小样本条件下多功能雷达工作模式识别方法

摘要： 在日益复杂的电磁环境中，多功能雷达工作模式识别仍然面临着诸多挑战.针对多功能雷达的截获信号样本数量有限，样本增强质量差，导致工作模式识别准确率较低的问题.本文提出一种将自适应填充转换生成对抗网络与模型无关元学习联合驱动的识别方法 .首先，从贴合小样本数据状态出发，采用自适应填充转换生成对抗网络模型进行自适应样本填充和样本增强；然后结合元学习中模型无关元学习算法，从而实现在小样本... （共10页）