基于作战环的不同节点攻击策略下的作战网络效能评估

基于作战环思想, 以作战网络抽象模型为基础, 围绕作战环的分类、定义、形式化描述、数学模型等基本问题开展了理论研究, 进一步丰富了作战环理论体系。同时, 以能否快速有效打击对方目标实体为根本依据, 建立了基于目标节点打击率和基于目标节点打击效率的作战网络效能评估指标。通过仿真实验, 将作战环相关理论运用于不同节点攻击策略下的作战网络效能评估, 为实际作战体系对抗中双方的攻击与防护提供应用指导, 也为进一步开展基于作战环的作战网络应用研究提供参考借鉴。     

海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法

针对遥感卫星对海上动态目标搜索定位的应用需求, 提出海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法。通过非对称信息假设将动态博弈转化为静态博弈, 简化策略函数以提高算法效率。以收益为指标设计博弈策略, 使算法更贴近实际应用, 并将目标潜在区域预测算法和卫星搜索规划算法转化为纳什均衡下的最优策略求解问题。引入目的地信息, 将目标位置预测的时间跨度从数小时增加到数天。实验结果显示, 该搜索方法在保证了较高目标捕获率的同时, 降低了遥感卫星星座的资源消耗。该搜索方法在海上动态目标搜索领域具有潜在应用价值。     

三维AoA目标跟踪的二次约束卡尔曼滤波算法

在基于到达角(angle of arrival, AoA)的三维目标跟踪中, 伪线性卡尔曼滤波具有稳定性高和计算复杂度低的优点, 但是严重的偏差问题使其跟踪精度迅速下降。针对该问题, 提出一种二次约束卡尔曼滤波(quadratic constraint Kalman filter, QCKF)算法。首先引入涉及所有观测噪声项的增广矩阵, 然后建立与线性卡尔曼滤波等价的目标函数并且附加含有二次项的约束条件, 以此降低偏差影响, 实现更准确的状态更新。QCKF算法采用广义特征值分解求解约束优化问题, 无法直接通过状态更新表达式推导其协方差矩阵, 因此利用约束条件以及矩阵扰动方法完成协方差矩阵更新。仿真分析表明, QCKF算法相较于其他非线性滤波算法具有更优的跟踪性能, 不仅在低噪声条件下可达到后验克拉美罗下界, 而且当噪声严重时能够显著降低跟踪误差, 并且计算开销不高。     

基于EMD能量占比的海面漂浮小目标特征检测

针对传统的时频分析方法对海杂波分析有限的问题，提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)能量占比的海面漂浮小目标特征检测方法。首先，采用EMD将接收回波分为独立不同尺度的若干个固有模态(intrinsic mode function, IMF)分量，实现对接收回波的频率从高频到低频的分解。然后，分别建立IMF分量与接收回波数据的相关系数，并利用平均均值-标准差之比作为筛选IMF分量的准则，自动筛选出能量较大且波动平稳的低阶IMF分量。最后，提取IMF分量在原始信号中的平均能量占比作为特征，利用蒙特卡罗方法设置门限，进行海面目标异常检测。实测数据的结果显示，所提算法的性能优于对比算法。     

基于CWD和残差收缩网络的调制方式识别方法

针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题, 提出一种基于Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution, CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法。利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵, 对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN, 将时频矩阵样本用于对DRSN的训练, 最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络。仿真实验表明, 基于RadioML2016.10a数据集, 利用部分先验信息的情况下, 该分类识别方法具有较高的识别准确率和噪声鲁棒性。在0 dB时, 对11类信号的总体识别准确率达到了89.95%;在2 dB以上时, 总体识别准确率均超过91%, 优于其他深度学习识别方法。     

一种自适应步长的复合梯度加速优化算法

自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点，成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题，本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度，提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam)，并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于，C-Adam将预测梯度与历史动量区别开，通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证，实验结果表明C-Adam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失.     

基于深度学习的多STBC盲识别算法

针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。     

单频电磁辐射对雷达的干扰规律

为了提高雷达电磁防护能力,揭示单频电磁辐射对雷达的干扰规律,首先基于雷达测距原理,通过电路非线性失真分析,初步掌握阻塞干扰和假目标干扰规律;而后开展效应试验,对干扰规律进行补充和完善。结果表明带内单频电磁辐射易对受试雷达造成干扰,假目标临界干扰场强明显低于阻塞干扰,最敏感处的差值可达30 dB,但敏感带宽要比阻塞干扰窄50%。随着干扰场强提高,回波峰值电平压缩量先缓慢增加而后近似线性增长,阻塞干扰虽然不会影响探测距离的准确度,但会导致探测距离缩短;假目标出现的位置是随机的,随着干扰场强提高,假目标电平先线性增长,而后趋于恒定。     

基于改进CLDNN的辐射源信号识别

传统辐射源信号识别方法往往需要人工提取特征,不仅对专业知识要求较高,而且人为选择的特征不能够保证适用于大多数类型信号的识别,识别精度和识别速度也不能兼顾。针对上述问题,将语音处理领域常用的深度学习模型——卷积长短时深度神经网络(convolutional long short-term deep neural network, CLDNN)引入到辐射源信号的识别中,并将该模型中的长短时记忆层改为双向门控循环单元层。模型的输入为原始时间序列数据,特征提取和分类识别过程均在网络中进行,避免了人工选择特征的不完备性。实验结果表明,所提模型在低信噪比情况下也能够有效识别信号类型,同时与其他模型相比,实现了识别精度和识别速度之间的平衡。     

基于大津算法和深度学习的开集声纹识别自适应阈值计算方法

针对开集声纹识别的自适应阈值计算问题, 提出一种基于大津算法和深度学习的阈值计算方法. 首先, 采用三层受限Boltzmann机堆叠而成的深度置信网络从Mel倒谱系数中提取语音深层特征; 其次, 通过Gauss混合模型计算特征的相似度值, 对特征的相似度值使用大津算法计算阈值. 实验结果表明, 该方法识别效果较理想, 与等错误率计算阈值方法相比, 具有更高的识别准确率.