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2023(45):1-15.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.04-05.001
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。
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。
2022(1):1-10.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2022.01.001
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。
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。
2024(4):17-33.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2024.04.002
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。
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。
2024(1):1-2.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2024.01.001
摘要:
经过40多年的发展，量子计算已处在一个从实验室到实际场景的应用阶段，意味着量子技术时代即将来临。量子计算的巨大优势就是其指数级增长的算力，它将为信息技术带来革命性的变化，但也为现有信息安全体系带来挑战。
经过40多年的发展，量子计算已处在一个从实验室到实际场景的应用阶段，意味着量子技术时代即将来临。量子计算的巨大优势就是其指数级增长的算力，它将为信息技术带来革命性的变化，但也为现有信息安全体系带来挑战。
2024(2):1-4.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2024.02.001
摘要:
当前，以第六代移动通信技术（6th-generation mobile communication tenchnology， 6G）为代表的无线数字新技术正在塑造着这个信息新时代，在积极发展并应用这些技术的同时，必须高度重视网络数据安全。为此，就网络通信发展态势、6G演进及数据安全、网络数据安全及挑战进行简要评述。
当前，以第六代移动通信技术（6th-generation mobile communication tenchnology， 6G）为代表的无线数字新技术正在塑造着这个信息新时代，在积极发展并应用这些技术的同时，必须高度重视网络数据安全。为此，就网络通信发展态势、6G演进及数据安全、网络数据安全及挑战进行简要评述。
2023(45):123-137.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.04-05.008
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。
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。
2024(2):5-26.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2024.02.002
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。
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。
2023(45):53-69.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.04-05.004
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。
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。
2023(1):1-11.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.01.001
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。
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。
2023(45):93-112.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.04-05.006
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。
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。
2022(1):11-23.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2022.01.002
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。
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。
2023(3):1-17.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.03.001
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。
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。
2023(2):1-19.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.02.001
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。
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。
2023(2):28-38.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.02.003
摘要:
利用友好干扰节点发送人工噪声是无线隐蔽通信中一种常见实现方法,可以增加监听者做出判断的不确定性,从而实现隐蔽传输。为此,考虑在无人机隐蔽通信网络中,部署一个空中的友好干扰节点,发射人工噪声干扰地面监听者的检测。对无人机与地面用户之间实现无线隐蔽传输进行了研究,分析了其有效隐蔽性能,联合优化了2架无人机的发送功率和位置部署以最大化隐蔽传输速率,使用粒子群优化算法与功率位置交替迭代算法2种优化方法得到最优的无人机部署位置及功率分配方案。仿真结果表明,联合优化方案相比于固定位置只优化功率的基准方案可以显著地提高系统隐蔽传输性能,且交替迭代算法所得结果要优于粒子群优化算法。
利用友好干扰节点发送人工噪声是无线隐蔽通信中一种常见实现方法,可以增加监听者做出判断的不确定性,从而实现隐蔽传输。为此,考虑在无人机隐蔽通信网络中,部署一个空中的友好干扰节点,发射人工噪声干扰地面监听者的检测。对无人机与地面用户之间实现无线隐蔽传输进行了研究,分析了其有效隐蔽性能,联合优化了2架无人机的发送功率和位置部署以最大化隐蔽传输速率,使用粒子群优化算法与功率位置交替迭代算法2种优化方法得到最优的无人机部署位置及功率分配方案。仿真结果表明,联合优化方案相比于固定位置只优化功率的基准方案可以显著地提高系统隐蔽传输性能,且交替迭代算法所得结果要优于粒子群优化算法。
2023(45):151-170.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.04-05.010
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。
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。
2023(6):47-60.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.06.004
摘要:
集中式多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达系统基于波形分集优势，可灵活改变发射方向图形状和指向方向空间合成信号的特性，从而实现多种雷达工作模式。提出了一种集中式MIMO雷达多模式一体化波形设计方法，采用方向图模板拟合、模糊函数模板拟合以及通信波形拟合的方式优化不同方向上的合成信号，使其具有不同特性，从而在单脉冲时间内实现搜索、跟踪和通信功能。采用最大块增量优化算法对构造的恒模四次多项式优化模型求解。实验结果表明，该方法可以得到具有低旁瓣模糊函数的搜索与跟踪波形，并且满足通信需求。
集中式多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达系统基于波形分集优势，可灵活改变发射方向图形状和指向方向空间合成信号的特性，从而实现多种雷达工作模式。提出了一种集中式MIMO雷达多模式一体化波形设计方法，采用方向图模板拟合、模糊函数模板拟合以及通信波形拟合的方式优化不同方向上的合成信号，使其具有不同特性，从而在单脉冲时间内实现搜索、跟踪和通信功能。采用最大块增量优化算法对构造的恒模四次多项式优化模型求解。实验结果表明，该方法可以得到具有低旁瓣模糊函数的搜索与跟踪波形，并且满足通信需求。
2023(6):1-16.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.06.001
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。
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。
18 多智能体强化学习方法综述
2024(1):18-32.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2024.01.003
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。
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。
2023(1):78-86.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2023.01.007
摘要:
可调带通滤波器是物联网、卫星通信、智能天线等系统中不可缺少的关键器件之一。针对目前对可调带通滤波器小型化、低成本和高集成度等特点的应用需求,提出了一种基于液晶材料的可调带通滤波器设计方法。通过微带传输线结构实现了近零介电常数(epsilon near zero,ENZ)超材料单元结构的设计,并利用ENZ超材料的窄通道隧穿效应有效实现了窄带滤波功能,通过将3个ENZ超材料单元结构串联从而完成了带通滤波器基本结构的设计。在此基础上,将微波液晶材料引入ENZ超材料的隧穿通道中,利用液晶材料在外部驱动电压作用下介电参数可变的特性,最终实现了对带通滤波特性的有效调控。全波数值仿真结果表明,所提出的基于ENZ超材料的液晶带通滤波器能够实现中心频率15.88~16.73 GHz的调控,从而验证了设计方法的有效性。
可调带通滤波器是物联网、卫星通信、智能天线等系统中不可缺少的关键器件之一。针对目前对可调带通滤波器小型化、低成本和高集成度等特点的应用需求,提出了一种基于液晶材料的可调带通滤波器设计方法。通过微带传输线结构实现了近零介电常数(epsilon near zero,ENZ)超材料单元结构的设计,并利用ENZ超材料的窄通道隧穿效应有效实现了窄带滤波功能,通过将3个ENZ超材料单元结构串联从而完成了带通滤波器基本结构的设计。在此基础上,将微波液晶材料引入ENZ超材料的隧穿通道中,利用液晶材料在外部驱动电压作用下介电参数可变的特性,最终实现了对带通滤波特性的有效调控。全波数值仿真结果表明,所提出的基于ENZ超材料的液晶带通滤波器能够实现中心频率15.88~16.73 GHz的调控,从而验证了设计方法的有效性。
2024(4):1-16.
DOI: 10.12399/j.issn.2097-163x.2024.04.001
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。
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。
