摘要高光谱激光雷达结合了被动光学遥感与激光雷达主动探测的优势,能够同时获取目标的高精度三维空间信息及光谱数据,实现全天时和多谱段的光谱三维点云的高效精准获取。为此,首先回顾了高光谱激光雷达的发展历程,总结了其各组成模块的不同选择,着重梳理了发射和接收这2个核心模块的迭代过程。其次,介绍了高光谱激光雷达在植被监测和地质勘探等领域的应用。最后,分析了当前技术发展所面临的挑战,并对高光谱激光雷达未来的发展趋势进行了展望。

摘要在软件研发中,复用开源组件与代码模板已经成为主流,这大大降低了开发成本,但若对含有漏洞的代码进行复用,则会导致软件系统中出现重现型漏洞。随着代码复用愈发广泛,其带来的安全问题受到更多的关注,而现有商业软件如IoT固件程序等大多不公开源码与文档,因此需要在二进制层面进行安全研究与检测。近年来,研究人员将二进制相似性分析技术应用至漏洞检测领域,通过识别软件系统中是否存在已知漏洞的二进制代码,实现了对重现型漏洞的高效检测。为此,围绕重现型漏洞检测技术,首先梳理了现有基于二进制相似性分析的方法,并对相关技术进行系统分类与介绍,主要包括基于二进制本身信息进行分析的研究,以及结合相关源码/补丁辅助分析的研究;其次,对现有研究的实验评估数据集、可用工具与基线方法等进行分析总结;最后,在已有研究的基础上,对现存关键技术问题与未来研究方向进行总结与展望。

摘要近年来,随着计算机硬件算力的大幅提升和算法的快速发展,人工智能(artificial intelligence,AI)在图像识别、汽车自动驾驶、辅助医疗诊断等多个领域取得显著的优势。然而,在AI系统运行的每个环节都有可能遭受来自外部的安全威胁。在数据收集阶段,基于AI 的运算系统容易受到传感器欺骗攻击;在数据预处理阶段,智能模型容易受到数据缩放攻击; 在模型的训练和推理阶段,系统容易受到数据投毒攻击和对抗攻击。为了更好地应对AI系统的潜在威胁,首先回顾AI安全问题的挑战和最新的研究进展,以AI系统生命周期为依据, 分阶段阐述系统所面临的安全威胁以及应对策略。在此基础上,概述了AI安全的总体架构。 最后,讨论了未来AI系统所面临的挑战。

摘要随着互联网技术的高速发展,应用程序与服务之间的数据交换日趋攀升。序列化机制为跨平台数据传输和交互提供了便利,在网络编程、数据持久化和分布式系统等应用程序中应用广泛,由其产生的反序列化漏洞问题也逐渐引发关注。攻击者注入精心构造的恶意对象以利用该漏洞实现远程代码执行等恶意行为,造成数据泄露、系统崩溃、服务中断等后果, 严重威胁应用安全和用户隐私安全。因此,亟须对反序列化漏洞的原理及检测等相关研究进行系统性梳理和分析。介绍了反序列化漏洞背景和发展历史,以典型案例来阐述反序列化漏洞的实现原理,提炼了反序列化漏洞检测的一般方法,对学术界和工业界相关研究工作的原理进行了剖析。最后,根据相关技术的发展现状,讨论分析了反序列化漏洞未来可行的研究方向。

摘要随着无人机的广泛应用,导航诱骗技术已成为应对无人机恶意入侵、确保安全的重要手段之一。为此,全面分析了无人机导航诱骗技术的研究现状、技术原理和发展趋势。首先,深入分析了无人机导航诱骗技术的研究进展,根据信号生成方式、实现目的、实施显隐性的不同对该技术进行分类;其次,针对未来反诱骗技术的发展,预测无人机导航诱骗与反诱骗对抗、诱骗隐蔽性增强、多手段联合诱骗、模拟导航合作式应用和智能化诱骗等将成为主要发展趋势;最后,对未来违规飞行目标动态精准诱骗研究以及加强导航诱骗技术合规化使用进行了展望。

