本文研究的是关于应用了空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing)技术的预警雷达的干扰方法。 首先介绍了空时自适应处理技术的主要作用，是为解决机载雷达下视工作时杂波严重干扰这一难题。通过搭建预警雷达模型——相控阵脉冲多普勒雷达，详细说明了预警雷达的工作原理以及杂波的危害性。 接着阐述了空时自适应处理算法的基本原理，空时自适应处理算法的基本思想是信息处理模块同时处理空间和时间两维数据，进行杂波抑制以提取目标信息。其中，空间数据来源于N个阵元，时间数据来源于相干处

如今，深度学习已被广泛应用于图像分类和图像识别的问题中，取得了令人满意的实际效果，成为许多人工智能应用的关键所在.在对于模型准确率的不断探究中，研究人员在近期提出了“对抗样本”这一概念。

深度生成建模是一类训练深度神经网络对训练样本分布进行建模的技术。研究已经分成了各种相互关联的方法，每一种方法都进行了权衡，包括运行时间、多样性和体系结构限制。特别是，本综述涵盖了基于能量的模型、变分自编码器、生成对抗网络、自回归模型、规一化流，以及许多混合方法。这些技术是在一个单一个框架下绘制的，比较和对比来解释每种技术背后的前提，同时回顾当前最先进的进展和实现。