图像作为网络输入,结构上采用浅层的网络设计,并且加入了Dropout层,有效提高模型的泛化能力。本发明含乘性噪声数据集通过CN-GAN所生成的SAR图像数据集的识别率要优于含乘性噪声本身数据集以及其它GAN所生成数据集的识别率。