作者:罗恒,李增辉,李建勋,李小波 单位:南京电子技术研究所 出版:《现代雷达》2020年第03期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFXDLD2020030070 DOC编号:DOCXDLD2020030079 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于智能算法的雷达干扰效果评估方法研究》PDF+DOC2020年第08期 姜军,陈雄 《生成对抗网络在雷达反欺骗干扰中的应用框架》PDF+DOC2020年第08期 杨志峰,李增辉,刘笑,冀鑫炜,王恩堂 《欺骗式干扰的虚假目标参数研究》PDF+DOC2019年第03期 冉宏远,张宏伟 《基于小样本脉冲序列匹配的重点雷达目标快速识别》PDF+DOC2018年第05期 朱永成,潘继飞,金天祥,沈家煌,刘鑫 《人工嗅觉系统及其在卷烟烟气中的研究》PDF+DOC2000年第03期 邹小波,方如明,蔡健荣 《结合雷达目标特征的红外成像目标识别》PDF+DOC1999年第06期 陆正刚,杨杰,林旭峰 《雷达总论、雷达理论与技术》PDF+DOC2006年第05期 《一种新的基于HRRP的雷达目标识别算法》PDF+DOC2009年第02期 刘传武,张智军,毕笃彦,刘万俊 《基于模糊神经网络的欺骗性干扰效果评估》PDF+DOC2007年第01期 李聪,黄高明,李敬辉 《基于小波能量距的雷达距离像特征提取》PDF+DOC2007年第04期 赵鹏亮,席泽敏,肖欢
  • 为了验证雷达目标辨识网络存在风险,提升基于辨识网络的雷达目标辨识效果,文中研究了不同雷达目标辨识网络的对抗性样本。针对雷达目标辨识网络中的卷积神经网络和分解卷积神经网络,建立对抗性样本生成模型,按照该模型生成对抗性样本,并对生成的结果进行分析总结。实测数据处理结果表明,雷达目标辨识网络存在潜在风险。

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