一种基于分裂联邦学习的安全分布式SAR图像数据生成方法

本发明公开了一种基于分裂联邦学习的安全分布式SAR图像数据生成方法，属于SAR图像技术领域，具体包括：构建一个包含多个客户端的分裂联邦学习模型；在每个客户端上，应用数据分割算法将本地持有的SAR图像数据集分裂成若干子集；每个客户端在其子集上独立训练本地生成模型，并生成伪合成孔径雷达图像数据；利用联邦学习框架，各客户端仅将其本地生成模型的参数更新共享给中央服务器；中央服务器聚合接收到的模型参数更新，生成全局模型参数；中央服务器将全局模型参数分发给所有的客户端，每个客户端根据所述全局模型参数更新各自的本地生成模型；重复上述步骤，直至达到预定的训练迭代次数；本发明提高了全局模型的泛化能力和准确性。