TY -的A2 Gan Chenquan盟,聂Jianghua AU -肖,永胜盟——黄Lizhen AU - Lv,冯PY - 2021 DA - 2021/04/13 TI -时-频分析和基于CN-LSGAN HRRP目标识别,STFT,和CNN SP - 6664530六世- 2021 AB -针对高分辨率的雷达目标识别问题范围概要(HRRP)在低信噪比条件下,基于受限的最小二乘识别方法生成对抗网络(CN-LSGAN)、短时傅里叶变换(STFT),提出了卷积神经网络(CNN)。结合最小二乘生成对抗网络(LSGAN)和瓦瑟斯坦生成对抗网络梯度点球(WGAN-GP),给出了CN-LSGAN和应用于HRRP降噪。HRRP的频率域和相位特性获得了STFT为了方便特性也学习和匹配的输入数据格式CNN。这些实验结果表明,该CN-LSGAN性能更好的数据增加,可以有效地避免模型崩溃而生成网络(GAN)和LSGAN对抗。也,该方法具有较好的识别性能比一维CNN方法和短期记忆(LSTM)网络的方法。SN - 1076 - 2787你——https://doi.org/10.1155/2021/6664530——10.1155 / 2021/6664530 JF - PB - Hindawi KW - ER -复杂性