人机混合智能技术主要发展动向分析

人机混合智能是由“人-机-环境”相互作用而产生的新型智能系统。对人机混合智能领域的最新研究与应用动向与进展进行了综合评述。首先介绍DARPA近年来在人机混合智能领域的加速布局;然后盘点了脑机接口、可信人工智能、虚拟现实、环境感知等人机混合智能核心技术的最新科研与应用进展;最后讨论人机混合智能面临的挑战与对未来军事发展的启示。综述表明,机器在未来将更多地用作人类“同事”,而不仅仅是“工具”,人机混合智能的各项核心技术已经不同程度地产生实战应用,而人、机之间的权责分工、能力分配、交互接口、伦理规制等将是人机混合智能进一步发展所需解决的关键问题,人机混合智能将加速军事变革进程,对作战样式、装备体系、战斗力生成模式等带来根本性变化。     

虚拟物理人工智能多粒度水下态势感知研究

在分析水下多平台集群可变粒度态势感知发展的基础上,研究了多粒度水下态势感知的体系范畴提升及时空演进同步问题,提出虚拟物理人工智能多粒度水下态势感知原理及方法。通过内嵌多物理知识和上下文情景模型的动态虚拟物理神经网络,以时空数据与情景信息为驱动,实现了跨领域多粒度水下态势感知及跨时空同步态势演进分析,为有效遂行水下攻防对抗任务提供协同智能决策支持。理论分析及数值结果表明,多粒度水下态势感知及其同步态势演进分析可以通过有效融合集群资源,增强信息优势并动态优化所涵盖的功能领域和时空规模。所提出的原理及方法可为水下立体攻防体系的构建和发展提供理论依据与技术参考。     

基于机器学习的联合作战任务筹划模型

战争复杂性日益提高,快速完成作战任务筹划对于提高指挥效率至关重要。提出了联合作战任务矩阵分析模型,为作战任务筹划提供了一种理论方法;以此为基础,构建作战任务-支撑要素-威胁要素信念网络模型;设计了信念网络关键参数的贝叶斯学习方法,采用想象力机制来提高算法在自博弈学习中的收敛速度;给出了一种深度最小威胁生成树搜索算法,该算法能够通过平衡搜索误差和搜索速度,高效完成任务优先级排序。最后,通过仿真实验验证了上述模型和算法的有效性。     

干扰抑制类生成式对抗网络

为进一步改善超低频频段的通信质量,在传统改进广义旁瓣抵消算法的基础上,提出新的超低频干扰抑制算法——生成式旁瓣抵消算法。该算法将人工智能研究热点之一的生成式对抗网络模型引入广义旁瓣抵消算法中,通过优化设计生成模型的网络结构及相关超参数,有效地解决了原算法存在的期望信号残留问题,为旁瓣抵消通道中的后级滤波算法提供了与主通道相关性更强的干扰参考信息,从而提高了算法对主通道干扰估计的准确性。为了验证优化后生成模型的有效性以及所提算法对不同类别干扰的抑制能力,在实验室环境下搭建实验平台,设计了多组对照实验。实验结果表明:优化后的生成模型具有较好的生成能力、较好的鲁棒性以及相对较低的运算复杂度;相比于传统改进的广义旁瓣抵消算法,所提算法进一步提高了信号带宽内的信干噪比。     

基于在线学习的频谱感知次序策略*

认知无线电允许次级用户在频谱没有被主用户使用时动态地接入频谱进行数据传输。动态频谱接入是解决无线电频谱资源短缺和使用效率低下问题的有效方案,而频谱感知是实现动态频谱接入的关键挑战之一。次级用户的感知能力有限,为了快速找到频谱空闲概率最大的频段从而获得更多的频谱接入机会,研究了频谱感知次序问题。考虑到频谱空闲概率会随时间变化且对次级用户不可知,提出了一个在线学习框架,把频谱感知次序问题规约成经典多摇臂赌博机问题,并利用在线学习方法——满意折现汤普森抽样算法(satisficing discounted Thompson sampling)处理优化问题。仿真结果表明,和其他算法相比,所提算法可获得更多的频谱接入机会并且能够跟踪频谱空闲概率的变化。     

悬浮式弹载通信干扰模型构建方法研究

为探求OPNET仿真平台下悬浮式弹载通信干扰系统的模型构建方法,确定了干扰机工作频段,对干扰对象的天线类别、信号传播方式、跳速和频率间隔、调制解调方式以及干扰机拟采用的干扰种类等5个方面进行了明确。以此为基础,具体围绕OPNET平台下的3层建模机制建立了悬浮式弹载通信干扰系统仿真模型,并对仿真参数做了解释和说明,对被干扰电台信号自由环境传输下的仿真场景进行了验证。仿真结果间接证明了所构建仿真模型的可行性。     

红外成像导引头抗干扰性能评估方法

给出了一种对地面复杂干扰环境的红外成像导引头抗干扰性能评估方法,分析了红外成像导引头所面临的干扰因素,结合实际战场情况对干扰环境的等级进行了划分,并详细设计了红外成像导引头抗干扰性能仿真测试方案。采用半实物仿真方法得到红外成像导引头在不同干扰环境下的实验数据,运用bayes估计的方法建立红外成像导引头抗干扰概率计算模型。结合某实物红外成像导引头开展抗干扰性能半实物仿真测试,实验结果验证了该方法的合理性和有效性。     

基于伪随机线性调频的双序列跳频通信系统

针对双序列跳频(Binary-Sequence Frequency Hopping,BSFH)在对偶信道被干扰的情况下会导致通信瘫痪的缺点,提出了一种基于伪随机线性调频的双序列跳频通信系统。在发送端利用线性调频信号对每一跳载波进行带内扩频,接收端将解跳后的信号作分数阶傅里叶变换,然后通过抽样判决得到发端信息。构建了相应的系统模型,推导了其在跟踪干扰和部分频带干扰下的误码率数学表达式。理论和仿真结果表明:在最坏跟踪干扰下,该系统比BSFH约有5 dB以上的性能增益;在部分频带干扰下,达到相同误码率时所需的信干比,改进方法比BSFH低约4 dB。