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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于生成对抗网络的雷达个体识别对抗样本生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117648574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311638402.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于生成对抗网络的雷达个体识别对抗样本生成方法是由杨成武;韩家宝;郭建蓬;王成;洪金珠;梁德军;陆欢;孙丽萍设计研发完成，并于2023-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的雷达个体识别对抗样本生成方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于生成对抗网络的雷达个体识别对抗样本生成方法，属于雷达识别技术领域。所述生成对抗网络包括生成器和判别器。所述方法包括：获取由雷达个体识别系统通过侦查采集到的真实样本数据。根据所述真实样本数据的数据特征，随机生成第一样本数据，所述第一样本数据作为所述生成器的输入。训练所述生成对抗网络并利用完成训练的生成对抗网络生成与所述真实样本数据之间的相似度高于所述相似度阈值的对抗样本。

本发明授权一种基于生成对抗网络的雷达个体识别对抗样本生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的雷达个体识别对抗样本生成方法，其特征在于，所述生成对抗网络包括生成器和判别器，所述方法包括：步骤S1、获取由雷达辐射源个体识别系统通过侦查采集到的真实样本数据，以x表示所述真实样本数据的信号样式，以ytrue表示x的真实分类标签；步骤S2、根据所述真实样本数据的数据特征，随机生成第一样本数据Sf，Sf为假样本数据，且Sf与x之间具有第一相似度，将所述第一样本数据Sf作为所述生成器的输入；步骤S3、训练所述生成对抗网络；具体包括：步骤S3-1、所述生成器基于所述第一样本数据Sf生成第一对抗样本f，且f与x之间具有第二相似度，所述第二相似度大于所述第一相似度，以当前时刻所述生成器的参数作为第一参数；步骤S3-2、固定所述生成器的第一参数，将f和x同时输入至所述判别器，并根据ytrue训练所述判别器，当所述判别器的输出与ytrue之间的损失函数低于第一阈值时，完成本轮对所述判别器的训练，以当前时刻所述判别器的参数作为第二参数；步骤S3-3、固定所述判别器的第二参数，将Sf输入至具有所述第一参数的生成器，以生成第二对抗样本f'，将f'输入至所述具有所述第二参数的判别器，并根据具有所述第二参数的判别器的输出与ytrue之间的损失函数训练所述生成器；其中，当具有所述第二参数的判别器的输出与ytrue之间的损失函数低于第二阈值时，完成本轮对所述生成器的训练，以当前时刻所述生成器的参数作为第三参数，利用所述第三参数替换所述第一参数作为经训练的生成器的参数；步骤S3-4、具有所述第三参数的生成器生成的第三对抗样本更新所述第一样本数据，以获取第二样本数据，并利用所述第二样本数据对所述生成对抗网络进行新一轮的训练，直到所述生成器声场的对抗样本与所述真实样本数据之间的相似度高于相似度阈值；步骤S4、利用完成训练的生成对抗网络生成与所述真实样本数据之间的相似度高于所述相似度阈值的对抗样本。

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