摘要作为决定水声信号传播模式的重要因素之一,声速剖面反映了海水声速自海表至海底的变化,对其准确实时地构建水下信息系统的建设至关重要。面向水声探测领域,分析并总结了水下声速剖面构建方法的研究进展。根据支撑数据源的不同,主流的方法可以分为直接测量法、统计回归重构法以及声学反演法。在直接测量法方面,介绍了仪器直接测量法以及参数测量计算法;在统计回归重构法方面,总结了以经验正交函数回归为核心的重构框架以及结合神经网络的优化算法;在声学反演法方面,讨论了基于声场观测数据的匹配场处理及深度学习框架的性能。传统的直接测量法精度最高,但大范围应用的成本较高;统计回归重构法提高了便捷性,但依赖于数据库的数据质量;声学反演法尽管可解释性很强,但难以应用于声呐系统无法覆盖的区域。未来的水下声速剖面构建应着眼于智能化、精细化、实时化, 可为复杂海洋背景下的信息系统建设提供满足多层次需求的声速剖面构建结果。

摘要随着互联网规模不断增大,产生了越来越多的网络安全数据,这些数据存在多源异构、数据缺失、噪声、不一致等问题,严重影响网络安全数据的质量,知识图谱具有数据统一、 可解释、可融合推理等特性,可有效应对网络安全数据的这些问题。本文分析了网络安全领域知识图谱的发展和研究现状,围绕知识实体识别、关系抽取和知识图谱补全等知识图谱构建技术,从智能渗透、舆情监测和威胁感知3个方面系统总结了目前的具体应用,给出了下一步研究的方向。在网络空间安全领域,有效的网络空间安全领域知识图谱技术体系,为应对强对抗、高动态环境下的攻防博弈提供知识要素与智能推理提供支撑,同时也是网络空间高级、持续、威胁感知的基础。

摘要面临日益复杂的电磁环境，雷达反干扰技术成为了雷达领域重点研究方向之一，取得了飞速的发展。其中，雷达主瓣反干扰问题是研究的难点，吸引了众多学者的关注。先概述了复杂电磁环境中雷达干扰与反干扰的机理，分析了主瓣干扰难以对抗的原因；而后，从干扰感知技术、多域反干扰技术、新体制阵列雷达反干扰技术和智能化雷达反干扰技术4个方面归纳总结了雷达主瓣反干扰技术研究进展；进而，结合目前的难题和现实的需求，对未来雷达主瓣反干扰技术的发展趋势进行了展望。

摘要近年来，无人机由于其成本低、速度快和灵活性强等优点，在军事和民用领域得到了广泛应用。集群无人机是由一组同构或异构无人机组成，通过个体自主决策和信息交互，实现感知互动、信息传递和协同工作。相较于单一无人机，集群无人机可利用其集群优势、自主优势及智能化优势完成复杂任务。然而，随着任务环境、需求和集群规模的不断变化，集群无人机任务调度问题成为备受关注的热点问题。总结近几年的代表性研究，列举了复杂环境下集群无人机任务调度面临的挑战：动态任务需求、复杂环境条件、不确定通信条件及资源受限。随后，按照调度算法的作用机理划分了当前主流的调度方法，即优化算法、演化算法、强化学习算法以及群体智能算法，并对上述方法的原理、研究现状进行了归纳总结。最后，对集群无人机任务调度的未来研究方向进行了展望。

摘要基于自适应网络的分布式参数估计近年来受到了日益广泛的关注。现有的分布式参数估计算法尽管在无攻击的安全网络中表现良好，但在遭受如虚假数据注入（false data injection，FDI）攻击的对抗网络中，由攻击者注入的虚假数据（也称恶意数据）会随着节点间的通信和协作在网络中扩散，导致算法估计性能的恶化。若算法不能从攻击中快速恢复估计性能（即算法对攻击不具有弹性），则可能导致严重的后果。为此，简要介绍了弹性分布式参数估计算法所解决的基本问题及基本算法原理；从FDI攻击检测和弹性参数估计策略2个方面，系统地总结了近年来弹性分布式参数估计算法的研究进展，并分析了其在遭受FDI攻击的对抗网络中的性能；最后，探讨了现有弹性分布式参数估计算法的发展趋势和未来潜在的研究方向。

