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Hybrid hierarchical trajectory planning for a fixed-wing UCAV performing air-to-surface multi-target attack 被引量:5
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作者 Yu Zhang Jing Chen Lincheng Shen 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2012年第4期536-552,共17页
This paper considers the problem of generating a flight trajectory for a single fixed-wing unmanned combat aerial vehicle (UCAV) performing an air-to-surface multi-target attack (A/SMTA) mission using satellite-gu... This paper considers the problem of generating a flight trajectory for a single fixed-wing unmanned combat aerial vehicle (UCAV) performing an air-to-surface multi-target attack (A/SMTA) mission using satellite-guided bombs. First, this problem is formulated as a variant of the traveling salesman problem (TSP), called the dynamic-constrained TSP with neighborhoods (DCT- SPN). Then, a hierarchical hybrid approach, which partitions the planning algorithm into a roadmap planning layer and an optimal control layer, is proposed to solve the DCTSPN. In the roadmap planning layer, a novel algorithm based on an updatable proba- bilistic roadmap (PRM) is presented, which operates by randomly sampling a finite set of vehicle states from continuous state space in order to reduce the complicated trajectory planning problem to planning on a finite directed graph. In the optimal control layer, a collision-free state-to-state trajectory planner based on the Gauss pseudospectral method is developed, which can generate both dynamically feasible and optimal flight trajectories. The entire process of solving a DCTSPN consists of two phases. First, in the offline preprocessing phase, the algorithm constructs a PRM, and then converts the original problem into a standard asymmet- ric TSP (ATSP). Second, in the online querying phase, the costs of directed edges in PRM are updated first, and a fast heuristic searching algorithm is then used to solve the ATSP. Numerical experiments indicate that the algorithm proposed in this paper can generate both feasible and near-optimal solutions quickly for online purposes. 展开更多
关键词 hierarchical trajectory planning air-to-surface multi-target attack (A/SMTA) traveling salesman problem (TSP) proba-bilistic roadmap Gauss pseudospectral method unmanned com-bat aerial vehicle (UCAV).
