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摘要：本发明的一种基于生成对抗网络的海杂波抑制方法、装置、设备及介质，属于雷达杂波抑制技术领域，方法包括以下步骤：从雷达回波信号中获取海杂波数据，构建包含模拟目标和实测目标的海杂波数据集；构建基于金字塔多尺度残差注意力的生成对抗网络，所述生成对抗网络包括相互约束的生成器和判别器；采用所述海杂波数据集对所述生成对抗网络进行训练，得到海杂波抑制网络；通过所述海杂波抑制网络对实测雷达图像进行海杂波抑制。本发明通过生成对抗网络中的生成器学习海杂波的变化特性，并利用生成器与判别器之间的动态对抗训练进行抑制海杂波，不仅解决了海杂波对目标检测造成的干扰问题，而且提高了雷达的海杂波抑制性能。
主权项：1.一种基于生成对抗网络的海杂波抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，从雷达回波信号中获取海杂波数据，构建包含模拟目标和实测目标的海杂波数据集；步骤2，构建基于金字塔多尺度残差注意力的生成对抗网络，所述生成对抗网络包括相互约束的生成器和判别器；步骤3，采用所述海杂波数据集对所述生成对抗网络进行训练，得到海杂波抑制网络；步骤4，通过所述海杂波抑制网络对实测雷达图像进行海杂波抑制；所述步骤2，构建基于金字塔多尺度残差注意力的生成对抗网络，包括如下步骤：设计生成器，在生成器中设置综合残差注意力模块和多尺度金字塔自适应特征提取模块；所述综合残差注意力模块包括空间注意力模块、坐标注意力模块和残差连接模块，所述空间注意力模块通过自适应调整各空间位置的权重，突出目标区域，抑制背景中的杂波；所述坐标注意力模块通过引入位置信息进行定位海杂波图像中的目标区域；所述残差连接模块将输入特征图通过一系列卷积层和非线性激活函数进行处理，得到输出特征图，并将输入特征图与输出特征图直接相加；所述多尺度金字塔自适应特征提取模块通过多尺度卷积核提取不同尺度的特征，并将提取的多尺度特征通过自适应学习模块进行连接和融合；设计判别器，所述判别器由卷积层、批归一化层和激活函数层组成；设置包含对抗损失、感知损失和L1损失的综合损失函数，使用对抗损失、感知损失和L1损失的加权和对生成器和判别器进行优化。
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百度查询： 烟台大学 基于生成对抗网络的海杂波抑制方法、装置、设备及介质
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