合成分队双层主从决策模型研究

针对合成分队不同指挥层级之间的决策交互优化问题,提出了基于主从决策的双层武器目标分配模型。该模型能够体现上下指挥层级之间交互式决策协调优化的特点:上层目标为主攻方向我方遭受威胁最小,下层目标为对敌打击最大。结合合成分队作战决策的特点和要求,提出了一种求解该模型的改进型粒子群优化算法。仿真结果表明,该模型合理有效,改进的求解算法能够获得满意解。     

军事通信中基于UFMC信号的峰均比抑制算法

针对5G移动通信中的通用滤波多载波（universal filtered multi-carrier,UFMC）系统中信号的峰均比（peak-to-average power ratio,PAPR）较高的问题,提出了一种改进二进制离散粒子群优化的免疫规划的部分传输序列算法（IPA-IBPSO-PTS）。该算法在IBPSO-PTS算法的基础上,采用差分算法中的变异来避免其在迭代搜索后期出现种群多样性丢失的问题,同时引入了新型免疫规划算法中的疫苗接种和免疫选择操作,进一步提升算法的全局收敛速度。理论分析和仿真表明,提出的IPA-IBPSO-PTS算法能够获得更好的PAPR抑制性能,有效地降低了军事移动通信系统的复杂度和误码率。     

2022年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式(例如量子计算等)深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。     

基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波的WSN被动目标跟踪

Rao-Blackwellized粒子滤波虽然适合系统状态包含线性高斯分量的非线性状态估计,但是由于其计算量较大,不适用于实时性较高的被动目标跟踪情况。针对Rao-Blackwellized粒子滤波的不足,提出了改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法用于WSN被动目标跟踪。新的算法由一个粒子滤波和一个卡尔曼滤波组成,在执行过程中,粒子滤波和卡尔曼滤波相互交换信息,并行运行。计算机仿真结果表明,新的算法能够更好地减少计算量,提高跟踪的实时性。     

运用粒子群优化算法的平流层飞艇总体设计

平流层飞艇总重最小化能一定程度上反映总费用最低的设计目标,满足有效载荷功率需求是飞艇总体设计的出发点和落脚点。在飞艇参数建模中引入太阳电池曲面铺装模型以及昼夜能源闭环模型;以整艇重量最小为设计目标,以昼夜能源供需平衡、浮重平衡、推阻平衡三大平衡问题为约束条件,运用粒子群优化算法对飞艇的外形尺寸参数进行优化设计;分析了有效载荷功率需求和功率密度对于飞艇总体设计结果的敏感性。分析结果表明:飞艇总重随有效载荷功率线性增加;飞艇总重随有效载荷功率密度增加而迅速减小,但变化率逐渐变小,飞艇总重趋于稳定。能源系统仿真的结果表明了飞艇总体设计方法的有效性和设计结果的临界特性。     

基于三对Bell态纠缠交换的QDKD方案

提出了一种基于三对Bell态纠缠交换的量子确定性密钥分发方案(Quantum Deterministic Key Distribution,QDKD),该方案充分利用量子纠缠交换的原理,通过对三对Bell态进行纠缠、测量操作,并辅以经典信息实现确定性密钥的分发,方案中任何窃听行为都会被及时发现。同基于两对Bell态纠缠交换的QDKD方案相比,协议利用三对Bell态并使用两种方法实现确定性密钥信息的分发。分析结果表明,方案仅用到两粒子纠缠态,没有涉及任何幺正操作,操作性强,密钥分发效率高。     

冷阴极高阻抗相对论速调管放大器的模拟研究*(高功率微波专题组稿)

采用MAGIC 2.5-D模拟软件,建立了基于冷阴极发射实心束的高阻抗相对论速调管放大器模型。该模型由一个带屏蔽环的二极管,5个简单药盒型谐振腔和1个锥形收集极构成。为了给具有高效率的高阻抗相对论速调管提供实心束,同时实现设备的简单化和紧凑化,采用冷阴极取代传统的热电子枪,不仅易操作而且大大降低能耗和经费。通过在传统二极管阴极侧面引入屏蔽环,利用屏蔽极大地提高电子束阻抗,同时其位置和形状能明显降低非发射区的场强,并且有效改善阴极端面发射的均匀性。在束波互作用区,通过依次调节末前腔和输出腔的位置并结合导引磁场的大小对输出的微波进行优化,结果表明：在二极管发射电压525 kV、电流328 A的实心束及外加磁场0.35 T的条件下, 当注入功率为1 kW时, 在11.424GHz的中心频率处获得了功率81 MW,效率47 %,增益49 dB的微波。     

有限数据诱骗态量子密钥分配的无条件安全界限

以实验中采用最多的诱骗态量子密钥分配方案(基于预报单光子源)为研究对象,在有限数据条件下,推导了单光子态计数率下限和误码率上限的计算公式,得出了无条件安全密钥生成效率的下限和安全传输距离的范围.根据研究结论,只要已知系统发送数据数量,便可得出量子密钥分配无条件安全界限;也可以按照密钥分配的指标要求,反过来确定系统发送数据的数量.这样避免了数据有限带来的安全漏洞,提高了实际量子密钥分配的安全性和有效性.     

基于QPSO算法的支持向量机参数优化研究

应用具有量子行为的粒子群优化算法,对支持向量（SVM）进行参数优化研究．根据支持向量机的分类准确率和泛化能力之间的关系,应用QPSO算法选取比较优秀的参数模型,比较参数模型的各项性能,选取最适合实际需要的参数模型．仿真表明,QPSO算法的SVM模型与PSO算法相比在分类准确率和泛化能力上均获得更好的效果,经QPSO优化后的SVM整体性能明显提高．     

基于分层核粒子滤波的快速运动目标跟踪

针对目标发生快速、运动不规则及遮挡等情况下的跟踪问题,提出了一种分层核采样策略。首先通过先验转移和后验转移分别预测2组粒子来建立联合分布,利用聚类算法近似联合分布粒子集的混合高斯分布;然后对每个聚类进行采样;最后采用均值漂移算法将粒子移动到后验密度的局部极值处。实验结果表明:算法在目标发生快速机动情况时,跟踪性能优于传统粒子滤波、核粒子滤波及分层粒子滤波,且对遮挡具有较好的鲁棒性。