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摘要：現(xiàn)有低分辨雷達(dá)目標(biāo)識別方法,通常采用先特征提取、再進(jìn)行目標(biāo)分類的兩步識別算法,這種算法存在識別率難以提高和方法泛化性不足的問題,對此,提出一種增強(qiáng)條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)(strengthening condition generative adversarial network,SCGAN)+卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)的低分辨雷達(dá)目標(biāo)一步識別算法。該算法利用CNN自動獲取采樣數(shù)據(jù)深層本質(zhì)特征,無需特征提取,實現(xiàn)對目標(biāo)的一步識別。為進(jìn)一步提高小樣本條件下的識別效果,基于CGAN理論來提高樣本在特征空間的覆蓋程度,并對CGAN的判別器進(jìn)行改進(jìn),在損失函數(shù)中增加混疊懲戒項,通過SCGAN生成不混疊的生成樣本來更好地訓(xùn)練CNN,提高其在小樣本條件下的識別能力。仿真對比實驗校驗了一步識別算法較傳統(tǒng)兩步識別算法的優(yōu)越性,以及SCGAN+CNN的低分辨雷達(dá)目標(biāo)一步識別算法在小樣本條件下的有效性。