本发明公开了一种基于生成式对抗网络的空间目标样本增广方法，步骤如下：空间目标的不变特性关联性分析，对其不变特征和差异特征进行分类，为生成式对抗网络提供可供选择的样本；分析原有损失函数易导致模式坍塌的原因，使用逼真度函数替代生成式对抗网络原有的损失函数，对目标进行样本生成；基于自然进化方式，将生成器的生成过程转化为变异过程，并将原有的单个生成器修改为3个待进化的异类生成器；设立适应度函数自我优化空间目标样本，并将优化后的目标样本输入到判别器。本发明将生成式对抗网络的原有损失函数改进为基于逼真度的损失函数，抑制了判别器对生成器的无梯度引导。