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基于Cycle-GAN的有源欺骗干扰方法
文献摘要：
针对基于数字射频存储器有源欺骗干扰性能不足的问题,提出一种基于循环一致性生成对抗网络的干扰信号生成算法.该算法使用干净回波信号序列(即未添加干扰的原始回波信号)作为网络生成器的输入,将添加干扰的回波信号作为判决器的判决标准,对生成器生成的干扰信号进行判决,通过生成-判决的对抗过程不断优化模型,达到纳什均衡后得到最终干扰信号.实验结果表明,采用循环一致性生成对抗网络模型生成的干扰信号相比切片干扰、弥散频谱干扰具有更优性能,在实际场景中有广泛的应用前景.
文献关键词：
有源欺骗干扰;深度学习;循环一致性生成对抗网络;切片干扰;弥散频谱干扰
中图分类号：
作者姓名：
王伟;武星辉;王钦钊;王敏
作者机构：
陆军装甲兵学院,北京 100072;北京特种车辆研究所,北京 100072;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安 710071
文献出处：
引用格式：
[1]王伟;武星辉;王钦钊;王敏-.基于Cycle-GAN的有源欺骗干扰方法)[J].火力与指挥控制,2022(09):9-14
A类：
切片干扰,弥散频谱干扰
B类：
Cycle,GAN,有源欺骗干扰,数字射频存储器,干扰性,循环一致性生成对抗网络,干扰信号,生成算法,干净,回波信号,生成器,判决,纳什均衡,模型生成,更优性能
AB值：
0.188131
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