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2025年02期
系统技术

关于电磁频谱作战与电磁规划的思考

田佳禾;孙继泽;

随着作战域维度的不断增加,电磁频谱已成为链接陆、海、空、天、赛博跨域协同作战的纽带,电磁频谱管理成为影响战争胜负的关键因素。为了更好地理解电磁频谱战的含义,通过回顾美军电磁域对抗演变的过程、2022年电磁作战领域的重大事件,分析了电磁频谱战发展的核心内容及研究电磁规划能力的必要性,并从电磁安全通道规划、接敌策略规划、协同预案规划等方面分析了电磁规划的发展需求与技术途径,提出了电磁规划发展方向与能力提升的建议,为从联合作战指挥控制的角度解读电磁频谱作战提供了参考。

2025 年 02 期 v.48 ; 航空科学基金,项目编号:2020Z023053001
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对机载多功能雷达多站协同干扰的优化部署研究

刘国彬;夏兴宇;邹永杰;刘正堂;郭明;郭蓓蓓;

为提升对机载多功能雷达对地探测模式的综合干扰效果,针对地对空雷达干扰中存在的雷达副瓣干扰效果差、合成孔径雷达(SAR)模式压制干扰难以及存在电磁暴露风险等难点问题,研究了针对机载多功能雷达不同工作模式的多站协同干扰部署方法,基于雷达干扰方程构建了针对实波束地图测绘(RBM)模式的雷达干扰装备部署计算模型,分析了对SAR模式不同压制干扰样式下的干扰功率计算方法,结合实例对多站协同干扰部署方法进行了仿真计算分析,仿真计算结果检验了干扰部署计算方法的有效性,该方法能够为电子防空作战中雷达干扰部署提供参考依据。

2025 年 02 期 v.48 ;
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软件化雷达FPGA动态重构场景的部署及优化

付林强;徐朝阳;刘一帆;

软件化雷达中现场可编程门阵列(FPGA)构件在动态可重构场景下划分成多个核心资源同时部署多个任务时,要兼顾芯片的资源利用率与任务运行时间。针对该问题,首先对需要部署的任务进行拆分,并建立资源利用以及任务运行时间的数学模型;接着,用NSGA-Ⅱ来对问题模型求解;最后,将基于方向的启发式交叉算子(DBHX)和组合变异方法应用于非支配排序后的遗传算法,增强了算法的优化能力。结果表明,优化后的解集的评价指标GD值、IGD均小于优化前。且优化后平均资源利用率提高3.5%,平均任务运行时间均衡度提高27%。通过仿真验证,对比NSGA-Ⅱ算法优化前与优化后的结果,在解集质量上验证了改进算法的有效性,为用户部署提供了科学依据。

2025 年 02 期 v.48 ;
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一种基于间歇采样转发的干扰波形设计方法

刘照标;方国龙;

间歇采样转发干扰可以对脉冲压缩雷达形成多个假目标干扰,具有压制和欺骗的效果,但产生的假目标具有很强的规律性且分布在真实目标附近,容易被识别并进行针对性地对抗,不利于隐身飞行。针对这一问题,分析了线性调频信号单个采样信号的脉压结果,采用间歇非均匀采样转发的方式,使脉压后的干扰能量更多地集中在真实目标周围,在整个时域范围内更加均匀,以实现压制真实目标回波进行隐身飞行的目的,并采用粒子群优化算法实现了每个采样时长、转发次数的优化求解。

2025 年 02 期 v.48 ;
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船用测向系统对舰船姿态以及安装位置补偿方法

居易;苏生;丁兆贵;张秋实;聂慧锋;

舰船测向系统对目标的测向受到舰船姿态以及安装位置的影响。针对该问题,提出了一种基于坐标轴轮转的舰船姿态以及安装角补偿算法,该算法无需进行极坐标与直角坐标系转换,相比于传统算法,该算法计算流程简单,易实现。仿真验证了该算法的正确性。

2025 年 02 期 v.48 ;
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一种基于MAMFSAC的认知无蜂窝系统功率分配方法

曹超;

随着移动通信技术的发展,通信业务需求增加,无蜂窝网络陷入频谱资源短缺的问题。为解决该问题,通过将认知技术引入到无蜂窝网络形成认知无蜂窝系统,次级无蜂窝网络可以利用频谱感知手段接入主级网络频谱,从而实现自身传输。然而现有的认知无蜂窝系统功率分配研究中均假设次级发射机能够准确感知主级用户频谱空洞,未考虑次级用户频谱感知非理想问题。针对该问题,考虑了非理想频谱感知,提出了一种认知无蜂窝系统功率分配方法。由于非理想频谱感知存在虚警及漏检概率,用户速率建模变得复杂且主次级网络间存在干扰,使得该功率分配优化问题难以采用传统凸优化算法进行求解。此外,随着次级用户的数目增多,问题复杂度急剧上升。因此,提出了一种基于多智能体平均场SAC(MAMFSAC)的功率分配算法。

2025 年 02 期 v.48 ;
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一种基于仿真实验的行动计划优化方法

孙健;邹永杰;刘正堂;吴桐;蒋旭;郭恩泽;

制信息权的争夺已成为大国博弈与高端战争的焦点。紧扣“信息对抗”这一现实课题,从体系方法入手,深入研究和分析了强敌电磁威胁、信息对抗特质要求以及信息对抗方法探索,为快速体系级信息对抗核心能力形成提供一定的参考。

2025 年 02 期 v.48 ;
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信号/数据处理技术

基于PSO-LSTM模型的舰船轨迹预测研究

陈磊;李安然;罗寿超;

船舶轨迹预测研究能够帮助提高海上交通效率,保障交通安全。利用长短时记忆(LSTM)模型擅长处理长序列时序数据的特性,采用改进的粒子群优化(PSO)算法,基于PSO-LSTM模型对舰船轨迹进行预测。使用船舶自动识别系统(AIS)数据作为实验数据,在完成实验数据的预处理之后,通过对历史轨迹数据进行分析,预测未来舰船的航行路径。对比分析了LSTM模型和反向传播(BP)神经网络模型之后,PSO-LSTM模型的精度最高,其均方根误差和平均绝对百分比误差均为最小,表明PSO-LSTM模型的精度较高,具有一定的应用价值,能够为舰船交通流管理和航行安全提供一定的决策支持。

2025 年 02 期 v.48 ;
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