敌我识别系统对抗技术研究

敌我识别系统在现代战争中具有重要地位。分析了敌我识别对抗系统的技术指标需求,通过仿真给出了侦察IFF信号的系统灵敏度。针对IFF系统存在的弱点,分析了敌我识别干扰的可行性,探讨了压制性干扰、欺骗性干扰和灵巧干扰的方法。最后对噪声压制干扰的干扰效果进行了理论计算。     

北约最新的敌我识别装置

到90年代初期,北约识别系统(NIS)计划的参与国拟用NIS的应答机和询问机来替换目前使用的IFF(敌我识别)系统.这一替换工作约长达25年.然后将需要有一个10年的过渡期,以便严格控制北约防空系统的敌我识别过程.当NIS替换过程全部完成后,西方的防空能力就会大大提高,并使友机误伤率降低到最小.     

采用最大似然人工神经系统(MLANS)的多传感器自动目标识别与敌我识别

自动目标识别及与其相关的非合作式敌我识别问题通常要求将多传感器信息融合到一个统一的战场图像中。当前解决这个问题的途径是分步进行的：首先检测目标；接着估计目标的航迹，并采用这些航迹进行多传感器信息相关或关联；经过关联的信息被综合到一体化的图像中并进行目标识别．将复杂的问题分解为几个较小的问题分步解决的缺点是每一步仅能利用部分信息。例如，从杂波中检测出目标不可能在单独传感器的一帧内完成，而且它所要利用     

机载雷达的微带敌我识别天线

介绍了一种具有专门为机载雷达敌我识别（IFF）系统设计的辐射方向图的轻型、自立式天线模式。天线利用孔径耦合矩形贴片作为子阵阵元。在电压驻波比（VSWR）小于1．5的情况下，阵列天线达到了工作频带宽度BW〉6％。     

雷达目标识别方法探讨

在电子战环境日趋复杂的背景下，快速准确的识别敌我变得愈来愈重要。本文介绍了协作式敌我识别和非协作式敌我识别，重点讨论了一维距离剖面的非协作式目标识别，最后讨论了雷达目标识别的发展方向。     

用雷达图像作非协同式空中目标识别：识别率作为信号带宽函数

尽管非协同式目标识别与高可靠敌我识别极其相关，但一直是一个有等解决的问题，过去提出并研究了许多方法，如：利用目标的红外、声学、光学或雷达特征等，其中一些方法是无源法，其优点是不会对被观测目标发出报警，不足之处是观测距离有限，边缘分辨率低，本文介绍的方法是在利用飞机雷达图像的基础上提出的，所研究的是一维雷达图像（通常所说的高距离分辨率剖面图）和二维逆合成孔径雷达（ISAR）图像。     

用于目标识别跟踪的雷达/红外成像双模传感器数据融合技术

目标识别和跟踪是模式识别领域的一重要研究内容。基于单传感器（ 雷达或红外成像） 的系统存在着局限性， 分析了多传感器信号融合的必要性， 介绍了目标识别和跟踪系统进行多传感器信号融合的方法（ 特征层融合、决策层融合）及其在提高目标识别和跟踪的可靠性和抗干扰性方面的优势。介绍了基于智能模型和基于多层前向网络的目标识别算法。     

基于统计特征的稳健的飞机识别

给出了一种用于稳健的高距离分辨率（HRR）雷达飞机识别（ID）的基于统计特征（StaF)的分类器，HRR波形峰特征在飞行中选择，没有对特征的数目与位置作出先验假设。所抽取的特征取决于所观测的波形（使特征的数目、位置与幅度为随机变量）的信息内涵，这项研究的主要目的是通过保持对已知目标的高识别率同时又使未知目标错误最小来提高分类的稳健性。文中给出了识别结果，表明这种统计特征（StaF)分类器可以显著地降低与未知目标相关的误差，同时保持很高的正确分类概率。     

采一维高距离高分辨率雷达的时间紧要运动目标自动目标识别

由于聚焦运动目标本身的困难给运动目标合成孔径雷达（SAR）成像和自动目标识别（ATR）带来了严峻的挑战。因此，运动目标的自动目标识别（ATR）最近引起了人们极大的关注。距离高分辨率（HRR）雷达模式通过多普勒波滤和杂波抑制形式显著地提高了目标与（杂波加噪声）（T／（C＋N））比的聚焦HRR轮廓像，提供了一条运动目标识别的途径。HRR和ATR的目的是实现并评估推广的工作条件下表现出稳健性的算法。采用了运动与静止目标捕获和识别（MSTAR）数据库的子集对基于模板的一维ATR研究了设计和性能。由于不能得到具有充分的统计意义的地面运动目标数据库，在仅采用距离维图像识别目标时，采用这种方法作为评估地面目标的可区辨性的间隔性中间步骤。本文概括数据、算法、性能结果并提出了建议。     