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改进的Mixup方法定向攻击图像分类模型
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作者 朱瑞 马时平 +1 位作者 何林远 梅少辉 《空军工程大学学报》 北大核心 2025年第1期32-41,共10页
针对当前遥感图像分类领域的对抗性示例定向攻击研究较少、黑盒攻击能力较弱的问题,设计了一种改进的Mixup攻击的定向黑盒攻击方法。该方法旨在定向愚弄深度神经网络中的分类模型,发现其漏洞,使己方的高价值目标被检测为低价值或无价值... 针对当前遥感图像分类领域的对抗性示例定向攻击研究较少、黑盒攻击能力较弱的问题,设计了一种改进的Mixup攻击的定向黑盒攻击方法。该方法旨在定向愚弄深度神经网络中的分类模型,发现其漏洞,使己方的高价值目标被检测为低价值或无价值目标。该方法首先是使用图像分类深度学习模型提取图像的浅层全局特征,通过改变输入图像像素,将输入干净图像的浅层特征向目标类图像浅层特征逼近,实现定向攻击。之后,为了提高攻击的迁移性,设计了一种自适应控制迭代步长的方法,提高迭代的效率。同时引入了模型级联的思想,使用多个不同架构的模型同时作为代理模型,使生成的对抗样本兼具多模型特征,提高攻击的迁移性。在多个遥感分类数据集上对多个模型进行测试的结果证明了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 图像分类 有目标攻击 遥感图像 模型级联
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TargetedFool:一种实现有目标攻击的算法 被引量:3
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作者 张华 高浩然 +3 位作者 杨兴国 李文敏 高飞 温巧燕 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期149-159,共11页
随着人工智能技术的发展,深度神经网络广泛应用于人脸识别、语音识别、图片识别以及自动驾驶等领域。由于轻微的扰动就可以使深度神经网络出现错误分类,所以在有限的时间内实现特定的攻击效果是对抗攻击领域研究的重点之一。针对有目标... 随着人工智能技术的发展,深度神经网络广泛应用于人脸识别、语音识别、图片识别以及自动驾驶等领域。由于轻微的扰动就可以使深度神经网络出现错误分类,所以在有限的时间内实现特定的攻击效果是对抗攻击领域研究的重点之一。针对有目标对抗攻击算法中产生扰动时间久和扰动易被人眼观察的问题,基于Deepfool提出了在典型的卷积神经网络上生成有目标的对抗样本的算法,即TargetedFool。大量的实验结果表明,TargetedFool可以对MNIST、CIFAR-10和ImageNet实现有目标的对抗攻击。在ImageNet上,TargetedFool可以在平均2.84 s的时间内达到99.8%的扰动率。此外,分析了基于DeepFool的攻击算法无法产生有目标的通用对抗性扰动的原因。 展开更多
关键词 深度神经网络 深度学习 目标攻击 对抗样本
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面向目标检测的物理对抗攻击研究进展
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作者 陈浞 刘东青 +4 位作者 唐平华 黄燕 张文霞 贾岩 程海峰 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第9期80-101,共22页
深度神经网络强大的特征学习能力为计算机视觉任务提供了强有力的支撑,但已被证明容易受到对抗性样本的干扰从而输出错误的结果。现有的对抗攻击可分为数字攻击和物理攻击,与在数字像素中产生扰动的数字攻击相比,物理对抗性样本在现实... 深度神经网络强大的特征学习能力为计算机视觉任务提供了强有力的支撑,但已被证明容易受到对抗性样本的干扰从而输出错误的结果。现有的对抗攻击可分为数字攻击和物理攻击,与在数字像素中产生扰动的数字攻击相比,物理对抗性样本在现实世界中产生的误导作用更具有威胁性。目标检测任务作为计算机视觉领域中应用最广泛的任务之一,在自动驾驶、智能监控以及医学图像分析等领域发挥重要作用。针对目标检测任务的物理攻击,阐述了攻击的基本流程。根据不同电磁波波段将目标检测任务分为可见光目标检测和红外目标检测,并详细讨论了这两类任务中不同的物理攻击方法。探讨了当前物理对抗性攻击面临的问题以及未来可能值得研究的方向。 展开更多
关键词 深度学习 物理攻击 目标检测
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基于可编程软件定义网络的动态网络防御方案
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作者 左志斌 杨凯 +2 位作者 邓淼磊 王德民 马米米 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期144-152,共9页
