申请/专利权人：天津大学

申请日：2023-10-31

公开（公告）日：2024-01-30

公开（公告）号：CN117473227A

主分类号：G06F18/10

分类号：G06F18/10;G06F18/214;G06F18/24;G06N3/0464;G06N3/09

优先权：["20230724 CN 2023109075375"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.20#实质审查的生效;2024.01.30#公开

摘要：本发明公开了基于对偶一致性和倒数对抗策略的谱图盲通用去噪方法，包括步骤：构建雷达谱图数据，划分训练集和测试集；搭建训练模型；基于对偶一致性学习方法和倒数对抗策略对生成对抗网络模型训练，保留生成对抗网络中的生成器作为去噪器；将测试集输入去噪器中去噪处理，得到去噪谱图。本发明在生成对抗网络中的生成器上引入引导分支，帮助生成更好的转换输入谱图；本发明通过对偶一致性学习方法及倒数对抗策略帮助网络模型更好地训练，有效减小模型对不同于训练集的噪声样本的泛化误差并提升去噪性能；本发明在训练过程中没有引入额外增强数据，减小了训练数据需求，节约了成本，同时解决实际中存在的人体微多普勒信号的盲通用去噪问题。

主权项：1.基于对偶一致性和倒数对抗策略的谱图盲通用去噪方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、构建雷达谱图数据，并将数据集划分为训练数据集和测试数据集；S2、搭建训练模型，包括去噪生成对抗网络和加噪生成对抗网络；S3、将训练数据集中的噪声谱图和对应的目标谱图以及引导谱图输入搭建的生成对抗网络模型中，基于对偶一致性学习方法和倒数对抗策略进行训练，更新优化参数，训练完成后，保留去噪生成对抗网络中的生成器作为去噪器；S4、将测试数据集输入去噪器中进行去噪处理，得到去噪谱图，并计算去噪谱图和目标谱图之间的PSNR和SSIM指标数值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津大学 基于对偶一致性和倒数对抗策略的谱图盲通用去噪方法

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