雷达侦察环境信号密度量化研究

在分析现代雷达侦察环境信号特点基础上,提出了以时域、空域、频域和功率域参数为参变量的雷达侦察环境信号密度量化参数——环境信号占空比,并通过理论分析和实验证明了其单调性、稳定性和可测性等基本性质.该量化参数对于测量评估现代战场雷达侦察环境信号密度、构设雷达侦察装备试验所需的复杂电磁环境,具有比较重要的意义.     

产生式系统描述的探讨

产生式系统是人工智能（Artificial Intelligence)系统最常见的一种结构，因此分析产生式系统的组成部分及其建立问题是一个很基本的问题，而本文就如何描述产生式系统给出一般的方法。     

外差式侦察接收机对频率捷变信号进行侦察的可行性

根据频率捷变信号的特点,分析了几种侦察体制下接收频率捷变信号需要的中频带宽、扫描步进频宽和截获时间,给出了对频率捷变信号侦察的可行性方案。     

协同侦察系统增加猝发探测功能的定位技术

协同侦察系统增加猝发式有源探测功能,使系统既具隐蔽性又可精确定位,是一个值得研究的问题。分析对远距离目标的多平台协同侦察定位和单站猝发式有源定位的定位误差分布特点,提出了协同侦察增加猝发式有源探测的综合探测体制,描述了系统工作流程,给出了协同侦察增加猝发探测的最大似然定位算法,仿真分析了定位性能。仿真结果表明,多平台协同侦察系统有较高的切向定位精度,猝发式有源定位有较高的径向定位精度,综合定位能将二者定位性能进行优势互补,一定程度上提高定位精度。     

基于证据理论的雷达与通信侦察目标识别算法

针对异类被动传感器中的目标识别问题,将D-S证据理论运用于雷达侦察与通信侦察的目标识别中。首先将雷达和通信侦察设备侦收到的信息分别通过识别,得到雷达和通信电台的基本概率赋值,再通过D-S证据理论算法进行融合,计算出目标平台的基本概率赋值,从而得到融合后的平台类型。仿真实验结果表明,融合后的结果具有更高的置信度。     

电子侦察卫星反电子干扰措施分析

由于电子侦察卫星侦察的特殊性,针对其侦察特点,衍生了很多以削弱电子侦察卫星侦察效能为目的的卫星电子干扰。文章针对卫星电子侦察存在的弱点,分析了提高卫星侦察截获辐射源信号的功率措施,星载设备完全截获辐射源信号的测量条件措施,卫星完全截获到辐射源信号后的分析,以及对可能受到的反电子假目标干扰而提出的对抗措施,最终目的就是为了有效提高卫星侦察效能。     

智能赋能流体力学展望

人工智能（AI）是21世纪的前沿科技,流体力学如何在智能化时代焕发青春是值得本领域研究者思考的话题。从智能赋能流体力学角度,就其研究内涵、研究内容、近期研究及难点进行了总结,并对智能流体力学未来的发展进行了展望。研究指出,流体力学计算或试验中所产生的数据是天生的大数据,如何通过深度神经网络、随机森林、强化学习等机器学习方法来利用这些数据,缓解甚至替代理论和方法层面对人脑的依赖,挖掘新的知识,成为一种新的研究范式;相关研究将涵盖流动控制方程的机器学习、湍流模型的机器学习、物理量纲分析与标度的智能化以及数值模拟方法的智能化;借助人工智能技术,发展流动信息特征提取与多源数据融合的智能化是流体力学发展的迫切需求;研究内容应至少涵盖海量数据挖掘方法以及多源气动数据的智能融合;发展数据驱动的流体力学多学科、多物理场耦合建模与控制是工程应用的迫切需求,相关工作涉及多场耦合建模、气动外形智能优化设计以及流动智能自适应控制等方面。     

一体化电子侦察卫星载荷总体技术研究

介绍了电子侦察卫星的概况和21世纪高科技局部战争中电子侦察卫星的运用,阐述在电子侦察领域,电子侦察卫星具备的特点和优势,以及发展新一代电子侦察卫星需要解决的一些关键技术.     

数字处理技术在电子侦察中的应用

通过对信号进行侦察的数学模型和一种基于混沌序列的反侦察系统的介绍,讨论了在对抗与反对抗中取得信息优势的关键技术。指出了数字处理技术在电子侦察领域的重要作用及应用状况,并提出了一种新的反侦察技术的设想。     

人工智能在OODA 循环中的应用

当前人工智能(AI) 是商业和工业，甚至军事应用领域中最热门的流行语。军事国防领域也已经将人 工智能发展成为了一种技术，并应用到军事作战和决策系统中。最初OODA 循环是最知名的空战战术模型， 后来发展成为各国空军的作战方法。OODA 循环对于任务的定义和决策过程的理解起到了重要的作用。本文主 要研究了人工智能在OODA 循环决策中的应用。讨论了未来OODA 循环各阶段中所需的AI 作用和技术，包 括可解释的人工智能和基于学习的人工智能。