【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及雷达图像应用安全领域，尤其涉及一种基于元对抗去斑网络的雷达图像对抗样本生成与目标检测攻击方法。
技术介绍
1、合成孔径雷达(sar)作为一种主动微波传感器，具备全天时、全天候对地观测成像能力。其在民用和军用领域取得了众多成功应用，涉及灾害检测、土地覆盖制图、目标检测与识别等。近年来，雷达成像技术发展迅猛，sar图像的分辨率显著提升，如何高效准确的从海量高分辨率sar图像中检测出人造目标受到越来越多的关注。随着sar目标检测数据集的扩大，基于深度学习的目标检测算法得到快速发展，并取得了巨大的成功。受限于sar成像机理，相干斑噪声始终存在，这损坏了检测算法的性能。为了抑制噪声干扰，级联相干斑滤波与目标检测的一体化算法逐步得到了关注，并取得了显著的性能提升。然而，最近的研究表明深度神经网络容易受到对抗样本的攻击，通过向良性样本中添加肉眼难察觉的扰动即可使其预测出错。这一现象引起了人们对当前一体化深度学习算法安全性的关注。本专利技术针对当前级联滤波与检测的一体化方法开展了对抗攻击，提出了一种基于元对抗去斑网络的雷达图像对抗样本生成...
【技术保护点】
1.一种基于元对抗去斑网络的雷达图像对抗样本生成与目标检测攻击方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于元对抗去斑网络的雷达图像对抗样本生成与目标检测攻击方法，其特征在于，所述构建仿真的相干斑滤波数据集包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的一种基于元对抗去斑网络的雷达图像对抗样本生成与目标检测攻击方法，其特征在于，所述构建真实SAR图像目标检测与滤波数据集包括以下步骤：
4.如权利要求1所述的一种基于元对抗去斑网络的雷达图像对抗样本生成与目标检测攻击方法，其特征在于，所述构建元对抗去斑网络训练框架包括：
5...
【技术特征摘要】
1.一种基于元对抗去斑网络的雷达图像对抗样本生成与目标检测攻击方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于元对抗去斑网络的雷达图像对抗样本生成与目标检测攻击方法，其特征在于，所述构建仿真的相干斑滤波数据集包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的一种基于元对抗去斑网络的雷达图像对抗样本生成与目标检测攻击方法，其特征在于，所述构建真实sar图像目标检测与滤波数据集包括以下步骤：
4.如权利要求1所述的一种基于元对抗去斑网络的雷达图像对抗样本生成与目标检测攻击方法，其特征在于，所述构建元对抗去斑网络训练框架包括：
5.如权利要求4所述的一种基于元对抗去斑网络的雷达图像对抗样本生成与目标检测攻击方法，其特征在于，在所述每个任务的元训练阶段和元测试阶段...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈思伟，周鹏，李郝亮，李铭典，肖顺平，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
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