摘要电磁超表面能够利用散射调控和电磁波吸收2种主要机理进行隐身是隐身技术中一种极具潜力的新型技术途径。对电磁超表面在隐身技术中的应用与研究进展进行综述，首先介绍了超表面散射调控机理进行隐身设计的基本原理与实现方法，介绍了相位梯度超表面、编码超表面和超表面隐身套的发展历程和研究成果；其次介绍了基于吸波机理的超表面隐身技术研究进展，包括完美吸波结构、多频带吸波结构、宽频带吸波结构、宽角域吸波结构；再次介绍了超表面雷达隐身与其他功能的复合设计研究，包括超表面隐身强度复合设计、超表面吸波透波散射一体化、雷达红外兼容隐身等内容；最后总结了一些超表面在隐身技术应用中存在的问题和未来的研究方向。

摘要光子晶体结构所具有的光子带隙和光子局域特性使得处在带隙内的电磁波无法传播，为实现目标红外隐身提供了重要手段。结合光子晶体的结构和工艺特性，总结了现有光子晶体红外光谱特性调控机理、调控设计方法和材料类型，包括周期结构优化、化合物材料、金属材料、等离子和超导材料等引入在光子晶体红外带隙调控方面的应用，并对光子晶体的未来发展进行了展望，以期对光子晶体在带隙调控和目标隐身等需求提供借鉴。

摘要在分析区块链、安全多方计算的技术特点的基础上，探讨了它们技术融合的可行性。对近年来大量相关研究文献进行了多维度的梳理总结，并将其按照链上/链外安全多方计算进行分类，针对不同类别，分别提出了相应的构造模型。深入分析了基于区块链的安全多方计算的特点与优势，并从多维度对比了链上/链外安全多方计算，总结了它们的特征与应用场景，指出了未来的发展方向。

摘要电磁频谱的争夺是未来信息化战场至关重要的博弈对抗，为了应对更加灵巧和智能化的电子干扰，雷达也必须要发展智能化的反干扰技术。围绕当前雷达反干扰技术发展现状，将雷达反干扰技术框架分解为被动干扰抑制、主动干扰抑制和认知反干扰3个主要模块，从基础原理、实现逻辑、性能表现等方面对近几年的代表性文献进行了归纳总结。在此基础上，引入了干扰记忆诱导的智能化反干扰概念，丰富了雷达反干扰智能化内涵。并进一步分析了未来该领域的技术需求、应对场景以及发展趋势，为后续的反干扰技术智能化发展提供参考和依据。

摘要基于多输入多输出（multiple-input-multiple-output， MIMO）阵列的一体化射频系统通过充分利用空间自由度和波形自由度，不仅能够同时实现雷达探测、数据通信、电子干扰等多种功能，而且具有目标探测可靠性好、参数估计精确度高、反侦察识别能力强等突出特点，在高动态强对抗环境中展现了巨大的潜力。从基于MIMO阵列的一体化射频系统的检测性能分析入手，剖析了一体化射频系统的检测性能极限以及影响检测性能的主要因素；针对MIMO阵列参数高精度估计问题，提出通过单个发射脉冲完成参数估计以及一种增强参数估计精度的波形优化算法；考虑到目标角度估计误差不可避免，提出了一种稳健的一体化波形设计算法；针对杂波环境中一体化射频系统性能下降的问题，提出了发射波形和接收滤波器联合优化算法，该算法不仅能够实现同时多功能，而且有效地抑制了杂波，提高了目标检测性能。最后，展望了一体化射频系统参数估计精度极限、高精度参数估计、稳健波形设计、波形设计算法快速实现等有待突破的信号处理关键技术。