嗅探攻击和洪泛攻击是物联网中两种常见的攻击方式:嗅探攻击隐蔽性强,旨在窃取用户数据;而洪泛攻击具有破坏性,会影响正常的网络通信和服务。攻击者可能利用嗅探攻击寻找攻击目标,然后通过洪泛攻击对目标进行攻击,这种攻击方式使IoT面... 嗅探攻击和洪泛攻击是物联网中两种常见的攻击方式:嗅探攻击隐蔽性强,旨在窃取用户数据;而洪泛攻击具有破坏性,会影响正常的网络通信和服务。攻击者可能利用嗅探攻击寻找攻击目标,然后通过洪泛攻击对目标进行攻击,这种攻击方式使IoT面临严重的安全威胁。而端信息跳变、虚假IP跳变、双IP跳变等防御手段侧重于单一类型的攻击,难以有效地应对这种攻击方式。针对IoT环境下面临的安全问题,提出一种基于可编程软件定义网络(SDN)的动态网络防御方案。在攻击侦查阶段,通过动态改变协议号和周期性跳变数据包中的四元组,可成功混淆端信息,从而有效抵御嗅探攻击。在攻击实施阶段,通过首包丢弃和源认证的方式,可成功抵御洪泛攻击,从而显著提高网络的安全性。仿真实验结果表明,与传统针对单一类型攻击的防御方案相比,该方案能在网络攻击的不同阶段有效抵御嗅探攻击和洪泛攻击,并保持了较低的通信时延和CPU负载。 展开更多
关键词 物联网 软件定义网络 移动目标防御 洪泛攻击 嗅探攻击
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融合图像去噪和特征对齐的目标检测算法 被引量:2
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作者 许莉 张玉雪 +1 位作者 范纯龙 张加金 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期392-398,共7页
为提高目标检测模型的对抗鲁棒性,提出一种融合图像去噪和特征对齐的目标检测算法(target detection algorithm with image denoising and feature alignment,TDA-IDFA)。采用坐标注意力机制对图像去噪结构进行改进,在去除图像噪声的同... 为提高目标检测模型的对抗鲁棒性,提出一种融合图像去噪和特征对齐的目标检测算法(target detection algorithm with image denoising and feature alignment,TDA-IDFA)。采用坐标注意力机制对图像去噪结构进行改进,在去除图像噪声的同时强化图像细节和边缘信息;结合特征对齐对抗训练方法,训练不仅鲁棒而且准确的目标检测模型,在提升目标检测模型对抗鲁棒性的同时,平衡模型对干净样本和对抗样本的识别精度;使用不同的对抗攻击方法,针对多种算法展开对比实验。实验结果表明,所提算法在PASCAL VOC和MS-COCO数据集的对抗鲁棒性比现有算法分别平均提高了9.75%和8.72%。 展开更多
关键词 目标检测 图像去噪 注意力机制 特征对齐 对抗攻击 鲁棒性 深度学习
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基于强化学习的多阶段资源分配对策模型
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作者 张骁雄 丁松 +2 位作者 彭锐 伍国华 刘忠 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期985-992,共8页
针对资源受限下的攻防博弈资源分配问题,提出一种基于强化学习的多阶段攻防资源分配对策模型。防守者考虑如何在多阶段攻防中有效分配资源部署伪装目标以及加强真实目标防护,而多个进攻者考虑如何合作在多阶段攻防中有效分配资源识别伪... 针对资源受限下的攻防博弈资源分配问题,提出一种基于强化学习的多阶段攻防资源分配对策模型。防守者考虑如何在多阶段攻防中有效分配资源部署伪装目标以及加强真实目标防护,而多个进攻者考虑如何合作在多阶段攻防中有效分配资源识别伪装目标以及攻击真实目标。在各阶段以真实目标发挥期望效益为奖励准则,设计基于强化学习Q-learning算法的资源分配模型,生成整个周期内的攻防双方最优资源分配策略。示例研究验证了所提模型算法的有效性,能为多阶段攻防博弈资源分配提供辅助决策。 展开更多
关键词 资源分配 攻防博弈 伪装目标 强化学习 Q-LEARNING
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应对虚假数据注入攻击的新型电力系统移动目标防御研究现状与展望
8
作者 臧天磊 龚亚辉 +3 位作者 李创芝 王世俊 刘云飞 周步祥 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第5期114-133,共20页
