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。     

频谱共存下机载组网雷达辐射资源与航迹规划联合优化算法

为了提升频谱共存环境下机载组网雷达多目标跟踪性能,提出了一种雷达辐射资源与航迹规划联合优化算法。首先,推导了包含雷达辐射资源以及载机飞行参数的贝叶斯克拉美-罗下界表达式,以此作为多目标跟踪精度的衡量指标;在此基础上,以最小化机载组网雷达多目标跟踪误差为优化目标,以雷达辐射资源总量、载机机动性能、通信基站可容忍干扰能量和跟踪各目标节点数为约束条件,建立频谱共存下机载组网雷达辐射资源与航迹规划联合优化模型;然后,将上述优化模型分解为多个子问题,并结合循环最小化算法、半正定规划算法和粒子群算法进行分步求解。最终仿真结果表明,所提算法能够在保证通信基站正常工作的条件下,充分利用各平台运动优势,与现有算法相比,能够有效提升机载组网雷达的多目标跟踪性能。     

基于贝叶斯理论的多雷达点迹自适应融合方法

雷达组网进行数据融合是复杂电磁环境下提高预警探测精度和容错能力的有效方法,研究人员需研究适应干扰、信噪比降低等复杂情形的数据融合方法。基于贝叶斯统计理论提出一种多雷达点迹融合方法,将贝叶斯多源数据融合方法与卡尔曼滤波结合,以卡尔曼滤波输出的航迹预测及其协方差作为贝叶斯理论的先验知识,以多雷达量测结果作为贝叶斯理论的观测值进行融合,并提出一种基于回波信噪比的点迹标准差实时估计方法,构建标准差自适应估计的点迹融合与滤波框架。仿真结果表明,多雷达点迹自适应融合方法,滤波精度优于单雷达滤波结果、优于航迹融合结果,能够适应目标距离、RCS起伏引起的标准差变化,具有较强的工程应用价值。     

基于异构并行计算的软件雷达通用硬件架构设计

软件雷达系统功能由软件定义是雷达未来发展的一个趋势,这对系统硬件计算性能和数据传输带宽提出了很高的要求,因此将异构并行高性能计算技术引入软件雷达领域。根据系统功能逻辑,构建了软件雷达硬件平台系统,利用先进的异构并行计算技术,设计了一个具体的通用硬件平台架构。该平台通过独立的高速采集卡完成回波信号的采集与A/D变换,利用FPGA刀片异构服务器完成雷达信号实时处理,通过GPU异构超级计算机完成数据处理和显控,利用InfiniBand网络和磁盘阵列完成数据的高速传输与存储。通过性能分析,该硬件平台能够满足现代雷达对计算速度和传输带宽的性能需求。     

作战体系能力检验评估数据资源体系研究

在对作战体系能力检验评估分析的基础上,从作战、业务和工程视图三方面对作战体系能力检验评估数据资源体系进行了研究,提出了三视图数据资源体系框架,给出了数据资源建设建议。对明确作战体系能力检验评估数据需求,提升作战、业务和工程视图对于联合作战体系能力检验评估数据理解的一致性,促进作战体系能力检验评估数据资源建设和数据综合服务平台建设具有一定参考价值。     

多雷达组网与协同探测关键技术研究

瞄准未来强对抗环境下雷达网作战任务需求,开展了多雷达组网与协同探测关键技术研究。首先,介绍了雷达网作战能力需求,其次,在雷达网传统树状层级结构基础上,给出新的雷达网分布式网络化体系架构,最后,研究了雷达网信息分发共享、情报融合处理、自主协同探测、系统反馈控制等关键技术。研究成果有助于促进多雷达组网理念更新与领域技术发展,为推动雷达装备和情报系统的迭代升级提供思路。     

基于GUI的大型相控阵雷达单元失效对性能指标影响仿真

针对大型相控阵雷达单元失效对性能指标影响难以有效评估量化的问题,设计了基于GUI的单元失效对性能指标影响仿真平台.首先,详细分析了大型相控阵雷达的结构特点与故障特点,将单元失效分为单元级随机失效 、组件级随机失效和子阵级随机失效,建立了单元失效对性能指标(方向性系数 、波束宽度和副瓣电平)的影响分析模型;然后,基于GU...     

基于USB接口的毫米波宽带RCS自动测量

以毫米波矢量网络分析仪为主要设备,研究了基于USB接口毫米波频段宽带RCS的自动测量。首先介绍了该系统的硬件设计和82357A接口的编程设计,然后给出了自动测量软件的设计和RCS测量误差修正算法,实现了毫米波段RCS的宽频带自动测量,最后给出了测量的部分实例。     

快速精准,在战“疫”中提升动员能力——安徽省合肥市国防动员系统激活动员潜力抗击疫情纪事

抗击新冠肺炎疫情,是一场没有硝烟的战争。在这场阻击战中,安徽省合肥市国防动员系统持续激活动员潜力,在防控一线研战备战、练兵强兵,探索战时国防动员潜力向战斗力转换的新路径,实现国防动员能力在战“疫”中不断跃升。数据真实确保精准动员。此次疫情,最大的困境就是初期医疗防护物资不足。2月8日,驻合肥两家部队医院医疗物资告急,向合肥警备区发来援助请求。