基于微多普勒特征的人体上肢运动参数估计

人体行走的雷达特征研究是近年发展起来的新的研究方向,基于雷达的人体目标探测在安全防护、灾害救援、生物力学和运动学研究等方面具有广阔的应用前景。人体走动时手和腿的摆动对回波信号产生调制,回波信号的微多普勒特征能精细地刻画体动规律,将有效地探测并估计人体的运动规律。主要研究人体上肢的雷达特征,首先以人体上肢的运动模型为基础,建立了其雷达回波模型,通过理论分析得到了参数估计的方法,通过广义Radon变换提取行人摆臂的微多普勒。最后通过仿真实验,验证了算法的有效性。     

基于一维距离像序列的空间弹道目标微动特征提取

弹道导弹的空间微动特性是中段空间弹道目标识别的重要依据之一.以一维距离像序列为研究对象,首先利用距离像散射中心位置加权、纵向积累估计空间锥体进动目标的进动周期,然后基于广义Radon变换提取空间锥体目标散射中心位置变化曲线,并根据获得的曲线参数估计得到空间进动角,最后给出了基于广义Radon变换的散射中心位置估计新方法.仿真实验验证了所提算法的有效性.     

基于深度学习的对抗攻击技术综述

尽管深度学习模型在很多领域表现优异,但是研究表明其本身容易受到对抗样本的攻击,在模型实际部署的时候存在安全隐患。因此,在深度学习安全领域研究对抗样本非常重要。对计算机视觉领域中对抗攻击技术的现有成果进行了详细综述。首先介绍了对抗攻击的定义、分类标准以及发展,然后对比分析了现阶段经典的白盒和黑盒攻击方法,最后使用MNIST、CIFAR-10数据集对经典的攻击方法进行了实验验证。