随着能源网络与信息网络的深度耦合,能源系统对自身的感知和控制能力显著提升。然而,这一耦合也使信息层面的攻击能够蔓延至物理层,增加了电力系统面临的安全威胁。虚假数据注入攻击(FDIA)是其中常见且具有破坏性的攻击形式,针对FDIA的... 随着能源网络与信息网络的深度耦合,能源系统对自身的感知和控制能力显著提升。然而,这一耦合也使信息层面的攻击能够蔓延至物理层,增加了电力系统面临的安全威胁。虚假数据注入攻击(FDIA)是其中常见且具有破坏性的攻击形式,针对FDIA的防御策略已成为研究的焦点。面向电力系统的安全防护,移动目标防御(MTD)通过主动动态改变电力系统状态,使攻击者掌握的系统信息部分或完全失效,进而增强FDIA的检测能力。因此,本文探讨MTD作为主动防御策略在新型电力系统中的应用。首先,介绍电力信息物理系统主动防御技术的发展趋势、MTD的概念及起源、电力系统MTD的基本原理。随后,系统梳理现有电力系统领域的MTD研究,总结MTD实施的完备性分析、一般策略和特殊策略;分析其具体实施策略,包括线路电抗扰动、传感器增益扰动等。现有研究集中于传统输电网络,难以适应新型电力系统发展。针对这一现状,本文重点分析MTD在新型电力系统中的应用潜力;进而,基于新型电力系统发、输、配、用各环节的特点,详细探讨MTD的具体实施策略。最后,结合新型电力系统的复杂性及现有技术的局限性,总结新型电力系统MTD技术所面临的挑战。本研究强调MTD在提升电力系统安全性方面的重要作用及其在新型电力系统中的广阔应用前景,为未来智能电网和多能互联场景下的MTD技术发展提供了参考框架。 展开更多
关键词 新型电力系统 虚假数据注入攻击 移动目标防御 信息物理系统 多能互联
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基于Targeted-UAP算法的SAR图像对抗样本生成方法 被引量:2
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作者 刘哲 夏伟杰 雷永臻 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第8期131-134,共4页
深度卷积神经网络被广泛应用于合成孔径雷达(SAR)图像目标识别。但有关研究表明,其易受SAR图像上轻微扰动的攻击,从而导致检测、分类识别的失败。为此,首先分析了光学图像下通用对抗扰动(UAP)算法,通过修改其迭代约束条件,提出有目标的U... 深度卷积神经网络被广泛应用于合成孔径雷达(SAR)图像目标识别。但有关研究表明,其易受SAR图像上轻微扰动的攻击,从而导致检测、分类识别的失败。为此,首先分析了光学图像下通用对抗扰动(UAP)算法,通过修改其迭代约束条件,提出有目标的UAP(Targeted-UAP)算法,搜索将对抗样本推入目标类别分类边界的最小扰动,生成有目标通用对抗扰动,以实现SAR目标识别网络的有目标攻击。使用Targeted-UAP算法生成有目标攻击SAR图像对抗样本,并在LeNet、VGGNet16、ResNet18三个经典识别模型上验证了其有效性。 展开更多
关键词 深度学习 对抗样本 有目标攻击 通用对抗攻击
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基于雅可比显著图的电磁信号快速对抗攻击方法 被引量:1
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作者 张剑 周侠 +1 位作者 张一然 王梓聪 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期180-193,共14页
为了生成高质量的电磁信号对抗样本,提出了快速雅可比显著图攻击(FJSMA)方法。FJSMA通过计算攻击目标类别的雅可比矩阵,并根据该矩阵生成特征显著图,之后迭代选取显著性最强的特征点及其邻域内连续特征点添加扰动,同时引入单点扰动限制... 为了生成高质量的电磁信号对抗样本,提出了快速雅可比显著图攻击(FJSMA)方法。FJSMA通过计算攻击目标类别的雅可比矩阵,并根据该矩阵生成特征显著图,之后迭代选取显著性最强的特征点及其邻域内连续特征点添加扰动,同时引入单点扰动限制,最后生成对抗样本。实验结果表明,与雅可比显著图攻击方法相比,FJSMA在保持与之相同的高攻击成功率的同时,生成速度提升了约10倍,相似度提升了超过11%;与其他基于梯度的方法相比,攻击成功率提升了超过20%,相似度提升了20%~30%。 展开更多
关键词 深度神经网络 对抗样本 电磁信号调制识别 雅可比显著图 目标攻击
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SAR目标识别对抗攻击综述:从数字域迈向物理域
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作者 阮航 崔家豪 +4 位作者 毛秀华 任建迎 罗镔延 曹航 李海峰 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1298-1326,共29页
