【摘 要】
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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(CN
【机 构】
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空军装备部, 北京100036;空军研究院, 北京100096;解放军93498部队,石家庄050071
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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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