MDGAN：解决雷达数据集多样性和样本不足的生成对抗网络方法

本文主要探讨了雷达辐射源数据集在实际应用中面临的挑战，即样本数量有限和样本多样性不足。针对这一问题，作者李昆和朱卫纲提出了基于多模态生成对抗网络（MDGAN）的数据集扩增方法。MDGAN是一种无监督学习的网络架构，它扩展了传统的生成对抗网络（GAN）的概念，通过在生成器的目标函数中引入一个额外的正则化项，该正则化项衡量的是生成器内部特征图间距离与随机向量间距离的比例。 这个比例被设计用来最大化生成的多样性的程度，鼓励生成器产生具有不同特征的样本，从而提升数据集的多样性。MDGAN的优势在于其无需额外标注的训练数据，仅依赖于原始数据集，就能生成高质量且多样化的模拟样本。这种方法特别适用于雷达信号等领域的数据分析，因为这些领域通常受限于数据获取的难度和成本。 通过仿真实验，作者验证了MDGAN的有效性，它能够生成真实且丰富的雷达信号样本，这对于雷达辐射源识别和其他相关任务来说，极大地增强了模型的泛化能力和鲁棒性。此外，文中还提及了关键概念，如雷达辐射源识别、多样性最大化生成对抗网络（Maximum Diversity Generative Adversarial Network, MDGAN）、样本多样性以及起始分值（如弗雷歇起始距离）在研究中的应用和重要性。 这篇论文为解决雷达数据集样本不足和多样性不足的问题提供了一种创新的解决方案，展示了MDGAN在网络生成技术在增强数据集多样性方面的潜力，对于提高雷达信号处理和分析的性能具有重要意义。