一类C~3I系统的数据流航迹处理技术

本文从工程应用角度出发,介绍了一类Ｃ３Ｉ系统的一种实时航迹处理技术——数据流点航迹处理技术。对多目标多传感器条件下目标航迹辨识一次航迹归一及二次航迹的再处理等问题都作了较详细的讨论。     

国有企业党建工作与中国共产党历史使命深度融合的研究

党的十九大报告指出,中国共产党人的历史使命是为中国人民谋幸福,为中华民族谋复兴.要实现这一历史使命,需要让更多的改革成果更加公平普惠地惠及全体人民,让人民拥有更多的获得感和幸福感.为了实现这一目标,就需要壮大和发展国有企业.国有企业是社会主义公有制的重要基础,也是国民经济发展的重要基础.国有企业开展党建工作,融入中国共...     

"六维之法"推动国企科研院所党建与中心工作深度融合

本文以中国核动力研究设计院第四研究所在党建与中心工作深度融合方面的实践,探讨分析了在国企科研院所推进两者深度融合的方式方法.结合新时代新要求及院所实际,四所创新实践党建与中心工作深度融合的"六维之法",即铸牢思想之魂、解决发展之忧、塑造体系之形、创新党建之法、深植文化之基、打造党务之师,收获了显著成效.几年来,四所党建...     

基于ResMLP模型的遥感影像场景分类算法式实现

基于深度学习的遥感影像场景分类研究进展迅速,但是大多数方案下的算法需要消耗大量的计算机资源,难以直接部署在嵌入式系统上,无法为潜在的卫星在轨任务提供支持。针对这一问题,研究了一种基于ResMLP模型的遥感影像场景分类算法,并根据嵌入式系统的特点对算法进行了优化,完成了模型的嵌入式实现,实验结果表明,该算法在嵌入式系统中仅需要18.4M的params对遥感影像分类的TOP-1准确率就达到了85.9%,兼具准确性和简洁性。     

基于深度迁移学习的低分辨雷达目标识别方法

针对低分辨雷达人工目标识别效率较低的问题,提出了基于深度迁移学习的雷达自动目标识别方法。该方法利用雷达回波序列轮廓像构建空中目标数据集,使用深度卷积神经网络自动提取回波数据中的深层特征,并对雷达目标进行分类识别。为了解决深度学习对样本量的巨大需求,在分类模型训练时,引入迁移学习思想,将经ImageNet数据集预训练过的初始网络模型迁移到雷达目标识别任务中,再通过空中目标数据集对模型参数进行微调,实现小样本条件下对空中目标的粗分类。实测数据的结果表明：所提方法能够在小样本条件下较为准确地对空中目标的大小和架次进行分类识别,具有良好的识别性能。     

基于多标签学习的探索性仿真实验因素筛选方法

探索性仿真实验是一种认识、研究战争的重要手段,但往往面临想定样本空间复杂程度高,空间维度爆炸等问题。针对上述问题,提出一种定性定量相结合的基于多标签学习的实验因素筛选方法。首先,基于定性分析设计并实施仿真预实验,采集处理实验数据,解决机器学习样本数据缺失问题;随后,引入输入控制层搭建深度神经网络,引入稀疏正则化,在多标签模型训练过程中实现特征选择;然后,回归定性分析,补充完善实验因素;最后,以某作战样式下立体投送行动仿真推演为背景进行实验验证。实验结果表明,筛选的实验因素与作战行动现实情况吻合。     

基于智能反射面辅助的无人机主动监听优化方法

针对可疑用户可能利用无线通信危害公共安全的问题,通过智能反射面和无人机组合的方法来帮助合法监视器监听可疑链路。首先,考虑了无人机与地面用户以及地面用户之间复杂的信道交互,构建了一个合法监视器监听速率最大的优化问题。其次,为了解决这个复杂的非凸优化问题,采用深度强化学习技术,将无人机的轨迹规划和智能反射面的相移变化问题建模为马尔可夫决策过程,设计了相应的奖励函数,并基于最大熵的深度强化学习算法实现无人机和智能反射面相移设计的联合优化。最后,从仿真结果看,与无智能反射面的优化方案相比,有智能反射面的优化方案不仅提高了合法监视器的监听速率,还降低了无人机的能耗,另外智能反射面反射单元的不同数量也会对监听速率产生影响。同时,相较于近端策略优化,基于最大熵的深度强化学习算法的优化策略拥有更稳定的训练过程和更快的收敛速度。     

混合MIMO相控阵雷达反向非均匀重叠子阵分割方法

针对混合MIMO相控阵雷达子阵分割中发射相干处理增益和波形分集增益不能兼顾的问题,提出了一种反向非均匀重叠子阵分割方法,该结构在非均匀重叠子阵分割的基础上,对其结构进行了反转.通过推导证明了反向非均匀重叠子阵分割方法在两种增益上的优越性.相较于传统的子阵分割方式,该方法既增强了发射相干处理增益,又保留了波形分集增益.仿...     

基于DDPG的四旋翼无人机姿态控制

针对未知环境下四旋翼无人机姿态控制实现难、鲁棒性差等问题,提出了基于深度确定性策略(DDPG)算法的智能姿态控制方法。首先,基于欧拉-庞卡莱方程,利用计算机符号推导,建立四旋翼的动力学模型;其次,基于DDPG算法设计四旋翼的姿态控制器,并在奖励函数设计中引入姿态误差、姿态角速度误差和控制量惩罚项;最后,通过设置不同初始状态值、改变四旋翼结构参数和引入噪声等仿真试验,分析验证控制器的性能。仿真结果表明,该控制器能够引导四旋翼快速响应到期望姿态并保持稳定,同时展现出较好的泛化能力。     

被武器化的虚假信息：深度伪造与舆论战

由深度伪造生成的虚假信息欺骗性、危害性强,这类虚假信息的传播给国家安全带来潜在的严重危害。概述深度伪造的概念和应用类型,分析其对国家安全和公共信任带来的风险,提出须警惕所谓“技术中性”论调,对西方掌控优势且对全球治理产生重大影响力的技术提前布控,做好谋划,同时制定科技伦理和相应法律规制,避免其成为危害国家安全的武器。例如：加快反深伪检测技术的更新迭代,实施政府、民间企业、社交平台跨部门合作;解构西方话语陷阱,洞察虚假信息背后的战略意图,掌握议程设置主动权,加强国际舆论引导;推进培育新媒体素养,提升对深度伪造信息的辨识能力。