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公开(公告)号：CN115393663A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110551780.9
申请日：2021-05-20
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V10/774 , G06V20/17 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的空中目标ISAR成像多方位样本扩充方法，属于空中目标ISAR成像信息获取及目标识别领域，用于扩充空中目标方位维上的样本。本发明包括如下步骤：步骤S1，通过对空中目标建模以及快速电磁散射计算获取空中目标ISAR图像仿真数据集；步骤S2，通过设置间隔度数划分空中目标ISAR图像仿真数据集，建立训练集和测试集；步骤S3，搭建至少具有生成器和判决器的深度学习网络模型；步骤S4，将训练集中带有型号类别标签的数据输入深度学习网络模型，对生成器和判决器进行训练；步骤S5，将测试集中的数据输入训练好的深度学习网络模型，输出对应信息下的图像。
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