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<title cf:type="text"><![CDATA[《信息对抗技术》编辑部 -->综述]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[无人机导航诱骗技术研究现状及展望]]></title>
<link><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20240601]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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。]]></description>
<pubDate>2024/12/11 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述]]></category>
<author><![CDATA[吴浩，江莉，徐婧，张劲，李权]]></author>
<guid><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20240601]]></guid><cfi:id>16</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[水下声速剖面构建方法研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20240501]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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。]]></description>
<pubDate>2024/12/6 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述]]></category>
<author><![CDATA[刘玉耀，陈伟，陈羽，孟洲]]></author>
<guid><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20240501]]></guid><cfi:id>15</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[网络安全知识图谱研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20240502]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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。]]></description>
<pubDate>2024/12/6 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述]]></category>
<author><![CDATA[钟晓峰，杨国正，单连勇]]></author>
<guid><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20240502]]></guid><cfi:id>14</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[面向网络效能优化的智能体轨迹规划研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20250601]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[在由智能体组成的各类无线网络中，轨迹规划是提升导航、通信和感知网络效能的关键技术，相关的研究方法不断涌现。然而，现有研究多聚焦于特定算法或场景，缺乏从网络效能优化的整体视角出发，对不同场景下轨迹规划技术的系统性梳理。为此，聚焦导航网络、通信和感知网络，开展智能体轨迹规划方法的综述研究。在面向导航网络性能提升的轨迹规划任务中，介绍了导航定位方法的常见几何分类，分析了面向导航系统的定位精度提升和可观测性优化的轨迹规划方法；在面向通信和感知网络效能优化的轨迹规划任务中，对比了离散与连续轨迹规划方法的优劣，并探讨了其在通信和感知效能提升中的应用。通过综合分析，介绍了轨迹规划方法的性能评估指标，并揭示了导航网络、通信和感知网络轨迹规划方法在核心目标与技术手段上的差异与关联。最后，展望了面向网络效能优化的智能体轨迹规划在导航网络、通信和感知网络中的重点研究方向。]]></description>
<pubDate>2025/12/4 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述]]></category>
<author><![CDATA[刘旖菲，李一铭，杨俊安]]></author>
<guid><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20250601]]></guid><cfi:id>13</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[激光雷达点云配准算法研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20250401]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[激光雷达点云配准通过搜索点云间的空间映射关系,匹配不同视角下采集的物体和场景的点云数据集,已成为实现三维重建、三维定位和位姿估计等的关键技术。然而,对于有噪、低重叠度或海量激光雷达点云数据,激光雷达点云配准算法通常存在效率低、稳健性差等问题,因此,开发高效且稳健的激光雷达点云配准算法已成为当前研究的热点。为此,介绍了激光雷达点云配准的数学模型、算法分类和评价指标,以及常用的验证数据集;进一步分类总结了基于优化的激光雷达点云配准算法;重点围绕高噪声、低重叠度和算法复杂度高的问题, 总结了基于深度学习的激光雷达点云配准算法最新研究进展;对激光雷达点云配准技术的未来研究趋势进行了展望。]]></description>
<pubDate>2025/7/28 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述]]></category>
<author><![CDATA[李炎，夏威，李汶洁，郑炅]]></author>
<guid><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20250401]]></guid><cfi:id>12</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[雷达通信一体化技术研究综述与展望]]></title>
<link><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20250301]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[雷达通信一体化技术作为电子信息领域的前沿研究热点，其核心目的在于通过共享硬件平台以及协同调度时-频-功率资源，实现雷达探测与通信传输任务的共同部署，从而解决频谱资源日趋紧张与用频设备指数增长之间的矛盾，为高效利用频谱资源提供新的路径。为此，系统地梳理了国内外针对雷达通信一体化的研究进展：首先，介绍了雷达通信一体化技术的演进脉络与发展趋势；随后，从发射机的一体化波形和波束赋形设计、接收机的信号处理2个层面对现有雷达通信一体化的研究进行了归纳总结；最后，展望了未来雷达通信一体化的发展方向及关键技术挑战。]]></description>
