[发明专利]一种基于深度学习的HRRP有目标对抗样本生成方法有效
| 申请号： | 202010141577.X | 申请日： | 2020-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN111368725B | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 黄腾;杨碧芬;闫红洋;姚炳健;陈湧锋 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06N3/0475 | 分类号： | G06N3/0475;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/094;G06V10/764;G06V10/82 |
| 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有目标对抗样本生成方法。包括：选取一个样本作为原始样本并初始化算法的参数；基于FGSM算法，采用迭代方法计算扰动并更新样本，当模型将对抗样本识别成目标类别时停止迭代；将该对抗样本剔除掉原始样本数据，获得所选样本的有目标扰动；继续迭代，当模型对目标类别的置信度提高到期望值时停止迭代，获得更新后的对抗样本；将对抗样本剔除掉原始样本数据，获得扰动；将扰动大小缩放到与给定的通用扰动功率相等，获得有目标通用扰动；将通用扰动添加至任意样本，生成对抗样本。该方法在基于深度学习的一维雷达距离像目标识别下，生成有目标对抗样本，为提高雷达目标识别安全性提供帮助。 | ||
| 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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