“认知智能作战”制胜机理及前沿技术

梳理未来智能化战争认知域主战场演进趋势和现实挑战,在厘清知识体系、构建底层逻辑的基础上,提出认知智能新理论范式,探索使计算机具备真正逻辑思维的原理和方法。以文化、信仰、价值观、意识形态为争夺重心,提出“认知智能作战”新概念,推动作战体系由信息化向智能化加速跃升,实现制生权向制脑权、制智权升级演进。从复杂性与多尺度视角研究下一代人工智能前沿技术,分析现有深度学习可解释性的瓶颈,推动动态、稳健与可信的智能模型与方法体系的构建。研发“认知引导机器人”武器装备,覆盖“观察,判断,决策,行动”认知攻防全流程,在塑造意识形态、占领对手文化语系、柔性认知干预、正向价值引导等方面实现主导战场行动。     

认知电子战系统感知能力评估方法

随着装备发展的智能化趋势日益凸显,认知能力所赋予的代差优势将对电磁频谱战的过程和结局产生深远影响。世界强国都在争相发展认知装备,认知电子战系统作为认知装备中的重要一员得到了广泛关注。相比传统电子战系统,认知能力虽然是认知电子战系统的核心与关键,但在认知能力分析评估方面却面临诸多问题和困难。围绕认知电子战系统认知能力分析难题,以感知能力评估作为突破口,基于映射分析对感知实现的合理程度进行描述,提出基于感知合理度的认知电子战系统感知能力评估实现的初步思路。     

无线电引信多普勒信号光纤传输系统设计

论述一种光纤传输装置 ,适用于各型无线电引信杆试验多普勒信号传输。该系统采用光介质从电磁场中传递信号 ,克服了电缆传输对电磁场分布的影响 ,大大提高了无线电引信杆试验的精度。     

军用软件无线电的应用与新发展

本文介绍了软件无线电在军事通信系统中的主要应用,并对比综合论述了军用软件无线电在功能、结构、数学分析等方面的新进展,并分析它的一些发展趋势。     

基于深度学习的战役初始态势认知方法

战役初始态势不仅影响着整个战役进程,而且对战役筹划的影响也极为显著。以深度学习为代表的人工智能技术突飞猛进,为我们利用人工智能技术实现自动识别复杂的战役初始态势、模拟战役指挥员的经验知识带来了契机,作者就此问题进行初步探索性研究。对战役初始态势的概念及其类型进行了介绍,探讨了基于深度学习的战役初始态势认知模型构建,对模型构建步骤、输入和输出的设计进行了探讨,对卷积神经网络的基本思想、结构、训练进行了介绍,在示例中介绍了样本数据的录入程序、卷积神经网络的具体结构与应用程序,验证了方法的可行性与有效性。所提出的战役初始态势认知方法可以在一定程度上获得指挥员对战役初始态势的经验知识。     

脑与认知技术发展综述

脑与认知是利用神经形态计算来模拟生物大脑处理信息的过程,被认为是探究甚至实现人工智能的最直接技术路线,而且可以为人工神经网络研究提供基础导向,因为人类和动物"先天"的结构对其技能和习性有着决定性作用。对近期脑与认知的相关研究与成果进行了综合评述,并对未来发展趋势进行了展望。综述表明,类脑仿生研究与应用改进了人工智能系统,重建复杂的大脑皮层神经网与回路是当前研究重点;脉冲神经网络被认为是目前深度神经网络的"继承者";脑机接口技术发展呈现非侵入式趋势,面向语言障碍病患实现语音合成的脑机接口技术成为近期新兴研究方向。     

在线学习的主用户仿冒攻击策略

在认知无线网络中,次用户通过频谱感知来学习频谱环境,从而接入那些没有被主用户占用的频谱空隙。事实上,多种恶意攻击的存在会影响次用户频谱感知的可靠性。只有深入研究恶意攻击策略,才能确保认知无线网络的安全。基于此,研究了一种认知无线网络中的欺骗性干扰策略,即主用户仿冒攻击策略,该攻击策略通过在信道上传输伪造的主用户信号来降低次用户频谱感知的性能。具体来说,将攻击策略问题建模为在线学习问题,并提出基于汤普森采样的攻击策略以实现在探索不确定信道和利用高性能信道间的权衡。仿真结果表明,与现有的攻击策略相比,提出的攻击策略能更好地通过在线学习优化攻击决策以适应非平稳的认知无线网络。     

全媒体环境下推进认知域作战装备发展的几点思考

随着全媒体技术的快速发展和联合作战任务的不断拓展,认知域作战武器装备建设迎来了新的机遇和挑战。本文围绕全媒体基本概念和特点,客观分析认知域作战装备建设存在的问题,提出了全媒体环境下认知域作战装备建设的思路对策,以更好地适应新形势下的联合作战需求。