[发明专利]一种基于对抗生成网络的地海杂波谱数据样本生成方法

权利要求书

1.一种基于对抗生成网络的地海杂波谱数据样本生成方法，其特征在于，包括：

S1、根据天波雷达地海杂波数据分布特征构建数据集和获取随机噪声；

S2、基于天波雷达地海杂波数据分布特征构建生成式对抗网络，并通过生成式对抗网络、预先得到的数据集和随机噪声，生成海量天波雷达地海杂波数据、并构成预设数据集；其中，所述的生成式对抗网络是基于卷积和反卷积网络所构建的，并利用深度学习方法和所述预设数据集、对所述生成式对抗网络进行网络训练。

2.根据权利要求1所述的一种基于对抗生成网络的地海杂波谱数据样本生成方法，其特征在于，所述生成式对抗网络包括生成器和判别器：

所述生成器根据真实的地海杂波数据输出生成的样本数据；

所述的判别器是根据真实的地海杂波数据和生成的样本数据，获取生成样本数据的真实概率。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于对抗生成网络的地海杂波谱数据样本生成方法，其特征在于，利用深度学习方法和预设数据集对所述生成式对抗网络进行网络训练的步骤具体为：

步骤S11、构建少量地海杂波训练样本，其中包括数目相同的不同特性的地海杂波样本；

步骤S12、利用深度学习方法和预设数据集对所述生成器进行训练，并根据所述地海杂波数据和所述生成器的生成数据，对所述生成式对抗网络中的判别器进行训练；

步骤S13：重复执行步骤S11～步骤S12并且当所述生成器的生成数据满足预设的数据要求时停止训练。

4.根据权利要求3所述的一种基于对抗生成网络的地海杂波谱数据样本生成方法，其特征在于，利用深度学习方法和预设数据集对所述生成器进行训练的步骤具体为：

步骤S121、获取与数据集等数量的随机噪声；

步骤S122、随机噪声通过生成器得到生成的样本数据，使用判别器计算生成样本的真实概率，利用真实概率对所述的生成器进行网络训练；

步骤S123、重复执行步骤S121～步骤S122并且当所述生成器的生成数据满足预设的数据要求时停止训练。

5.根据权利要求4所述的一种基于对抗生成网络的地海杂波谱数据样本生成方法，其特征在于，根据所述地海杂波数据和所述生成器的生成数据，对所述生成式对抗网络中的判别器进行训练的内容具体为：

根据地海杂波数据和生成数据构建数据集；利用所述的深度学习算法并根据地海杂波数据和生成数据对判别器进行训练；其中生成数据和地海杂波数据数量相等。

6.如权利要求1所述的一种基于对抗生成网络的地海杂波谱数据样本生成方法，其特征在于，通过生成式对抗网络、预先得到的数据集和随机噪声，生成海量天波雷达地海杂波数据的步骤具体为：

S21、根据需要生成的样本数量获得随机噪声的数量；

S22、利用所述训练好的生成器和随机噪声，生成目标个数的地海杂波样本；

S23、对生成的地海杂波样本进行储存。