基于深度神经网络的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别已成为SAR应用领域的研究热点和前沿方向。然而,有研究指出深度神经网络模型易受到对抗样本攻击。对抗样本定义为在数据集内故意引入微小扰动所产生的输入样本,这种扰动足以使模型高信... 基于深度神经网络的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别已成为SAR应用领域的研究热点和前沿方向。然而,有研究指出深度神经网络模型易受到对抗样本攻击。对抗样本定义为在数据集内故意引入微小扰动所产生的输入样本,这种扰动足以使模型高信度地产生错误判断。现有SAR对抗样本生成技术本质上仅作用于二维图像,即为数字域对抗样本。尽管近期有部分研究开始将SAR成像散射机理考虑用于对抗样本生成,但是仍然存在两个重要缺陷,一是仅在SAR图像上考虑成像散射机理,而没有将其置于SAR实际成像过程中进行考虑;二是在机制上无法实现三维物理域的攻击,即只实现了伪物理域对抗攻击。该文对SAR智能识别对抗攻击的技术现状和发展趋势进行了研究。首先,详细梳理了传统SAR图像对抗样本技术的发展脉络,并对各类技术的特点进行了对比分析,总结了现有技术存在的不足;其次,从SAR成像原理和实际过程出发,提出了物理域对抗攻击技术,通过调整目标物体的后向散射特性,或通过发射振幅和相位精细可调的干扰信号来实现对SAR智能识别算法对抗攻击的新思路,并展望了SAR对抗攻击在物理域下的具体实现方式;最后,进一步讨论了未来SAR智能对抗攻击技术的发展方向。 展开更多
关键词 对抗样本 合成孔径雷达(SAR) SAR目标识别 物理域对抗攻击 深度神经网络(DNN)
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攻角和着角联合作用下弹体侵彻混凝土靶的弹道特性研究 被引量:2
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作者 王正 杨芮 +4 位作者 崔晋 昝守东 付建平 王维占 陈智刚 《弹箭与制导学报》 北大核心 2024年第3期43-50,86,共9页
为探究攻角和着角联合作用下弹体侵彻混凝土靶的弹道特性,基于LS-DYNA有限元软件,在速度1000 m/s时以不同攻角和着角对弹体侵彻混凝土靶进行数值模拟。重点研究了攻角和着角对弹体轴向侵彻深度、径向偏移距离和偏转角的影响,通过对弹体... 为探究攻角和着角联合作用下弹体侵彻混凝土靶的弹道特性,基于LS-DYNA有限元软件,在速度1000 m/s时以不同攻角和着角对弹体侵彻混凝土靶进行数值模拟。重点研究了攻角和着角对弹体轴向侵彻深度、径向偏移距离和偏转角的影响,通过对弹体侵彻过程中受力情况的研究,主要对轴向阻力和径向阻力以及弹体所受偏转力矩进行分析,得到其对弹道的影响规律:随着着角的增大,弹体偏转角受攻角影响呈显著增加趋势;着角在一定的范围内,初始方向与着角相反的攻角对弹体侵彻能力有提升作用,初始方向与着角相同的攻角对侵彻能力有减弱作用;当着角过大时,无论初始攻角的方向与着角是否相同,均会对侵彻能力有减弱作用,且随着角度的增加更明显。研究结果可以为钻地弹的研制提供参考。 展开更多
关键词 攻角 着角 侵彻 混凝土靶 偏转角
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基于风险的城市目标反恐安防策略优化方法 被引量:1
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作者 李东阳 夏军 李俭川 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第2期166-172,共7页
国际安全环境发生重大变化的新形势下,城市涉恐安全面临严峻挑战。基于风险理论,构建了城市目标遭受恐怖袭击风险描述和安防策略优化函数,提出了定量的城市目标反恐安防策略优化方法。并以某高铁站为例,通过模型分析、数据比较和优化反... 国际安全环境发生重大变化的新形势下,城市涉恐安全面临严峻挑战。基于风险理论,构建了城市目标遭受恐怖袭击风险描述和安防策略优化函数,提出了定量的城市目标反恐安防策略优化方法。并以某高铁站为例,通过模型分析、数据比较和优化反馈,获得其遭受恐怖袭击风险评估、现有安防措施有效性和策略优化结论,验证了方法的有效性,为解决城市涉恐安全问题提供决策和技术支撑。 展开更多
关键词 城市目标 恐怖袭击 风险评估 策略优化
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SAR-ATR系统复数对抗样本生成方法
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作者 张梦君 熊邦书 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期747-756,共10页
针对现有对抗攻击方法只能用于攻击实数卷积神经网络这一限制,提出了一种基于生成对抗网络的复数对抗样本生成方法。首先,设计了一种产生有效对抗样本的复数模型,并引入了复数计算模块;其次,利用残差神经网络作为基本骨架,将预训练的复... 针对现有对抗攻击方法只能用于攻击实数卷积神经网络这一限制,提出了一种基于生成对抗网络的复数对抗样本生成方法。首先,设计了一种产生有效对抗样本的复数模型,并引入了复数计算模块;其次,利用残差神经网络作为基本骨架,将预训练的复数网络作为判别器实现对抗训练,以增强对抗样本的攻击能力;最后,通过替代模型实现可迁移的对抗攻击,以此实现了更高的攻击成功率。实验结果表明,所提方法在有目标攻击和无目标攻击任务下的成功率分别达到了76.338%和87.841%,迁移的成功率更高且对抗样本与原始干净样本更为接近。所提方法将对抗攻击扩展到复数神经网络后,避免了合成孔径雷达目标信息和精度的丢失,为实际合成孔径雷达自动目标识别系统的安全性和鲁棒性提供了参考方案。 展开更多
