极端阈值下动态衰减高斯扰动GAN雷达回波外推-传感器与微系统

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极端阈值下动态衰减高斯扰动GAN雷达回波外推

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研究背景与问题

雷达回波外推在目标检测、无人机监视、气象监测等领域具有广泛应用。然而，在实际应用中，雷达回波图像常出现模糊、强度衰减等问题，影响外推精度。同时，传统生成对抗网络（GAN）在训练过程中容易陷入不稳定状态，进一步限制了雷达回波外推技术的应用效果。针对上述问题，本文提出了基于动态衰减高斯扰动优化的Noise-GAN模型，以解决雷达回波外推中的图像模糊、强度衰减以及GAN训练不稳定等问题。

研究方法

本文提出的Noise-GAN模型以轻量化注意力U型网络（SmaAt-UNet）为生成器，并在判别器输入中引入随外推时效与迭代步数动态调整的高斯扰动。具体而言，首先采用动态衰减的高斯噪声对原始雷达回波图像进行预处理，增强图像对比度和细节信息。然后，将处理后的图像输入至生成器，通过学习生成高质量、低模糊度的雷达回波图像。此外，引入高斯扰动能够提高GAN模型对图像细微特征的感知能力，有效缓解训练过程中的模式坍塌问题。

核心结果

通过大量实验，本文验证了所提出的Noise-GAN模型在雷达回波外推中的应用效果。实验结果表明，与传统的GAN模型相比，本文所提出的模型能够显著提升雷达回波图像的外推质量，降低模糊程度，提高外推精度。同时，本文提出的动态衰减高斯扰动策略，能够有效改善GAN模型的训练稳定性，提高模型的收敛速度和泛化能力。

结论与意义

本文提出的基于动态衰减高斯扰动优化的Noise-GAN模型，在雷达回波外推中具有显著优势。该模型能够有效解决传统GAN模型在雷达回波外推中存在的图像模糊、强度衰减以及训练不稳定等问题。此外，本文的研究成果可为雷达回波外推技术提供一种新的解决方案，具有实际应用价值。在未来研究中，我们将进一步探索Noise-GAN模型在更多场景下的应用，以推动雷达回波外推技术的不断发展。

文章来源：《传感器与微系统》网址: http://www.cgqywxtzzs.cn/qikandaodu/2026/1027/333.html