作者：杨志峰,李增辉,刘笑,冀鑫炜,王恩堂 单位：南京电子技术研究所 出版：《现代雷达》2020年第08期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXDLD2020080110 DOC编号：DOCXDLD2020080119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 在传统研究中，关于如何形成最能模拟目标的欺骗干扰，以及如何提取最能辨识欺骗干扰的特征，都没有现成的理论方法。文中提出了解决这一问题的研究框架，引入深度卷积神经网络(CNN)作为判决器训练反欺骗干扰，再验证CNN网络的对抗性样本风险。在此基础上，以CNN网络为基础构建物理约束的生成对抗网络，从而实现欺骗干扰与反欺骗干扰闭环连接，通过数据训练使二者相互激励并趋向纳什均衡。

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