凡志邈，夏伟杰，刘 雪

（南京航空航天大学电子信息工程学院，江苏南京 210016）

0 引 言

受水中介质复杂性的影响，电磁波易被吸收，导致在水中的传播距离很短，难以实现远距离探测任务，而声波在水中可传播数十千米，是一种较为理想的传播信号。低频段下，声波传播距离较远，可以直接利用信号的频谱等特征实现噪声识别工作（如舰船噪声）；而高频阶段，在几百米范围内可以实现声呐目标的成像，目前成像声呐逐渐成为海洋水声探测行业的必需设备之一[1]。由于水下环境复杂，实际作业难度大，难以获取大量数据样本。然而目前许多水下工程研究都需要较大的数据样本，如利用深度学习实现水下目标分类与检测网络的训练需要大量的声呐图像，但现实中无法收集到大量的声呐图像。在现有文献中，并没有直接用于声呐图像生成的资料，大多数采用多波束技术生成声呐图像[2]。很多研究人员已经在合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）和遥感光学图像之间的映射方面取得一定的进步。如Schmitt等[3]利用Pix2Pix成功实现了SAR图像到遥感光学图像之间的映射。由于声呐成像的原理与雷达成像有很多相似之处，声呐也因此扮演着水下雷达的角色。本文受到SAR图像与遥感光学图像之间图像迁移思想的启发，借助SAR图像与遥感光学图像的映射及图像风格迁移思想，提出基于CycleGAN模型利用光学图像合成声呐图像，实现声呐图像库的构建方法。

1 CycleGAN理论

1.1 CycleGAN网络

CycleGAN的总损失由对抗损失LGAN和循环一致性损失Lcyc两部分组成，可由式（1）表示[9]：