基于GAN网络的红外图像生成技术

当将人工智能技术应用于军事领域中的目标识别任务时，针对由红外图片采集的局限性而造成的训练数据不足的问题，提出了基于生成对抗网络以生成红外图像的方法，实现了数据集的扩充。对基本的生成对抗网络进行了改进，将网络的输入由随机噪声变为真实图片，使之实现了图片到图片的风格转换，即彩色图片转变为红外图片。经过网络模型的搭建和训练，实验结果表明，该方法能够有效生成清晰和高质量的红外图片，解决了由红外数据不足而造成的网络训练不充分的问题。     

Thermosphere densities derived from Swarm GPS observations

After the detection of many anomalies in the Swarm accelerometer data, an alternative method has been developed to determine thermospheric densities for the three-satellite mission. Using a precise orbit determination approach, non-gravitational and aerodynamic-only accelerations are estimated from the high-quality Swarm GPS data. The GPS-derived non-gravitational accelerations serve as a baseline for the correction of the Swarm-C along-track accelerometer data. The aerodynamic accelerations are converted directly into thermospheric densities for all Swarm satellites, albeit at a much lower temporal resolution than the accelerometers would have been able to deliver. The resulting density and acceleration data sets are part of the European Space Agency Level 2 Swarm products.To improve the Swarm densities, two modifications have recently been added to our original processing scheme. They consist of a more refined handling of radiation pressure accelerations and the use of a high-fidelity satellite geometry and improved aerodynamic model. These modifications lead to a better agreement between estimated Swarm densities and NRLMSISE-00 model densities. The GPS-derived Swarm densities show variations due to solar and geomagnetic activity, as well as seasonal, latitudinal and diurnal variations. For low solar activity, however, the aerodynamic signal experienced by the Swarm satellites is very small, and therefore it is more difficult to accurately resolve latitudinal density variability using GPS data, especially for the higher-flying Swarm-B satellite. Therefore, mean orbit densities are also included in the Swarm density product.     

复杂电磁环境下频谱智能管控技术探讨

作为国土空间的重要组成，电磁频谱空间呈现出环境错综复杂、目标类型多样、用频行为多变等新挑战，导致频谱安全问题日益严峻。面向复杂电磁环境下频谱秩序安全、频谱对抗安全和频谱共享安全等需求，基于人工智能的频谱管控成为电磁频谱领域的重要研究方向，存在着具有挑战性的基础理论问题和关键技术难题。首先，调研了复杂电磁环境下频谱智能管控的国家战略需求，然后，提炼了智能频谱管控的科学意义与技术挑战，进一步从频谱管控模型机理、频谱态势感知、频谱行为推理、频谱安全决策和频谱管控应用系统等5个方面梳理国内外研究现状，并分析了相关发展动态及研究趋势。     

飞行器智能设计愿景与关键问题

未来飞行器正朝着多元化、无人化和智能化的方向发展，高超声速、超隐身和变体等新型飞行器不断涌现。而传统飞行器解耦分拆的设计方法越来越难以满足未来飞行器综合性能全面提升的要求，只有通过整体化设计才能充分发掘飞行器的潜能。通过分析传统飞行器设计中存在的问题，提出满足全生命周期要求的飞行器智能设计体系理念，利用知识库的构建将智能赋予飞行器平台系统设计、制造生产和运维这3个阶段，并通过数字孪生技术进行飞行器全生命周期的仿真、分析和预测，以对飞行器设计、运行等数据进行更新，使该体系形成闭环。就飞行器智能设计体系中需要的关键技术及涉及的科学问题等进行了讨论，并给出了未来发展方向以供参考。     

基于知识推理的航天器自主故障诊断方法

面向深空探测这类型号任务,提出一种基于知识推理的航天器自主故障诊断的智能方法,采取直接线性存储的知识库结构、主动监测事实更新并触发推理以及基于散列算法的事实管理三项关键技术,适用于航天器硬件处理能力和存储容量受限的应用环境.采用C语言在基于TSC695处理器的嵌入式系统上实现了该故障诊断方法,实验的结果表明该方法有效.     

防空导弹武器系统故障诊断技术探究

对主要的故障诊断技术进行了系统地归纳和分类,并重点讨论了基于知识处理的智能故障诊断方法,对专家系统故障诊断方法、故障树故障诊断方法、模糊故障诊断方法、神经网络故障诊断方法以及基于支持向量机的故障诊断方法进行了详细介绍。     

美军主要机载信号情报能力发展现状及趋势

信号情报与国家安全息息相关。近年来，美陆海空军都在加强机载信号情报能力建设。梳理了美军主要机载信号情报能力的发展现状，分析其面临的挑战，预测其未来的发展趋势。     

中国运载火箭技术发展

中国航天运输系统建设起步于20世纪60年代,经过近50年的发展,取得了举世瞩目的成就,建设了布局合理、覆盖全面的空间运输系统体系,能够将不同有效载荷发射到低、中、高不同轨道。国际合作方面,在搭载发射、商业卫星发射服务和在轨交付3个方面也取得了一定成绩。对中国航天运输系统发展成就进行了总结,对航天运输系统未来发展特别是人工智能技术应用进行了展望。     

智能制造环境下的数控系统发展需求

"智能"是"中国制造2025"的核心要素,数控系统是制造装备实现智能化的关键要素。论文首先提出机床的信息互通和开放式标准数据接口是实现机床智能化的前提,举例说明了STEP-NC在通用数据接口方面的优越性,概述了适用于数控系统的通讯总线特征;在此基础上,介绍了工艺大数据对生产加工的重要性和其对新一代数控系统的要求,针对制造业数据平台的需求,对大数据信息挖掘技术做了相关介绍。依托于以上两点,总结了智能化数控系统可具备的功能,依托于工艺大数据平台,重点分析了智能工艺规划和加工参数自整定的实现方案,以及智能数控对高速高精加工所提供的便利。