高超声速巡航导弹武器防御

本文在研究国外高超声速巡航导弹武器装备发展现状基础上,探索高超声速巡航导弹武器装备作战运用,并从构建全球化目标预警探测及拦截体系、组织运用天空地一体化通信网络、多源预警探测信息协同控制融合、分段拦截以及高速大机动拦截器等方面,对高超声速巡航导弹武器装备防御策略进行了研究。     

ELLPACK 系统及其内部机制

解题环境旨在最大限度地方便用户求解问题。ＥＬＬＰＡＣＫ是求解椭圆型偏微分方程的解题环境。本文分析了它的内部机制,并为它增加了一个线性方程识别器。     

模糊故障树分析方法在机场环境安全中的应用

采用故障树分析法,对引起鸟击飞机的各个因素进行系统分析,并建立了故障树.通过定性分析,可得引起顶事件发生的2580个最小割集.采用专家判断和模糊集理论相结合的方法,评估故障树底事件发生概率的模糊性,并以"垃圾堆对鸟的吸引"这一底事件为例,计算出其模糊失效率.通过定量分析,计算出顶事件的发生概率为0.00241,同时可计算各底事件的重要度.     

电子战条件下雷达接收信号模型

文中建立了电子战条件下雷达信号环境数学模型,包括雷达发射信号数学模型,目标回波信号数学模型,电子干扰（有源干扰和无源干扰）信号数学模型,杂波数学模型以及噪声数学模型     

利用主成分分析的通信调制识别通用对抗攻击方法

深度学习容易被对抗样本所攻击。以通信调制识别为例,在待传输的通信信号中加入对抗性扰动,可以有效防止非合作的用户利用深度学习方法识别信号的调制方式,进而提升通信安全。针对现有对抗样本生成技术难以满足自适应和实时性的问题,通过对数据集中抽取的小部分数据产生的对抗扰动进行主成分分析,得到适用于整个数据集的通用对抗扰动。通用对抗扰动的计算可以在离线条件下进行,然后实时添加到待发射的信号中,可以满足通信的实时性要求,实现降低非合作方调制识别准确率的目的。实验结果表明该方法相对基线方法具有更优的欺骗性能。     

联合生成对抗网络和检测网络的SAR图像目标检测

针对合成孔径雷达图像目标检测中存在的样本获取困难且数量有限问题,提出了联合生成对抗网络和检测网络的学习模型。利用原始训练集对特别设计的超快区域卷积神经网络进行预训练;再通过基于注意力机制的深度学习生成对抗网络生成高质量合成样本,并输入检测网络进行预测;依据预测信息和概率等价类属标签分配策略为新生样本提供注释信息,并以一定占比对原始训练集进行扩充;利用扩充数据集对检测网络进行再训练。多组仿真实验证明,所提框架能够有效提升网络检测效率和性能。     

针对无人机集群对抗的规则与智能耦合约束训练方法

基于无人机集群智能攻防对抗构想,建立了无人机集群智能攻防对抗仿真环境。针对传统强化学习算法中难以通过奖励信号精准控制对抗过程中无人机的速度和攻击角度等问题,提出一种规则与智能耦合约束训练的多智能体深度确定性策略梯度(rule and intelligence coupling constrained multi-agent deep deterministic policy gradient, RIC-MADDPG)算法,该算法采用规则对强化学习中无人机的动作进行约束。实验结果显示,基于RIC-MADDPG方法训练的无人机集群对抗模型能使得红方无人机集群在对抗中的胜率从53%提高至79%,表明采用“智能体训练—发现问题—编写规则—再次智能体训练—再次发现问题—再次编写规则”的方式对优化智能体对抗策略是有效的。研究结果对建立无人机集群智能攻防策略训练体系、开展规则与智能相耦合的集群战法研究具有一定参考意义。     

论××电台的可靠性控制

运用可靠性的原理、方法和有关标准,对产品进行设计改进,对其生产、验收过程实行严格的控制,是提高已定型列装电子产品固有可靠性的一条重要途径.本文结合XX电台的控制实践对此进行了系统的论述.     

制导站（或保卫目标）的光电对抗技术

该文通过越南战争、中东战争、阿富汗战争、特别是海湾战争的实例说明＂光电对抗＂技术在战争中发挥了重要的作用。概述了＂光电对抗＂技术的发展动态和关键技术问题。说明了制导站（或保卫目标）光电对抗的作战目标、主要技术指标、基本组成及其功能。对一体化光电对抗系统中的导弹接近告警、红外成像诱饵和激光致盲作了重点介绍。     

便携式防空导弹拦截巡航导弹可行性研究

分析了巡航导弹和便携式红外寻的防空导弹的攻防特点,对便携式红外寻的防空导弹拦截巡航导弹的可行性进行了探讨。攻防对抗仿真结果表明,防空导弹在一定条件下能够有效拦截超低空突袭的巡航导弹。