关键词 生成对抗网络 对抗样本 合成孔径雷达自动目标识别系统 复数卷积神经网络 有目标攻击 无目标攻击
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带速度及视线角约束的大机动目标协同制导律
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作者 肖明昊 韩治国 +2 位作者 弋可行 张科 葛志闪 《宇航学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期1974-1986,共13页
针对空间中多枚导弹协同攻击大机动目标的问题,提出了一种带有速度及视线角约束的多弹协同制导律。基于视线坐标系下的导弹-目标相对运动关系,建立了考虑视线角约束的多弹协同制导模型。沿视线方向,基于带有速度约束的二阶一致性算法设... 针对空间中多枚导弹协同攻击大机动目标的问题,提出了一种带有速度及视线角约束的多弹协同制导律。基于视线坐标系下的导弹-目标相对运动关系,建立了考虑视线角约束的多弹协同制导模型。沿视线方向,基于带有速度约束的二阶一致性算法设计了能实现齐射攻击的分布式协同制导律,既能从理论上完全消除多弹间的剩余时间一致性误差,又可通过主动改变速度约束条件调节共同的碰撞时刻;沿视线法向,额外考虑了系统中的不确定干扰,基于自适应鲁棒控制方法以及非奇异快速终端滑模面设计了视线角约束制导律,能有效克服因目标大机动运动而产生的视线角约束误差。最后,通过数值仿真与对比分析验证了所设计制导律的有效性与优越性。 展开更多
关键词 协同制导 齐射攻击 速度约束 视线角约束 自适应鲁棒控制 大机动目标
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基于综合赋权的目标可攻击价值综合评估排序 被引量:1
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作者 孙学安 王寅 周齐贤 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1731-1737,共7页
智能化时代的战争中,无人作战能力愈发成为评判大国军事实力的重要指标,无人机在完成自主攻击任务时,需要对当前战场环境下敌对方空地军事目标的打击价值进行评估排序。根据战场态势下敌方空中目标及地面目标对己方的威胁程度,确定目标... 智能化时代的战争中,无人作战能力愈发成为评判大国军事实力的重要指标,无人机在完成自主攻击任务时,需要对当前战场环境下敌对方空地军事目标的打击价值进行评估排序。根据战场态势下敌方空中目标及地面目标对己方的威胁程度,确定目标的打击价值,建立空地目标价值综合评估的指标体系,采用熵权法和层次分析法相结合的主客观综合赋权法对指标进行赋权,最后通过扇形雷达图法对空地目标价值综合评估排序,并通过实例仿真计算多个空中和地面目标的价值,得出了符合常规的目标价值排序。 展开更多
关键词 自主攻击 目标排序 综合赋权 扇形雷达图法 威胁评估
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针对负荷重分配攻击的移动目标防御策略
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作者 贺全鹏 刘苇 +2 位作者 杨维永 魏兴慎 王琦 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第9期44-52,共9页
负荷重分配攻击考虑电力系统实际设备配置及实际运行情况,通过篡改负荷量测对电力系统安全稳定运行造成威胁。提出一种基于拓扑变换的移动目标防御方法,通过变换系统拓扑结构破坏攻击者对电力系统信息的掌握程度,实现对负荷重分配攻击... 负荷重分配攻击考虑电力系统实际设备配置及实际运行情况,通过篡改负荷量测对电力系统安全稳定运行造成威胁。提出一种基于拓扑变换的移动目标防御方法,通过变换系统拓扑结构破坏攻击者对电力系统信息的掌握程度,实现对负荷重分配攻击的防御,为电力系统安全可靠运行提供保障。首先,建立负荷重分配双层优化模型,对攻击策略进行分析;然后,分析拓扑结构的优化重构方式,建立拓扑结构变换的优化模型;最后,将拓扑结构优化算法与状态估计相结合实现移动目标防御,完成对负荷重分配攻击的检测。在IEEE 14节点系统中对所提方法进行了测试与分析,算例证明基于拓扑变换的移动目标防御方法能够对负荷重分配攻击进行有效防御,增强电力系统的抗攻击能力。 展开更多
关键词 状态估计 负荷重分配攻击 拓扑变换 混合整数线性规划 移动目标防御
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基于改进NSGA-III算法的多无人机协同目标分配
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作者 王爽宇 申庆茂 +2 位作者 孙铭阳 唐爽 甄子洋 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2024年第4期100-111,共12页
