针对雷达信号时频图像的去噪和增强问题,提出了利用生成对抗网络二次生成时频图像的方法.首先利用时频分析产生雷达信号的时频图像作为原始数据集1;接着利用生成对抗网络对数据集1进行学习之后生成新的数据集2,数据集2相对于数据集1拥有着去噪和增强的效果;最后提取时频图像奇异值特征检验生成的数据集2的有效性.对6种常见的雷达信号的时频图像进行了仿真实验,结果证明了该方法在时频图像去噪和增加样本多样性方面是有效的.
雷达辐射源识别 时频图像去噪 生成对抗网络 奇异值分解