<pubDate>2025/6/10 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述]]></category>
<author><![CDATA[杨峰，郝天，史长鑫，陈书恒，丁良辉]]></author>
<guid><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20250301]]></guid><cfi:id>11</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[高光谱激光雷达发展与展望]]></title>
<link><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20250201]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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。]]></description>
<pubDate>2025/4/15 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述]]></category>
<author><![CDATA[柳博羽，王一程，马玉凯，李发帅，潘浩，马云凡，刘宇森，张昊，韩飞，何厅厅，龚晨，陈育伟]]></author>
<guid><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20250201]]></guid><cfi:id>10</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于二进制相似性分析的重现型漏洞检测方法综述]]></title>
<link><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20250202]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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。]]></description>
<pubDate>2025/4/15 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述]]></category>
<author><![CDATA[王泰彦，李彦霖，于璐，潘祖烈]]></author>
<guid><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20250202]]></guid><cfi:id>9</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[面向AI系统的攻击与防御方法研究]]></title>
<link><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20250101]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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。]]></description>
<pubDate>2025/1/20 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述]]></category>
<author><![CDATA[韩家宝，王成，钟炜]]></author>
<guid><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20250101]]></guid><cfi:id>8</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[反序列化漏洞研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20250102]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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。]]></description>
<pubDate>2025/1/20 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述]]></category>
<author><![CDATA[汪松，丁婉蒙，李宇薇，沈毅，李阳，潘祖烈]]></author>
<guid><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20250102]]></guid><cfi:id>7</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于分布式无人机群的精确干扰波形设计研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20260301]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[有源压制性干扰是电子干扰的常用手段,当前该技术仍然存在效率偏低、干扰形式粗放等瓶颈。为此,亟须开发一种基于分布式相干合成的精确干扰技术,其核心在于提升干扰效率的同时,规避对己方设备造成电磁误伤。分布式无人机群具有隐蔽性好、鲁棒性强和费效比低等显著优势,是干扰机理想的新型搭载平台。将分布式无人机群的平台优势与精确干扰技术先进理念深度融合,可推动电子干扰能力的显著提升。为系统梳理分布式无人机群精确干扰技术的研究进展,首先介绍了系统框架,明确波形设计是实现精确干扰的关键技术,并建立相应信号模型;其次,从基于窄带和宽带波形2种视角出发,围绕不同设计准则、优化变量及设计方法,对精确干扰波形设计问题展开全面评述和系统性总结;最后,对分布式无人机群精确干扰技术的未来研究方向进行展望,以期为该领域后续发展提供兼具理论价值与技术指导的参考依据。]]></description>
<pubDate>2026/6/1 16:50:36</pubDate>
<category><![CDATA[综述]]></category>
<author><![CDATA[杨仲平，李志汇，师俊朋，周青松，万政，王建秋，李创]]></author>
<guid><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20260301]]></guid><cfi:id>6</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[非均匀采样数据时频分析方法研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20260302]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[时频分析作为处理非平稳信号的核心工具，在诸多领域发挥着不可替代的作用。然而，受传感器性能受限、数据传输异常等因素影响，非均匀采样现象普遍存在。这类数据违背了传统时频分析方法的应用前提，给信号的高精度时频表征带来了严峻挑战。本文聚焦于非等间隔采样、随机缺失采样、间歇缺失采样3类典型非均匀采样模式，系统梳理了其时频分析技术的研究现状。首先，从传统方法层面，阐述了不同非均匀采样模式下的时频分析关键技术与局限；其次，从输入端、输出端及端到端3种技术路径的角度，综述了深度学习方法在此领域的研究进展；最后，对基于非均匀采样的时频分析处理方案进行总结和展望，旨在为改善非理想采样条件下的信号处理效果提供参考。]]></description>
<pubDate>2026/6/1 16:50:36</pubDate>
<category><![CDATA[综述]]></category>
<author><![CDATA[吴静，徐志明，艾小锋，赵锋]]></author>
<guid><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20260302]]></guid><cfi:id>5</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[多模态光电感知的物理AI病毒防御研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20260201]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[物理AI将是随着AI发展而产生的下一个浪潮。伴随着物理AI风暴，智能体正面临物理AI病毒（如物理对抗样本、物理后门、未知物理AI病毒等）的潜在巨大威胁。为更好地推动该类智能体感知的新型物理AI病毒防御发展，概述了多模态光电感知的物理对抗样本识别、针对物理AI病毒的光电感知系统鲁棒增强、物理AI病毒针对性防御处理等防御方法研究现状，展望了智能体多模态光电感知的物理AI病毒防御发展趋势。研究认为：当前大部分智能防御技术仍然停留在数字世界，针对这类新型物理AI病毒的防御是一项极具挑战性的难题。未来，智能防御手段不限于单一防御技术，多模态复合与融合防御是发展趋势，为确保防御的能效性，还需要结合具体的智能体感知系统布置防御方法。]]></description>
<pubDate>2026/4/1 15:28:45</pubDate>
<category><![CDATA[综述]]></category>
<author><![CDATA[许颢砾，杨星，曾博文，黄倩，白秀军，宁明强，杨鑫，刘丽萍，邬梦江，胡仁超，邓光耀，严博瀚]]></author>
<guid><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20260201]]></guid><cfi:id>4</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[大模型隐私威胁与防御研究进展与展望]]></title>
<link><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20260202]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[随着大语言模型（large language models, LLM）与多模态大语言模型（multi-modal large language models, MLLM）的迅速发展，人工智能系统在文本生成、视觉理解与跨模态推理等任务中表现出强大的认知与泛化能力。然而，这种能力的提升也带来了前所未有的隐私风险。近年来的研究表明，大模型的隐私威胁正由传统的“记忆泄露”逐步演化为更隐蔽的“推理泄露”：攻击者可在推理阶段利用公开或半公开数据主动从模型中推断个体的敏感属性，形成新型的隐私重建攻击。特别是在视觉语言融合的多模态场景下，模型能够综合图像、文本、语音等信息，实现跨模态的隐私推理，从而放大用户的去匿名化风险与信息暴露程度。 为此，系统梳理了近年来关于大模型隐私与安全的研究进展，从威胁类型、攻击机制、防御技术和评测指标等方面对相关工作进行分类与比较；重点分析了文本、音频和视觉3类单模态隐私推理研究的演化路径，以及MLLM在跨模态语义融合、代理协同推理与工具增强中的隐私泄露机制。最后，归纳了当前研究面临的关键挑战，包括隐私推理的不可控性、线索级可解释性不足、外部工具带来的二次泄露与评测标准缺乏等问题，并展望了未来的研究方向。]]></description>
<pubDate>2026/4/1 15:28:45</pubDate>
<category><![CDATA[综述]]></category>
<author><![CDATA[李俊豪，杜天宇，苏院，王乐]]></author>
<guid><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20260202]]></guid><cfi:id>3</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[轻量化无监督激光雷达点云配准算法研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20260203]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[激光雷达（light detection and ranging，LiDAR）点云配准通常估计不同视角的两点云之间的最优刚性变换，是实现自动驾驶、三维地图重建等应用场景的关键技术之一。传统点云配准方法如经典的迭代最近点（ICP）对初始位姿较敏感，且对受噪声污染、部分重叠以及存在离群点的点云通常表现不佳。有监督的深度学习方法有助于提升配准的精度和稳健性，但其训练依赖标注数据，通常成本高昂。随着计算资源受限、实时性要求高的应用场景不断增多，轻量化无监督LiDAR点云配准算法逐渐成为研究热点。为此，在讨论了LiDAR点云配准的数学模型、评价指标、无监督点云配准的损失函数以及点云配准常规流程的基础上，进一步分类评述了轻量化无监督LiDAR点云配准算法，并结合可能的应用场景展望了相关研究方向。]]></description>
<pubDate>2026/4/1 15:28:45</pubDate>
<category><![CDATA[综述]]></category>
<author><![CDATA[李汶洁，夏威，李炎，刘泰源]]></author>
<guid><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20260203]]></guid><cfi:id>2</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[分布式电子对抗关键技术研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20260101]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[分布式电子对抗通过多平台分散部署与网络化智能协同，实现了更加灵活、更加抗毁、更加高效且难以反制的电磁频谱对抗能力，已经成为国内外电子对抗技术与系统发展的重点方向。首先，从基础支撑、系统构成、体系能力以及综合运用4个层面提出了分布式电子对抗的技术体系架构，形成了基础技术支撑、前沿技术支撑以及系统运用3个技术群，为分布式电子对抗技术研究提供了方向；接着，分别论述了分布式平台时间同步、分布式平台自定位、分布式协同感知、分布式协同干扰以及分布式空间功率相干合成的内涵、实现途径与技术进展；最后，对分布式电子对抗技术的未来发展进行展望，对面临的挑战进行揭示。以期为分布式电子对抗理论研究、技术突破与工程实现提供系统性理论参考。]]></description>
<pubDate>2026/2/2 10:43:48</pubDate>
<category><![CDATA[综述]]></category>
<author><![CDATA[潘继飞，曾芳玲，刘方正，王正，欧阳晓凤，张奎，谭龙，龚阳]]></author>
<guid><![CDATA[http://xxdkjs.ijournals.cn/xxdk/article/abstract/20260101]]></guid><cfi:id>1</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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