武器-目标分配问题是战场环境下无人机对敌方执行打击任务的关键,其目的是基于目标的威胁、价值和我方武器的毁伤概率,寻找合理的武器目标分配方案,以提高作战效率。针对当前多目标优化算法解决静态武器-目标分配问题时收敛速度慢、收... 武器-目标分配问题是战场环境下无人机对敌方执行打击任务的关键,其目的是基于目标的威胁、价值和我方武器的毁伤概率,寻找合理的武器目标分配方案,以提高作战效率。针对当前多目标优化算法解决静态武器-目标分配问题时收敛速度慢、收敛稳定性差,难以适应当前战场高度实时性的问题,提出一种改进的基于参考点的非支配排序遗传算法。通过二进制编码打击方案并优化初始种群,引入自适应变异与交叉策略以及种群寻优更新策略,基于对战场态势进行评估得到的威胁矩阵和优势矩阵,种群多次迭代后生成目标打击方案。最后计算满足约束条件的Pareto解集,并将Pareto前沿中的相对最优解作为多无人机的打击方案。多次实验证明,在较好情况下改进算法相比于原始算法的收敛时间减少46.74%,目标威胁值降低50.5%,总飞行航程减少26.46%,杀伤目标数增加11.76%,证明该算法在解决多无人机空对地打击任务目标分配问题时具有合理性和高效性。 展开更多
关键词 对地打击 多无人机 武器目标分配 多目标优化 NSGA-III PARETO解
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基于动量迭代快速梯度符号的SAR-ATR深度神经网络黑盒攻击算法 被引量:1
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作者 万烜申 刘伟 +1 位作者 牛朝阳 卢万杰 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期714-729,共16页
合成孔径雷达自动目标识别(SAR-ATR)领域缺乏有效的黑盒攻击算法,为此,该文结合动量迭代快速梯度符号(MI-FGSM)思想提出了一种基于迁移的黑盒攻击算法。首先结合SAR图像特性进行随机斑点噪声变换,缓解模型对斑点噪声的过拟合,提高算法... 合成孔径雷达自动目标识别(SAR-ATR)领域缺乏有效的黑盒攻击算法,为此,该文结合动量迭代快速梯度符号(MI-FGSM)思想提出了一种基于迁移的黑盒攻击算法。首先结合SAR图像特性进行随机斑点噪声变换,缓解模型对斑点噪声的过拟合,提高算法的泛化性能;然后设计了能够快速寻找最优梯度下降方向的ABN寻优器,通过模型梯度快速收敛提升算法攻击有效性;最后引入拟双曲动量算子获得稳定的模型梯度下降方向,使梯度在快速收敛过程中避免陷入局部最优,进一步增强对抗样本的黑盒攻击成功率。通过仿真实验表明,与现有的对抗攻击算法相比,该文算法在MSTAR和FUSAR-Ship数据集上对主流的SAR-ATR深度神经网络的集成模型黑盒攻击成功率分别提高了3%~55%和6.0%~57.5%,而且生成的对抗样本具有高度的隐蔽性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标识别 黑盒攻击 拟双曲动量算子 斑点噪声变换
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基于视线协同和DMPC的载机-防御弹群协同主动防御制导策略
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作者 杨登峰 闫晓东 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1724-1733,共10页
在目标-攻击弹-防御弹群(target-attacker-defenders,TADs)系统中,防御弹群通过与目标(载机)异构协同、弹群间同构协同以保护载机并降低单弹脱靶的风险。针对TADs系统在二维平面下的协同主动防御模型进行了研究,采用机/弹协同和防御弹... 在目标-攻击弹-防御弹群(target-attacker-defenders,TADs)系统中,防御弹群通过与目标(载机)异构协同、弹群间同构协同以保护载机并降低单弹脱靶的风险。针对TADs系统在二维平面下的协同主动防御模型进行了研究,采用机/弹协同和防御弹群协同的两层制导策略。在机弹协同方面,防御弹领弹与载机进行异构协同,考虑载机及防御弹领弹的机动能力限制,采用协同视线制导律(cooperative line of sight guidance,CLOSG)分别得到载机和防御弹领弹的制导指令;在防御弹群协同方面,考虑单弹计算能力约束,拦截时间约束和加速度约束,设计出基于分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)的算法实现弹群从弹和防御弹领弹协同同时抵达并拦截攻击弹。仿真结果表明,多防御弹协同一致拦截制导算法能够实现TADs系统中载机和防御弹群的异构协同主动防御,并实现防御弹群的一致性同时拦截,以降低单弹脱靶的风险。 展开更多
关键词 协同主动防御 异构协同 目标-攻击弹-防御弹群系统 协同视线制导 分布式模型预测控制 一致性同时拦截
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