多判别器GAN驱动的半监督SAR目标识别提升算法

本文主要探讨了"基于多判别器生成对抗网络的半监督合成孔径雷达自动目标识别"这一主题，它结合了深度学习的前沿技术，特别是卷积神经网络（CNN）与生成对抗网络（GAN）在SAR（合成孔径雷达）领域的应用。SAR自动目标识别（SARATR）在军事和民用领域具有重大价值，但由于SAR数据的稀缺和标注困难，有监督的深度学习方法面临着挑战。 传统方法如模板匹配、支持向量机（SVM）、自适应增强和稀疏表示分类（SRC）虽然在SARATR中表现出色，但对特征工程的依赖性和对复杂预处理的敏感性限制了它们在有限标注数据下的性能。本文创新地提出了将GAN用于生成未标记的图像样本，这些生成的样本与少量有标签数据一起输入CNN，以提升模型的训练效率和准确性。多判别器GAN结构的引入有助于解决GAN训练中的不稳定问题，而标签平滑正则化（LSR）则作为半监督学习的一种策略，增强了CNN模型的鲁棒性。 通过在MSTAR数据集上的实验验证，这种方法显著提高了CNN在SARATR任务中的表现，特别是在数据集规模有限的情况下。这表明，该半监督方法有可能克服SAR图像获取和标注的难题，为SARATR的实际应用开辟了新的可能性。研究的关键索引项包括SAR目标识别、动态多判别器GAN、半监督学习以及标签平滑正则化，这些关键词揭示了论文的核心技术和贡献。 本文的研究旨在通过结合生成对抗网络和半监督学习策略，改进SAR图像的自动识别能力，减少对大量标注数据的依赖，为SARATR领域的未来发展提供了有力的技术支撑。