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抗ARM攻击雷达布阵视在中心仿真研究 总被引:3,自引:0,他引:3
利用仿真手段对四点源诱饵对抗ARM技术中视在中心问题进行分析,得到的仿真结果为进一步仿真整个ARM对抗的动态过程提供了基础,为防空导弹阵地布阵和ARM的技术改进提供了重要的理论依据。 相似文献
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本文介绍了抗反辐射导弹诱饵系统设置原则,计算出了系统布阵时各个诱饵和雷达之间的安全间距,分析了和ARM导引头进行对抗试验的结果。 相似文献
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利用仿真手段对四点源诱饵对抗ARM技术中视在中心问题进行分析,得到的仿真结果为进一步仿真整个ARM对抗的动态过程提供了基础,为防空导弹阵地布阵和ARM的设计与技术改进提供了重要的理论依据。 相似文献
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文章论述了网络安全的态势,指出了网络安全中的攻防对抗问题,运用Opnet仿真工具对网络攻击中smurf攻击进行仿真,并结合博弈理论的分析原理对仿真结果进行态势建模,通过分析讨论,给出了smurf攻击的危害性,同时指出了博弈论在网络安全对抗,特别是网络主动防御方面的进一步应用。 相似文献
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本文在仿真环境下,针对ARM技术参数对攻击性能的影响进行了分析,得出了一些重要结论,对ARM有效打击雷达阵具有重要的指导意义。 相似文献
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无线通信常需要检测通信信号的调制类型,来分析估计调制参数,或发出干扰信号破坏对方通信系统。深度学习成为研究热点为调制信号识别带来了极大的便利,然而人工智能模型面临着来自对抗样本严重的威胁,这大大降低了深度机器学习任务执行的高可靠性度和安全性。针对电磁信号识别中的对抗攻击问题,使用Matlab生成数据集,并设计深度神经网络为问题研究的基础。进一步对对抗样本进行分析,结合信号理论,给出了通信信号对抗样本产生原因的分析,并研究经典的基于梯度生成的对抗样本生成算法,实现在不同攻击类型及迭代步长下的白盒攻击,可将原始模型识别率降低30%以上。仿真实验证明,卷积神经网络极易受到对抗攻击,对抗样本会对智能模型的辨识精度产生影响,对于深度学习模型的安全性与可靠性的研究具有重要价值。 相似文献
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根据通信对抗仿真应用需要,研究了基于Multi-Agent的通信对抗仿真。根据战场环境、实际需求以及多智能体之间的协同合作,分析并定义多智能体的属性、参数及行为,参考“观察(Observe)-调整(Orient)-决策(Decide)-行动(Act)(OODA)”环设计规则,提出关于智能体个体价值最大化的四象限攻击(QA)策略,实现智能体的自主攻击。采用Repast Simphony建模软件实现仿真,通过2D模型仿真方式全面观察效果并回溯分析算法的有效性,根据蓝色通信方Agent(BCA)被攻击数量测试使红色攻击方(RAA)攻击效用最大化的比例。通过实际应用测试,发现此模型攻击率高,可实现价值高。 相似文献
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建立了一种反辐射导弹对抗效能仿真模型,通过设置对抗场景,将雷达信号和干扰信号引入仿真中。仿真了雷达信号的功率模型,分析了干扰信号的干扰效能,并将干扰信号对导引头的作用效能嵌入反辐射导弹的制导过程中,实时动态反映了反辐射导弹的攻击状态,对反辐射导弹受干扰后的攻击落点有了准确的评估,为制定干扰策略提供有力的支撑。 相似文献
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合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)在民用和军用领域得到广泛应用。对SAR电子干扰一直是军事侦察领域对抗博弈的重点。不同于人工易识别的干扰技术,基于人工难察觉的微扰样本的对抗攻击,近年来在光学图像处理等计算机视觉领域得到了广泛研究。目前,对抗样本生成技术也已逐步应用于SAR图像对抗攻击,给SAR信息安全带来了新挑战。为此,对SAR图像对抗攻击技术方法的研究进展进行总结,主要包括图像对抗攻击的基本模型和方式,SAR图像对抗攻击原理与方法。针对典型深度学习目标检测算法,开展了对抗攻击下SAR图像目标检测性能分析,验证了对抗攻击的效果。最后,从算法脆弱机制与算法加固、融合机理的对抗攻击方法、对新体制成像雷达对抗攻击、对抗攻击识别与防御等4个方面对SAR图像对抗攻击领域的研究进行了展望。 相似文献
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雷达抗反辐射导弹技术 总被引:2,自引:0,他引:2
随着反辐射导弹(ARM)在现代局部战争中的大量使用,ARM给地面防空系统中的雷达及其它辐射源造成了极大威胁。基于对ARM特点和局限性的分析,从雷达新体制、新技术及战术运用等方面着手,重点论述了对抗ARM的电子干扰措施和技、战术方法,并简要阐述了以硬摧毁技术对抗ARM的方法。 相似文献