一种低信噪比下的LFM脉冲信号起始频率校正方法

采用分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)实现LFM脉冲信号检测与参数估计时,针对处理数据与LFM脉冲信号起始点不一致时,LFM脉冲信号起始频率存在一定偏差问题.依据分数阶傅里叶变换中信号能量峰固有特性,提出一种适用于低信噪比条件下的LFM脉冲信号起始频率校正方法.该方法首先通过FRFT变换和chirp相乘对数据进行变换处理,消除LFM脉冲信号中调频斜率;然后对变换后结果进行滑动、累积处理,得到一组能量峰数据;最后通过搜索该组能量峰拐点实现对LFM脉冲信号起始点检测,并利用检测起始点对LFM脉冲信号起始频率实现校正.数值仿真结果表明,该方法在事先无法获取处理数据中LFM脉冲信号起始点情况时,可有效校正分数阶傅里叶变换对LFM脉冲信号起始频率估计存在的偏差.     

【专题】运用时空大数据增强战场态势感知能力

时空数据是同时具有时间、空间和专题属性的三维数据。近年来,时空大数据技术领域取得重大进展,时空大数据也开始逐渐应用于战场态势感知,辅助联合作战指挥决策,推动了智能化战争的快速演进。本文基于未来战场对一体化联合作战战场态势感知的新要求,从用于支撑战场态势感知的时空大数据平台构建、时空大数据来源拓展和平台的优化利用等三个层次,探讨了打造军事作战资源“一张图”以支撑一体化联合作战战场态势感知的可行性;同时,对时空数据结构、数据平台和数据分析计算方法等方面进行了深入分析和重点布局。研究成果可对解决“参战力量在哪里,可配合的友邻力量有哪些,能使用的军事资源有什么”等问题和提升基于时空大数据技术的联合作战、全域作战能力提供技术及理论支撑。     

某装备吊机液压故障诊断专家系统设计

装备液压系统快速故障诊断是维修保障人员亟待解决的难题.以某装备吊机液压系统故障诊断为研究对象,梳理历年故障案例库,运用故障树解析故障原因、逻辑及耦合关系,明确故障产生的全部最小割集.将故障树与专家系统有机结合,依据故障规则构建基于故障树的专家知识库,选用自上而下正向查找方式的推理机制,融合概念图知识匹配模式,设计模糊含权概念图的投影匹配算法.在VB环境下实现专家系统软件功能,使系统具备知识库持续升级、用户故障定位查询、故障排除指导、历史故障记录、诊断报告生成等功能,有效指导维修保障人员进行装备液压系统的故障诊断与排除,并可推广至其他型号、类型的装备液压系统故障诊断中.     

一种基于级联滤波设计的背景噪声均衡方法

针对阵列信号处理中背景噪声对目标检测影响问题,提出一种基于级联滤波设计的背景噪声均衡方法.该方法依据背景噪声起伏特性设计多尺度组合形态学滤波器对空域重采样数据进行处理,降低不同方位起伏噪声对目标检测的影响;根据噪声特性设计同态滤波器,降低乘性噪声对目标检测的影响;按类内类间离散度比最小准则实现背景噪声门限的自动推荐,进而实现对背景噪声均衡处理,提升对目标检测概率.数值仿真和实测数据处理结果表明:相对S3PM方法和OTA方法,在两者失效的情况下可有效实现对目标检测和判决,对环境适应性提高了近3 dB;有效降低了背景噪声对目标检测性能的影响,提高了目标检测的环境适应性.     

栈式自编码和残差神经网络的射频信号个体识别

传统基于暂态特征和稳态特征的射频信号个体识别方法存在特征提取困难、特征微小、无法区分射频信号个体差异等问题,识别率较低.随着深度学习技术的发展,结合栈式自编码网络深度融合目标特征优势和残差神经网络在解决退化问题时的优势,提出了一种基于SEA和ResNet网络的射频信号个体识别方法.包括信号时频域特征提取方法分析、多域特征拼接与融合、基于轻量化ResNetLite网络的射频信号个体识别方法等步骤.仿真结果表明,相对于传统时频域特征提取方法和BP分类方法,新方法能够有效提取和融合信号细微、高层次及深层次特征,且识别率有一定幅度的提升,同时,对计算资源、存储资源的消耗有约7倍的降低,可支持嵌入式设备小型化需求,便于工程实现.     

美国陆军游戏化仿真训练系统研究

为提升训练效益,采用游戏化仿真手段进行军事训练已得到各国军队的广泛关注.美国陆军在游戏化仿真训练理论研究及系统建设运用等方面都进行了大量工作,并取得了一些重要经验.梳理了游戏化仿真在军事领域的演进过程,重点介绍了美国陆军游戏化仿真系统建设现状及3类不同层级的典型系统,在深入分析美国陆军对游戏化训练仿真研究的共识基础上,对开展相关领域研究提出几点启示和建议.     

基于时间分布函数的武警指挥速度评估模型

指挥速度是武警指战员筹划和组织指挥处置行动的基本依据,对保证指挥流程高效有序运行具有十分重要的作用.通过分析指挥流程传统认识上的不足,运用系统论对指挥流程进行更完善的描述,指出在相同工作量下,影响指挥流程的核心因素是流程运行中指挥速度的时间,运用概率统计方法将流程持续时间确定为服从Be-ta-PERT分布函数,建立了基于时间分布函数的指挥速度评估模型,详细阐述了模型的求解过程,并提出了该模型在实际中的应用策略.     

WSNs中基于攻击感知的源位置隐私保护路由协议

为保护无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)中的源节点位置隐私,提出基于攻击感知的源位置隐私保护路由(Attack-perceiving-based Source-Location Privacy protecting routing,ASPR).通过sink广播消息,节点获取局部的网络拓扑信息,并建立邻居列表;源节点再计算邻居节点的权重值,并选择权重最小的节点构建路由;当检测到攻击者,节点就发生警告消息,并调整构建路由策略,使攻击无法回溯源节点.仿真实验表明,提出的ASPR路由延长了源节点保持位置隐私的时间,减少了节点能耗,在安全性和网络能耗间达到平衡.     

多波束干扰系统多目标干扰决策研究

针对多波束地对空雷达干扰系统同时干扰多目标的资源分配问题,为充分利用干扰资源,综合考虑个体干扰有效与整体干扰效益最大.基于目标威胁等级,围绕发现概率下降程度、定位误差增大程度、干扰有效率3个评估指标,建立多目标优化分配模型,对阵面资源进行动态分配,并利用非支配排序遗传算法进行仿真验证.仿真结果表明,该分配模型可充分发挥多波束干扰系统的优势,实现不同作战阶段干扰效益最大化.     

【专题】深度态势感知与智能化战争

未来战争是人机环系统融合的战争。它不仅仅是智能化战争,更是智慧化战争。未来的战争不但要打破形式化的数学计算,还要打破传统思维的逻辑计算,是一种结合人、机和环境各方优势互补的新型计算-算计博弈系统。本文以智能化战争为背景,探讨了深度态势感知的概念、内涵与模型;介绍了未来战争中深度态势感知模型发挥的作用,即深度态势感知解决了人工智能中的可解释性、学习及常识三个重要瓶颈;最后,介绍了深度态势感知在未来战争中面临的挑战,包括人机环境系统融合问题、战场中的不确定性以及智慧化协同作战的实现。鉴于人机融合智能机制、机理破解以及有效的协同方式将成为影响未来战争的关键因素,深度研究态势感知对预测未来战争走向具备一定借鉴意义。