[发明专利]一种基于深度学习的HRRP无目标对抗样本生成方法在审
| 申请号： | 202010138302.0 | 申请日： | 2020-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN111368908A | 公开（公告）日： | 2020-07-03 |
| 发明（设计）人： | 黄腾;陈湧锋;闫红洋;杨碧芬;姚炳健 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 林梅繁;裘晖 |
| 地址： | 510006 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于雷达图像识别领域，为基于深度学习的HRRP无目标对抗样本生成方法。包括：利用数据集训练深度神经网络模型，并获得其参数；选取样本并初始化算法参数；对所有的样本类别，基于FGSM算法，采用二分查找方法获得每个类别的扰动缩放因子；在所有类别获得的扰动缩放因子中，选取最小缩放因子，计算该缩放因子对应类别的梯度方向，获得n个样本的无目标细粒度对抗扰动；将无目标细粒度对抗扰动添加至原始样本，生成对抗样本；将n个样本的无目标细粒度对抗扰动聚合，获得无目标通用扰动；将无目标通用扰动添加至任意样本，生成对抗样本。本发明能够获得无目标细粒度扰动和通用扰动，生成相应的对抗样本，提高了雷达目标识别的安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 hrrp 目标 对抗 样本 生成 方法 | ||
【主权项】：
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