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SAR图像对抗攻击的进展与展望
作者姓名:陈思伟  周鹏
作者单位:国防科技大学电子科学学院, 湖南长沙 410073
基金项目:国家自然科学基金资助项目(62122091,61771480);卫星信息智能处理与应用研究实验室研究基金资助项目(2022-ZZKY-JJ-09-02);湖南省自然科学基金资助项目(2020JJ2034)
摘    要: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。

关 键 词:合成孔径雷达  对抗攻击  干扰  深度学习  目标检测
收稿时间:2023-07-16
修稿时间:2023-08-26
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