摘要在自动驾驶、团队配合游戏等现实场景的序列决策问题中，多智能体强化学习表现出了优秀的潜力。然而，多智能体强化学习面临着维度灾难、不稳定性、多目标性和部分可观测性等挑战。为此，概述了多智能体强化学习的概念与方法，并整理了当前研究的主要趋势和研究方向。研究趋势包括CTDE范式、具有循环神经单元的智能体和训练技巧。主要研究方向涵盖混合型学习方法、协同与竞争学习、通信与知识共享、适应性与鲁棒性、分层与模块化学习、基于博弈论的方法以及可解释性。未来的研究方向包括解决维度灾难问题、求解大型组合优化问题和分析多智能体强化学习算法的全局收敛性。这些研究方向将推动多智能体强化学习在实际应用中取得更大的突破。

摘要雷达干扰和抗干扰是现代电子战的主要内容之一，是作战双方围绕雷达展开的电磁博弈。受限于有限资源，单基地雷达不足以对抗复杂电子干扰。雷达组网系统将异地部署的多部雷达连接起来对特定区域进行协同探测和信息融合，具有覆盖范围广、获取信息全、测量精度高的优势。更重要的是，雷达组网系统可以通过多视角观测和协同控制，形成对单一干扰机的体系优势。首先简要介绍了雷达组网系统的发展趋势，分析了其抗干扰能力；随后从对抗压制干扰、对抗欺骗干扰和资源管控3个方面对现有雷达组网系统对抗有源干扰方法进行了归纳总结；最后对雷达组网系统对抗有源干扰的发展趋势进行了展望。

摘要脉冲重复间隔（PRI）或脉冲重复频率（PRF）是雷达辐射源最稳健的特征参数之一，体现了雷达辐射脉冲的时序规律。在功能上，重频既决定了雷达单值测距范围,又影响不模糊测速区域大小。现代雷达常采用多个重频值和多种调制类型以满足不同功能的需求。在非合作机制的电子侦察领域，PRI指2个连续脉冲上升沿的间隔，是重要的脉冲描述字（PDWs）之一。由PRI衍生的雷达重频信息包括典型重频值集、重频调制类型、重频参数时序模式，均需要从复杂的电子侦察脉冲列中提取之后才能应用至分选、识别等数据处理任务。从电子侦察系统中重频信息提取与应用的体制与技术难点出发，综述了3种重频信息提取与应用的研究现状，并对重频信息提取与应用的进一步发展做出了展望。

摘要波达方向(direction of arrival, DOA)估计是阵列信号处理领域的重要研究方向，也是电子侦察与电子攻击领域的关键技术之一。以提高DOA估计精度和降低计算复杂度为导向，结合模型驱动和数据驱动方法的各自优势，提出了基于深度展开网络的DOA估计统一框架，阐述了稀疏阵列离网格DOA估计、无网格DOA估计以及混合信号参数估计等方面的研究进展。对复杂信号模型下的DOA估计、深度展开网络性能分析与挖掘以及分布式稀疏阵列回波信号融合处理等后续的研究内容进行了展望。

摘要高功率窄线宽光纤激光器具有光束质量好、结构紧凑等优点，在相干合成、光谱合成以及非线性频率变换等领域具有广泛的应用前景，基于窄线宽光纤激光相干合成、光谱合成的激光系统性能指标已经超越单束激光的最高性能，基于窄线宽光纤激光非线性频率变换的激光也实现了同类波段激光的最高性能。分析窄线宽光纤激光功率提升同时保持光束质量过程中产生的物理机制和面临的技术挑战，详细介绍学校课题组在高功率窄线宽光纤激光方面取得的代表性成果，特别是高光束质量的7 kW级非线偏振窄线宽激光和5 kW级线偏振窄线宽激光，不仅是同类激光的最高功率值，也逼近了同等条件下非窄线宽光纤激光的功率极限。根据近年来理论研究和技术攻关结果，结合国内外研究现状，对高功率窄线宽光纤激光未来几个发展趋势进行预判。

