Tongrun Xing, Yongjun Dai, Xuan Liao, Zhiwen Zhang, Tong Zhou, Longlong Zhang, Tian Jiang · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.27585 · open-access PDF
في حين تتطور الأقمار الصناعية نحو معالجة الأقمار الصناعية المرتبطة بالأقمار الصناعية المرتبطة بالأقمار الصناعية المرتبطة بالأقمار الصناعية المرتبطة بالأقمار الصناعية المرتبطة بالأقمار الصناعية المرتبطة بالأقمار الصناعية المرتبطة بالأقمار الصناعية المرتبطة بالأقمار الصناعية المرتبطة بالأقمار الصناعية المرتبطة بالأقمار الصناعية المرتبطة بالأقمار الصناعية المرتبطة بالأقمار الصناعية المرتبطة بالأقمار الصناعية المرتبطة بالأقمار الصناعية المرتبطة بالأقمار الصناعية المرتبطة بالأقمار الصناعية المرتبطة بالأقمار الصناعية المرتبطة بالأقمار الص
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
As cognitive radars evolve towards the end-to-end processing of one-dimensional complex baseband sequences, deep networks face severe adversarial threats. However, existing attacks encounter dual limitations in practical electronic warfare: low cross-architecture transferability and severe vulnerability to physical channel distortions, which degrades their tactical reliability. To overcome these bottlenecks, we propose a physical prior-driven Segmented Spatio-Temporal Attack (SSTA). First, a global-local feature decoupling segmentation mechanism interrupts the adversarial gradients' dependence
Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese
GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.27585, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txtSources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange