在傳統(tǒng)研究中,關(guān)于如何形成最能模擬目標(biāo)的欺騙干擾,以及如何提取最能辨識(shí)欺騙干擾的特征,都沒有現(xiàn)成的理論方法。文中提出了解決這一問題的研究框架,引入深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為判決器訓(xùn)練反欺騙干擾,再驗(yàn)證CNN網(wǎng)絡(luò)的對(duì)抗性樣本風(fēng)險(xiǎn)。在此基礎(chǔ)上,以CNN網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)構(gòu)建物理約束的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò),從而實(shí)現(xiàn)欺騙干擾與反欺騙干擾閉環(huán)連接,通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練使二者相互激勵(lì)并趨向納什均衡。 

【文章來源】：現(xiàn)代雷達(dá). 2020,42(08)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

物理約束的GAN網(wǎng)絡(luò)模型

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3583486