摘要以深度学习为代表的智能化技术在提升电磁频谱控制与利用系统性能水平的同时，也暴露出其脆弱性，催生出一批以对抗样本为代表的智能电磁攻防技术。随着智能化的快速应用和发展，该领域势必成为电磁频谱竞争的又一个“制高点”。首次尝试着明确了电磁对抗样本攻防的概念内涵，为规范后续的关键技术研究和具体应用提供参考。分析了智能模型脆弱性机理，认为智能模型脆弱性与可解释性存在一定的关系，将专家知识嵌入到模型学习中是下一步改善模型鲁棒性的研究方向。系统梳理了电磁信号对抗样本攻击和对抗样本防御的研究脉络，总结了通用对抗样本领域的共性研究规律，可以直接为电磁信号对抗样本研究提供借鉴。通过总结电磁信号对抗样本的研究规律，提炼出电磁信号对抗样本特有的问题。在此基础上，结合团队近年在该领域的研究积累，提出下一步的发展趋势，对抗攻击下一步的研究趋势是适应跨模型、跨任务的场景，应更加注重领域知识的应用，目标是要对抗多源综合的传感器体系；对抗防御的研究趋势是寻找鲁棒性与泛化性的权衡，通过利用信号处理知识优化处理流程，提高模型的对抗防御性能。同时关注鲁棒性评估，这可能是下一代智能化系统可靠性评估的关键技术之一。

摘要随着光场多维度调控、高灵敏度光电探测和新型材料等技术的进步，传统光电侦察系统的信息获取能力有了长足进步，但在日益智能和复杂的信息域作战中仍需提升探测精度、信息获取维度和可靠性。分析了光场的多维物理量在光电侦察中的作用机理；总结了光电侦察中光场调控的发展现状，归纳了振幅、传输方向、频率、相位和相干性等物理量的调控能力，分析了典型光电器件在光场调控中的作用；综述了光电侦察技术的发展现状，总结了光电侦察面临的挑战。最后，对光电侦察在人工智能赋能、集成化、全光波段动态侦察和主动多光谱探测模式等方面的发展趋势进行了展望。

摘要多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）雷达良好的空间分集和波形分集能力使其在目标检测和参数估计等方面有着传统雷达无法比拟的突出优势。然而，随着信息技术的快速发展，雷达和通信系统对频谱资源的需求日益增长。频谱资源稀缺导致雷达和通信系统势必出现竞争频谱资源的问题，进而使得二者相互干扰并导致性能下降。针对面向频谱共存的MIMO雷达波形设计问题，介绍了MIMO雷达的基本概念、信号模型以及信号处理任务，对MIMO雷达波形设计问题的一般形式，以及面向典型应用场景的波形设计问题进行了概述。为通过发射波形设计提高MIMO雷达在频谱拥塞环境中的性能，对频谱约束下的MIMO雷达波形设计、MIMO雷达与通信系统协同设计和雷达通信一体化等领域的研究进展进行了系统的评述和总结，并展望了下一步的研究方向。

摘要随着智能化进程的不断加快，以深度学习为代表的人工智能技术得到不断发展。深度学习在众多领域得到广泛应用的同时，其中存在的安全问题也逐渐暴露。普通用户通常难以支撑深度学习所需的大量数据和算力，转而寻求第三方帮助，此时深度学习模型由于失去监管而面临严重安全问题。而深度学习模型在全周期内均会遭受后门攻击威胁，使得深度学习模型表现出极大脆弱性，严重影响人工智能的安全应用。从深度学习模型所需资源条件来看，训练数据、模型结构、支撑平台均能成为后门攻击的媒介，根据攻击媒介的不同将攻击方案划分为基于数据毒化、模型毒化、平台毒化3种类型。介绍了对其威胁模型及主要工作，在此基础上，梳理了针对现有后门攻击的防御措施。最后，结合所在团队的相关工作，并根据当前相关技术研究进展及实际，探讨未来研究方向。