雷达敌我识别系统干扰方法分析

敌我识别系统在现代战争中具有极为重要的作用。简述了雷达敌我识别的工作原理,讨论了对雷达敌我识别的干扰方法,着重对噪声压制和应答机占据两种方法的干扰效果进行了分析。     

敌我识别器在地空导弹系统中的应用及其设计要求

介绍了敌我识别技术的发展概况,以图表形式列出敌我识别器各询问模式和应答信号的编码参数;介绍了敌我识别器在地空导弹中的应用情况和发展动向;根据我雷达兵、地空导弹部队使用中遇到的问题和国外的经验,重点讨论地空导弹系统敌我识别器的设计要求,指出设计中的一大特点是询问-应答频率、询问-应答信号模式受军标的规定和约束.总的设计要求是:将敌我识别问题纳入武器总体设计,选定与火控系统结合的适当方式,将询问、识别列入作战程序,识别的结果作为武器系统发射导弹的先决条件.     

机载电子吊舱自动目标识别技术展望

自动目标识别（ATR）技术是新一代机载电子吊舱的一项关键技术，ATR涉及到众多的理论与技术，需有丰富的专业知识，它是多年来国际电子科技界的一个研究热点，本文将对其传感器技术、计算机技术、图像分割与特征提取技术及ATR的性能评估等若干项技术的发展作一扼要的展望。     

反导系统中的目标识别技术及其发展趋势

指出了反导系统目标识别的难点和特点。回顾了反导系统中的红外识别技术和雷达识别技术,并探讨了反导系统目标识别技术的发展趋势。     

毫米波雷达的应用

本文介绍了毫米波雷达的特点以及在反隐身、电子战、制导、敌我识别、视景增强系统等领域的应用，并希望开展机载厘米波和毫米波双频雷达的研制。     

高光谱侦察技术特点及其对地面军事目标威胁分析

介绍了高光谱成像探测的原理和特点。给出了国外高光谱侦察技术的发展现状、主要计划项目和趋势。讨论了高光谱侦察技术在战场情报侦察、伪装隐身目标探测,以及机动目标追踪识别等对地面军事目标的侦察威胁。     

基于低比特量化神经网络的红外目标识别方法及其FPGA实现

红外目标识别系统成为航空航天、无人驾驶等军事和民用领域中一项至关重要的技术。红外目标识别算法是红外目标检测识别系统中的核心之一。传统红外目标识别技术往往依赖人为的特征选择，无法对复杂困难的红外目标实现高效、准确的识别。本文提出了训练中反量化与通道级量化相结合的量化策略，有效减小量化误差对网络模型性能的影响。实验结果表明:本文提出的低比特量化算法在红外数据集上有着优异的表现。在硬件部署方面，本文提出了更加高效的卷积计算单元，提高了硬件资源的利用率，同时也达到了更高的峰值性能。最终，在PYNQ-Z2嵌入式现场可编程门阵列(FPGA)上进行验证，系统在150 MHz的时钟频率下达到了90.6 GOP/s的峰值吞吐率，其功耗为2.5 W。     

数据融合黑板型专家系统

给出了一种多传感器数据融合和黑板模型推理的专家系统的实现方法。系统以飞机平台为目标，利用多站多个传感器所获得的雷达、通信、敌我识别信息，通过多传感器数据融合和人工智能黑板模型推理，实现对飞机平台的识别和定位。     

目标的雷达特征与虚拟现实技术（上）

本文提出一种虚拟现实（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ）技术用于武器系统设计、研制及飞行试验的设想。为此，文中着重给出了目标的雷达特征、目标的几何建模、可视目标的雷达散射截面（ＲＣＳ）建模、目标识别与反识别及数据融合（Ｆｕｓｉｏｎ）技术。ｒｆｓｙ     

基于YOLOv6框架实现典型通信信号调制快速识别方法

随着战场通信侦察对抗系统的快速发展,通信信号体制变得非常复杂,给非合作接收条件下的通信信号检测、调制识别及信号辐射源个体识别带来困难。为了全面掌握信号先验信息,对复杂多样的通信信号体制进行盲检与识别,本文提出基于时频图分析和深度神经网络的多种通信信号自动调制识别方法。首先,利用时频分析将不同典型通信信号转换为时频图像,再将标注后的时频图输入基于深度学习的YOLOv6（目标检测模型）网络中进行特征学习;然后,通过设计YOLOv6更高效的网络结构,使其能够对信号的时频图进行快速识别;最后,将训练后的网络权重对典型通信交叠信号进行测试,对提取的特征向量进行分类识别,完成6种调制方式识别与位置的快速确定,实现在非合作接收条件下的多个典型通信信号调制方式的检测和识别。     

复杂电磁环境下雷达目标距离像识别效果评估

分析了战场电磁环境复杂性及其对雷达目标高分辨距离像特征提取和目标识别影响,分别以距离像失真和识别率为度量标准,通过对比特征提取和目标识别效果,提出了一种复杂电磁环境下雷达目标距离像识别效能评估方法,并进行了仿真计算。