基于模拟教学雷达特情目标信号生成方法及系统

本发明公开了基于模拟教学雷达特情目标信号生成方法及系统，包括以下步骤：预先采集雷达特情信号样本，并对信号样本进行预处理，形成训练样本集；构建包含生成器与判别器的生成式对抗网络模型，其中，生成器采用深度卷积神经网络结构，用于输出复合干扰信号特征数据，判别器采用卷积神经网络结构，用于校验信号真实性。本发明通过构建生成式对抗网络模型，结合标准化的样本预处理流程与物理约束损失函数，无需人工手动配置复杂的信号参数，即可自动生成符合雷达的真实雷达特情信号高度相似的复合干扰信号，突破了现有技术中人工参数配置效率低、信号类型单一、真实性不足的局限，实现了多类型复合干扰信号的多样化、自动化生成。