基于频谱图块与数据增强的雷达目标分类方法及系统

本发明提供一种基于频谱图块与数据增强的雷达目标分类方法及系统，该方法包括：S1：采集雷达原始ADC数据并进行FFT处理生成距离‑速度维和距离‑角度维频谱图，基于预设能量阈值勾画目标轮廓并提取目标频谱图块以构建训练数据集；S2：将目标频谱图块输入生成对抗网络进行训练，利用该网络生成合成目标频谱图块以扩充训练数据集；S3：计算扩充后数据集中各目标频谱图块轮廓区域内的信号幅度统计值，得到能量特征；S4：将目标的频谱图块及其能量特征输入分类器进行训练，获得目标分类模型；S5：将待分类目标特征输入该模型输出分类结果。本发明融合物理约束GAN与频谱图块，解决数据稀缺并提升雷达分类精度。