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雷达自动目标识别系统中目标检测模块的DSP实现
被引量：
6
1
作者
王书宏
姜卫东
+1 位作者
邱兆坤
陈曾平
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第3期60-63,共4页
研究了基于数字信号处理器 (DSP)雷达目标检测系统的硬件结构和基于该平台的雷达目标检测方法在DSP上的实现。外场实验表明 ,该系统能与多种类型雷达对接 。
关键词
自动目标识别系统
目标
检测模块
DSP
雷达
数字信号处理器
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职称材料
数据融合与数据挖掘相集成的自动目标识别系统
被引量：
2
2
作者
刘同明
曾富贵
刘伟
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002年第3期92-95,共4页
该文提出数据融合技术与数据挖掘技术相集成的海上目标自动识别系统体系结构,以及基于加权粗糙集模型的特征知识挖掘方法,并运用模糊神经网络技术进行目标识别。
关键词
数据融合
数据挖掘
粗糙集
神经网络
自动目标识别系统
模式
识别
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职称材料
SAR-ATR系统复数对抗样本生成方法
3
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。
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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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职称材料
题名
雷达自动目标识别系统中目标检测模块的DSP实现
被引量：
6
1
作者
王书宏
姜卫东
邱兆坤
陈曾平
机构
国防科技大学ATR重点实验室
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第3期60-63,共4页
基金
国家 8 63计划资助项目 (863 70 3 2 9)
文摘
研究了基于数字信号处理器 (DSP)雷达目标检测系统的硬件结构和基于该平台的雷达目标检测方法在DSP上的实现。外场实验表明 ,该系统能与多种类型雷达对接 。
关键词
自动目标识别系统
目标
检测模块
DSP
雷达
数字信号处理器
Keywords
DSP
radar
detecting
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
数据融合与数据挖掘相集成的自动目标识别系统
被引量：
2
2
作者
刘同明
曾富贵
刘伟
机构
华东船舶工业学院电子与信息系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002年第3期92-95,共4页
基金
国家科研项目(编号:J43.2.2.1)资助
文摘
该文提出数据融合技术与数据挖掘技术相集成的海上目标自动识别系统体系结构,以及基于加权粗糙集模型的特征知识挖掘方法,并运用模糊神经网络技术进行目标识别。
关键词
数据融合
数据挖掘
粗糙集
神经网络
自动目标识别系统
模式
识别
Keywords
data fusion,data mining,target recognition,rough sets,neural network
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
SAR-ATR系统复数对抗样本生成方法
3
作者
张梦君
熊邦书
机构
南昌航空大学图像处理与模式识别江西省重点实验室
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期747-756,共10页
基金
国家自然科学基金(No.61866027)
江西省重点研发计划(No.20212BBE53017)资助。
文摘
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。
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
Keywords
generative adversarial networks
adversarial examples
synthetic aperture radar automatic target recognition(SAR-ATR)
plural convolutional neural networks
targeted attack
untargeted attack
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
雷达自动目标识别系统中目标检测模块的DSP实现
王书宏
姜卫东
邱兆坤
陈曾平
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
6
在线阅读
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职称材料
2
数据融合与数据挖掘相集成的自动目标识别系统
刘同明
曾富贵
刘伟
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
SAR-ATR系统复数对抗样本生成方法
张梦君
熊邦书
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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