%0 Journal Article %A 朱克凡 %A 王杰贵 %A 刘有军 %T 小样本条件下基于数据增强和WACGAN的雷达目标识别算法 %D 2020 %R 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.06.012 %J 电子学报 %P 1124-1131 %V 48 %N 6 %X 目前小样本条件下高分辨距离像雷达目标识别算法存在识别率较低、识别率稳定度较差等问题,对此,本文提出了基于数据增强和加权辅助分类生成对抗网络(Weighted Auxiliary Classifier Generative Adversarial Networks,WACGAN)的雷达目标识别算法.该算法首先根据雷达目标散射特性,通过时间镜像数据增强方法扩充数据集,然后将扩充数据集输入WACGAN,通过自动选择高质量的生成样本,使判别器在标签样本监督学习的基础上得到进一步优化,最后直接利用判别器实现对雷达目标的有效识别.仿真实验结果表明,本文算法在不增加识别时间的基础上,有效提高了小样本条件下对雷达目标的识别率和识别稳定度. %U https://www.ejournal.org.cn/CN/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.06.012