摘要传统的IP网络体制具有互联互通互操作等优点，得到了广泛的部署应用。然而，随着许多领域的用户对网络的可管可控性、安全性、服务质量、移动性、生存性、确定性、灵活性等诸方面要求的不断增长，传统的IP网络体制越来越难以满足需求。通过对领域网络差异化需求以及差异化特点的分析，结合新型网络、网络软件化等技术的发展积累，可以认为，基于领域网络特点进行网络定制将成为未来领域网络的重要发展趋势。论述了领域网络定制的必要性和可行性，首次提出了一个领域网络定制模型，即基于多维属性的领域网络定制模型，并从3个方面、6个维度探讨了基于多维属性的领域网络机制化方法，可以为领域网络定制提供参考借鉴和技术支撑。

摘要当前，随着无人机集群等新型作战武器的逐步实战化，作为其反制手段的高功率微波等定向能武器受到了高度关注。美欧各军事大国均大力推进高功率微波技术研究及武器装备研发，部分高功率微波武器装备已经完成了概念演示验证，正逐步形成实战化装备。从高功率微波武器关键技术研究和武器装备发展2个方面，对高功率微波领域研究现状进行了梳理，重点介绍了脉冲功率驱动源技术、高功率微波产生技术和高功率微波辐射技术方向的研究进展，总结了典型高功率微波武器装备的性能特点，并分析了其发展趋势。

摘要合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）通过主动辐射电磁波，可实现全天时全天候对观测区域进行高分辨成像，被广泛用于情报侦察、战场探测、微波遥感、地形测绘等领域。目前，SAR在军事领域的应用愈加广泛，严重威胁了我重要目标的生存性和战略部署的有效性。如何对SAR进行有效干扰，压制或扰乱SAR系统的侦察、识别等功能，一直是雷达对抗领域研究的热点难点问题。为此，阐述了对SAR有源与无源干扰技术的发展现状，分析了现阶段有源与无源干扰技术的挑战与难点，对SAR干扰技术的发展趋势进行了展望，以期为相关领域的学者和工业部门提供有益参考。

摘要随着人工智能、通信技术、无人系统等技术的快速发展，通信对抗装备智能水平不断提高，无人集群作战也在持续地深化和落地应用，这给认知电子战技术的研究带来了新的机遇和挑战，推动了认知电子战内涵从单体化向群体化演进。为促进认知电子战发展有效适应未来新型智能作战装备和新型无人集群作战样式，在综述认知电子战概念、内涵以及认知电子战单体智能研究的基础上，从无人集群作战背景出发，结合群体智能算法，提出了认知电子战群体智能的概念并对其内涵进行详细的阐述，指明了其对认知电子战的研究价值、应用价值以及发展前景。最后，在体系对抗的视角下，进一步对认知电子战群体智能未来可能的发展方向进行了较为全面的展望。

摘要合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）在民用和军用领域得到广泛应用。对SAR电子干扰一直是军事侦察领域对抗博弈的重点。不同于人工易识别的干扰技术，基于人工难察觉的微扰样本的对抗攻击，近年来在光学图像处理等计算机视觉领域得到了广泛研究。目前，对抗样本生成技术也已逐步应用于SAR图像对抗攻击，给SAR信息安全带来了新挑战。为此，对SAR图像对抗攻击技术方法的研究进展进行总结，主要包括图像对抗攻击的基本模型和方式，SAR图像对抗攻击原理与方法。针对典型深度学习目标检测算法，开展了对抗攻击下SAR图像目标检测性能分析，验证了对抗攻击的效果。最后，从算法脆弱机制与算法加固、融合机理的对抗攻击方法、对新体制成像雷达对抗攻击、对抗攻击识别与防御等4个方面对SAR图像对抗攻击领域的研究进行了展望。

