一种抗同频异步干扰方法的研究与实现

根据实际工作需要,为了解决某些飞机在编队时,由于飞机雷达相邻频点间频差较小,相邻频点的发射信号经PRF调制后会产生的同频异步干扰问题,提出使用时域反异步方法进行抗干扰处理;介绍了两种时域反异步算法,通过仿真分析后,确定使用时域多脉冲相关法进行算法实现以及试飞数据处理等,该算法在实际应用中效果显著。     

融合先验知识的异构多智能体强化学习算法研究

近年来,基于深度强化学习的机器学习技术突破性进展为智能博弈对抗提供了新的技术发展方向。针对智能对抗中异构多智能体强化学习算法训练收敛速度慢,训练效果差异大等问题,提出了一种先验知识驱动的多智能体强化学习博弈对抗算法PK-MADDPG,构建了双重Critic框架下的MADDPG模型。该模型使用了经验优先回放技术来优化先验知识提取,在博弈对抗训练中取得显著的效果。论文成果应用于MaCA异构多智能体博弈对抗全国竞赛,将PK-MADDPG算法与经典规则算法的博弈对抗结果进行比较,验证了所提算法的有效性。     

FIFO芯片在跳频参数测量中的应用

在说明FIFO的特点的基础上论述了其在跳频参数测试中的应用,详细说明了测试逻辑的软硬件设计。     

软件无线电技术在未来通信中的应用探讨

本文简要介绍了软件无线电的概念,并探讨了软件无线电技术在第三代移动通信系统,卫星通信系统和跳频信号侦察中的应用。最后对软件无线电的发展方向作了初步预测。     

海上舰艇编队超短波跳频电台的组网研究

本文介绍跳频电台的组网方式,讨论了超短波跳频电台组网要注意的有关问题,然后结合海军作战的特点,提出了海上舰艇编队超短波跳频网的一种组织方法。     

基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法

为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。     

基于双层粒子滤波的多传感器多目标TBD算法

针对多传感器多目标检测跟踪问题,提出了一种多传感器多目标双层粒子滤波检测前跟踪算法。算法采用双层粒子滤波结构,在目标检测层中采用量测消除法对多目标逐一检测,形成目标跟踪子粒子群,在目标跟踪层中采用二次重采样的方法对粒子群中粒子分布进行修正,在跟踪过程及时发现并剔除虚假目标。仿真结果表明算法的有效性。     

一种α稳定分布噪声下的跳频参数盲估计方法

针对目前以高斯白噪声为模型的大部分跳频参数估计方法在α稳定分布噪声背景下,性能急剧下降的缺点,对跳频信号进行两次窗函数长短不同的分数低阶STFT,从而得到两组时频数据,,将两组时频数据点乘,得到新的时频表示,基于时频分析的跳频参数估计方法,实现跳频参数的估计。仿真实验表明,提出的方法有效抑制了α噪声,在α=0.8,GSNR≥1 d B;α=1.5,GSNR≥0 d B时,可以实现跳频周期的准确估计。在α=1.5,GSNR=3 d B时,该算法跳变时刻估计值最大相对误差比STFT低3%、比分数低阶STFT低1.6%,跳变频率估计值更加精确。     

再造精益企业

从大野耐一第一次提出消除浪费到精益（Jean）这个术语的出现．已经几十年过去了。精益生产方式早已为人们所耳熟能详,数不清的论文和著作围绕着“精益”这两个字,然而,权威著作却寥寥无几．“把所有方法紧密联系,形成一个完整的思想体系方面,则大多辞不达意”。幸运的是,想了解精益生产方式、想学习和运用精益思想的人,有了《改变世界的机器》和《精益思想》。在后者首次出版之后的7年,     

地空超短波抗干扰通信体制研究

本文讨论了超短波地空抗干扰通信所使用的方法,重点分析了两种抗干扰体制的特点,提出了发展我军抗干扰通信的建议。