[发明专利]一种基于生成对抗网络的雷达目标新类检测方法

摘要

本发明公开了了一种基于生成对抗网络的雷达目标新类检测方法，通过收集雷达辐射源信号数据，进行特征提取，利用生成对抗网络构建样本空间，并使用随机噪声数据，生成拟合低密度区域样本的新数据，利用该数据，进行对抗学习，使得判别器获得对新类的识别能力。之后对新类进行聚类，获得类别标签，并重新加入到网络中协助训练。同时考虑到网络可能出现灾难性遗忘的问题，引入弹性权重合并正则项帮助保护权重信息。本发明基于生成对抗网络，利用样本空间的低密度区域数据学习获得对新类的识别能力，并将已识别到的新类通过在线更新的方式重新加入网络协助训练，降低了模型更新的开销，进而实现对数据中新类别的检测。