摘要智能合约是去中心化生态中的重要组件,它降低了多方合作的信任成本,因而广泛应用于数字货币和金融等领域。智能合约在区块链上自动执行,具有不可修改和不可中止的特性,合约常常持有大量数字资产,一旦存在漏洞就有可能会造成巨大损失。随着智能合约技术的发展,合约漏洞开始从简单的语法漏洞向复杂的逻辑漏洞转变,触发漏洞的条件也可能从单一的交易演变为特定的交易序列。目前,各种针对合约的攻击层出不穷,因此开发出有效的合约漏洞检测工具显得尤为重要。为此,首先介绍了11个著名的智能合约漏洞;然后从静态分析和动态分析2个方面介绍了21个合约漏洞检测技术和工具,并从检测方法、研究对象、检测能力等方面对比这些工具,讨论了它们的优点和不足;最后,结合当前合约的安全现状展望了未来的研究工作。

摘要软件规模的不断扩大和新技术平台的发展对软件漏洞挖掘方法提出了新的挑战。在突破漏洞挖掘技术瓶颈的过程中,研究人员将机器学习方法应用于漏洞挖掘,利用机器学习模型自动学习代码的深层语法和语义规律,以提高漏洞挖掘的智能化水平和有效性,软件漏洞智能化挖掘技术已成为当前研究的热点。围绕软件漏洞智能化挖掘技术的研究展开分析,从静态挖掘和动态挖掘2个方面,对机器学习与漏洞挖掘技术结合的研究进行了深入分析。在漏洞智能化静态挖掘方面,从基于代码度量、基于代码模式和基于代码相似性3个方面梳理了现有研究工作;在漏洞智能化动态挖掘方面,则分类阐述了机器学习方法与动态挖掘方法结合的相关研究。依据对现有工作的总结,对未来漏洞智能化挖掘的发展趋势进行了展望。

摘要逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)在雷达目标识别、空间监视和弹道导弹防御等领域发挥着重要作用。针对传统稀疏孔径ISAR成像算法对参数敏感和收敛速度慢的问题,提出一种基于复值快速迭代收缩阈值算法网络的稀疏孔径ISAR成像恢复方法。将加速近端梯度方法引入稀疏重构算法中,并将其迭代步骤构建为深度展开网络的隐藏层,构建初始参数相同的随机散射点和飞机散射点的数据集,将复值一维距离像作为网络的输入,利用ISAR像对应的标签对网络进行训练和验证。该方法直接处理复数数据替代传统的分实虚部两路计算方法,显著减少了计算负担。仿真实验表明,相较于传统模型驱动算法,通过对网络进行训练避免了手动调参过程,收敛速度更快,成像质量更高,而且对于特征差异较大的数据具有更好的泛化能力。

摘要合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)探测区域中存在一类微动目标,深入研究SAR回波中的微动特征信息,可以获取反映目标结构、运动等信息的特征量,在战场侦察监视、目标识别、精确制导等领域具有重大意义。为此,介绍了SAR-微动目标指示(SAR-MMTI)的概念及其国内外研究历史,综述了对SAR微动目标的特征提取与参数估计方法的研究现状,指出在SAR微动目标的探测运用中仍然存在算法运算量大,抗杂波噪声能力弱,无法适应多微动目标、大微动目标和复合微动目标等问题,提出了解决问题的思路,给出了仿真结果并对SAR微动目标特征提取与参数估计的发展趋势进行了展望。

摘要随着弹道目标诱饵模拟、欺骗干扰等突防技术发展,真假弹道目标识别问题成为弹道目标防御系统的核心技术难题。为此,剖析了下一代弹道目标防御雷达体制模式及关键技术,从单基地雷达和双基地雷达2个角度,综述了弹道目标特征提取的研究现状,并对弹道目标特征提取技术的发展做了展望。

