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1.
现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。  相似文献   
2.
返回导向式编程(ROP)是一种可有效绕过数据执行保护(DEP)机制的技术.已有的ROP自动构造技术缺少对ROP模块转换过程的静态指令分配的优化,导致ROP载荷需占用大量内存空间.为解决这一问题,基于已有的ROP自动构造系统Q,针对多模块ROP的模块转换过程,设计了新的静态指令分配规则SIA.SIA通过静态指令分配,构造中间指令序列;通过动态数据填充,实现ROP模块转换过程中的寻址与指针修改.实验表明,相比已有技术,通过SIA规则构造的多模块ROP载荷降低了内存空间占有率,提高了ROP载荷的实用性.  相似文献   
3.
在认知无线电网络中,高效且准确的频谱感知是必不可少的一个环节。针对传统机器学习算法在频谱感知训练慢的难题,提出一种基于卷积神经网络的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)频谱感知方法,将深度学习在图像处理上的优势应用到OFDM信号频谱感知中。该方法首先分析OFDM信号的循环自相关和频谱感知模型,对循环自相关进行归一化灰度处理,形成循环自相关灰度图;然后以LeNet-5网络为基础设计卷积神经网络分层地对训练数据进行学习,提取出更加抽象的特征;最后将测试数据输入到训练好的卷积神经网络模型,完成频谱感知。仿真实验表明,该方法能够完成OFDM信号的频谱感知,在低信噪比条件下具有较高的检测概率。  相似文献   
4.
在频谱感知中为了解决不同信誉用户网络节点之间的数据融合问题,提出了一种基于强化学习和共识融合的分布式协作频谱感知方法。该方法将每个感知用户认为是一个智能体(agent), agent通过强化学习算法从相邻节点选择合作用户进行共识融合,采用信誉值作为奖励,确保agent倾向于信誉高的节点进行融合,并同时降低恶意用户的信誉值,使其逐渐退出感知网络,最后采用一致性融合方法使整个网络达成共识,并与判决门限对比,完成协作频谱感知。仿真实验表明,该方法能够有效的识别恶意用户,并通过强化学习提高整个网络的感知性能,使协作频谱感知网络更具智能性和稳定性。  相似文献   
5.
以组网干扰对抗现代雷达为研究背景,针对单脉冲雷达航迹欺骗问题,提出了基于干扰机组网主瓣干扰的航迹欺骗干扰技术。分析了单脉冲雷达干扰基本原理和航迹欺骗要点,给出了组网主瓣干扰航迹欺骗机理和实现过程。首先通过干扰信号传输路径和相位控制,构造两点源相干干扰条件,建立两台干扰机在雷达主瓣内形成可控欺骗点迹的基本模型。在此基础上,设计干扰机组网工作模式,采用组内协同和组间接力的方式对干扰模型进行扩展,形成持续性高逼真欺骗航迹。仿真结果证明了该技术的可行性和有效性。  相似文献   
6.
 为评估光电干扰目标的威胁度,选取了目标的类型、速度、高度、距离、角度和目标的航路捷径等指标,构建了干扰任务分配模型,应用遗传算法对分配任务模型进行了求解,并通过实例验证方法的可行性。  相似文献   
7.
 反辐射导弹是压制和摧毁对方防空雷达以及各种辐射源的重要硬杀伤武器,在现代信息化战争中发挥着越来越重要的作用。梳理了反辐射导弹的发展历程,分析了其发展趋势以及对中国的电磁威胁,探讨了有效应对的对策与措施。  相似文献   
8.
现有低分辨雷达目标识别方法,通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法,这种算法存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题,对此,提出一种增强条件生成对抗网络(strengthening condition generative adversarial network,SCGAN)+卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法利用CNN自动获取采样数据深层本质特征,无需特征提取,实现对目标的一步识别。为进一步提高小样本条件下的识别效果,基于CGAN理论来提高样本在特征空间的覆盖程度,并对CGAN的判别器进行改进,在损失函数中增加混叠惩戒项,通过SCGAN生成不混叠的生成样本来更好地训练CNN,提高其在小样本条件下的识别能力。仿真对比实验校验了一步识别算法较传统两步识别算法的优越性,以及SCGAN+CNN的低分辨雷达目标一步识别算法在小样本条件下的有效性。  相似文献   
9.
为解决通信辐射源识别中传统的人工特征提取方法鲁棒性不足和深度学习方法需要大量带标签目标域数据的问题, 提出一种基于深度残差适配网络的通信辐射源个体识别方法。应用深度学习技术实现从源域到目标域上的迁移识别, 只需要将带标签的源域数据和无标签的目标域数据进行训练。原始通信辐射源信号经过预处理后输入网络训练, 将源域和目标域的分布差异和网络的损失函数作为优化目标, 反复迭代得到最终模型。在实际采集的通信辐射源数据集上的实验结果证明了该方法的可行性和有效性。  相似文献   
10.
针对现有重构算法及其改进算法在压缩感知雷达(CSR)参数估计中存在的稳健性不强、适用性不广等问题,提出了一种适用于冲击噪声背景的鲁棒性算法——Lorentzian-ISL0(基于Lorentzian范数的改进光滑l0范数).建立CSR参数估计的稀疏线性模型,并基于Lorentzian范数和高斯函数稀疏正则化,构造冲击噪声下稳健的优化目标函数;修正优化目标函数的牛顿方向,并沿修正方向对估计值进行更新,直至收敛.仿真实验结果表明:与已有算法相比,本文方法计算复杂度更小,支撑集重构更精确,信号重构精度更高.  相似文献   
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