摘要随着无线电通信技术和各种电子设备的广泛应用，电磁污染日益严重，具有三维多孔结构的电磁波吸收材料成为科学研究的热点。总结了碳基气凝胶复合材料的研究进展，详细介绍了石墨烯气凝胶、生物质衍生的碳气凝胶和聚合物衍生的碳气凝胶的多种制备方法，碳气凝胶与磁性颗粒、碳化硅、碳纳米管和MXene复合而成的复合碳基气凝胶吸波材料的吸波性能。简要阐述了吸波材料的损耗机理，讨论了碳基气凝胶复合材料的组分、微观结构和损耗机制对吸波性能的影响。最后，就目前研究现状总结了碳基气凝胶复合材料在制备和性能提升方面的挑战，展望了碳基气凝胶复合材料的研究重点和发展方向。

摘要信息技术的快速发展为电子战装备技术的进步提供了巨大动力,尤其是随着人工智能等技术的广泛应用,颠覆性的电子战装备技术不断涌现,将加速现代战争模式的演变。以具有代表性的军事强国为例,综述了电子战装备技术的发展战略、主要技术特点和典型前沿技术,在此基础上,对电子战装备技术的发展趋势进行了展望。

摘要随着深度学习理论的迅速发展,基于深度神经网络的各项技术得到了广泛的应用,并且在众多应用领域取得了出乎意料的实践效果。然而,近年来大量研究发现,深度神经网络普遍存在天然缺陷,容易受到对抗样本的威胁,严重影响模型使用的安全性,因此对该领域的研究已经成为深度学习相关领域的热门研究方向。研究对抗样本有利于暴露模型存在的问题进而加以防范,对其应用的挖掘有利于为隐私保护等研究提供新思路。为此首先介绍了对抗样本研究领域中的重要概念和术语,然后按照时间从产生机理的角度梳理该领域研究中的基础算法及后续衍生的进阶算法,接着展示了近年来对抗样本所涉及的具体领域及其应用,最后对该领域进一步的研究方向和应用场景进行了展望。

摘要随着新一代网络信息技术的不断创新突破,软件从单机场景逐步扩展到移动终端、物联网设备、工业控制设备、云计算平台等新兴领域,推动了信息化基础设施建设的发展。然而,应用软件质量良莠不齐,给黑客组织提供了可乘之机。事件型漏洞和高危零日漏洞数量上升,如何高效准确地挖掘软件漏洞亟待解决。为实现漏洞的快速检测,模糊测试技术备受关注,它具有部署简单、自动化程度高、兼容性好等特点,能通过提供大量的输入样例实现对目标程序的脆弱性分析。现有的模糊测试通常在单处理器环境中执行,存在单个检测任务耗时长、计算资源利用率低、可持续能力差等缺陷。因此,并行化模糊测试一经提出便备受青睐。针对并行架构下的任务划分、数据存储、通信交互等问题,学术界和工业界对其展开了深入分析,并设计了一系列的实现方法。为此,系统地总结了当前模糊测试面临的挑战,概述了当前阶段模糊测试的并行化需求,着重比较分析了现存并行化模糊测试方案的优势和不足,并对高性能计算场景下并行化模糊测试的未来趋势进行了展望。

摘要面对未来战争陆、海、空、天、网、电“多域融合”的作战模式,新一代武器装备将强调拥有更高的隐身能力以增强其突防能力和生存能力,对隐身材料与结构提出了迫切的应用需求,亟需探索隐身新机理、开发高性能隐身材料与结构。人工表面等离激元(spoof surface plasmon polaritons,SSPP)是电子振荡与电磁振荡强烈耦合产生的一种混合模式,具有波长短、色散强等特点,在隐身、电子对抗等领域具有极为重要的军事应用价值。近年来,SSPP理论与耦合结构设计方法等快速发展,推动了SSPP在隐身技术中的应用研究。着眼于SSPP最新研究进展,结合SSPP色散特性,着重介绍了SSPP在波形畸变、吸波结构、隐身天线罩和隐身天线中的应用,最后对SSPP在隐身技术中的应用及发展趋势进行了展望。