军用直埋光缆线路障碍预警系统的设计与实现

军用直埋光缆线路的无障碍运行是军用光缆网安全运行的关键。通过研究分析导致军用直埋光缆线路障碍的两类主要原因,提出基于传输损耗预测和基于无人机航拍图像工程车辆目标检测的两种光缆线路障碍预警方法,并分别通过建立变权组合预测模型和采用深度学习Faster R-CNN目标检测算法得以实现。最后,基于Matlab GUI设计实现了军用直埋光缆线路障碍预警系统,并将其编译为可执行文件,扩展了使用范围,对我军光缆线路维护工作具有一定的参考意义。     

国外无人机发展趋势及关键技术

介绍了网络中心战(NCW)对无人机(UAV)的性能需求,归纳了当前国外无人机发展领域的热点和趋势,着重针对影响无人机关键性能的几大前沿技术的各自特点、研制现状及方向进行了分析和综述,并对其近期发展前景做出了预测,最后对国内无人机的相关研制工作提出了一些建议.     

组合时延预测的无人机传感器故障诊断研究

主要针对无人机传感器故障种类较多、类型复杂等特点,通过灰色模型与Elman神经网络对时延进行建模预测,利用最小方差原理得到组合时延预测模型,最后将其应用于无人机传感器故障诊断,并通过仿真验证组合预测模型对故障诊断时延具有较高的预测精度,证明了该诊断方法的有效性。     

基于抛物方程的无人机通信场景传播特性分析

摘 要：为提高无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）毫米波通信场景传播特性的分析精度，基于抛物方程（parabolic equation，PE）理论建立了一种无人机通信场景传播特性分析方法，并针对都市和郊区两种典型无人机空地通信场景下的传播特性进行仿真。结果表明，提出的方法能够有效地反映地形地物变化对无人机空地通信信号传播产生的影响，对比ITU-R统计预测方法，两种场景下预测结果趋势均保持一致。该方法可实现毫米波无人机应用场景传播特性有效预测，对无人机毫米波通信系统设计、研制、测试等环节提供支撑。     

军用微型无人机的发展现状及趋势

军用微型无人机作为现阶段各国主要研发方向,在现代战争中发挥着重要作用。简要分析了军用微型无人机的主要特点以及各国部队当前主要装备,对无人机未来发展趋势作出分析。     

无人机通讯链路系统

近年来,在军事冲突和战争领域中,侦察和攻击型无人机发挥的作用尤为显著.随着技术的发展,军用无人机除了单纯的侦察攻击、指挥、预警和电子战的作战功能逐渐发展和壮大,战术应用将沿单一作战分为一体式无人协同作战.无人计算机集群网络战的发展路径,表明了未来军用无人机的组网和通信能力将至关重要.无人机作为网络中心战的概念,是空中空间综合的重要一环,其网络化能力和网络性能将对未来作战模式产生重要影响.移动自组网(Mobile Ad Hoc Networks)是一种由移动节点组成的多跳自组织网络,具有无中心和自组织特性,特别适用于无人机群的协同作战.随着军用无人机技术的成熟和大量的设备、特设的大型网络适应于高动态拓扑结构的变化,保持良好的通信性能的能力和挑战,传统的路由协议已经很难满足要求.因此,开发新型适应人机战术的应用模式需求路由协议才能更好地提升我国军事技术力量.     

双频段高可靠高效率无人机载数据链系统

针对无人机在城市复杂环境下的应用需求，开展无人机S 频段遥测遥控链路和C 频段图像传输链路的双频段双通道数据链系统研制，重点突破高可靠高效率正交频分复用（OFDM）传输体制、高效信源信道联合编码技术，解决数据传输涉及的可靠性、频谱使用效率、数据的安全性等问题。作为无人机的核心传输链路，高可靠高效无人机数据链的应用，将进一步拓展军用无人机和工业级智能无人机的应用场景。     

军用无人机发展趋势

论述了军用无人机的发展动力和技术保障以及发展现状，并从扩大军用无人机的应用范围和提高作战效能等方面分析其发展趋势。     

国外军用光纤通信发展现状与市场预测

本文概述了军用光纤通信元器件及系统研制和开发近况;分析了军用环境对通信系统及元器件的要求;着重介绍了美国海、陆、空三军对光纤在军事上应用的开发计划;阐述了军用市场及投资情况并对市场发展趋势作了预测。     

基于联盟的6G无人机通信网络优化概述

随着6G网络和无人机(UAV)技术的迅猛发展,无人机通信网络将成为6G空天地一体化网络融合的关键组成部分,在战场侦查、野外救援和物联网信息传输等民用和军用领域发挥重要作用。针对无人机群大规模、高动态和自组织等特性,以6G网络任务驱动为出发点,该文提出基于联盟的6G无人机通信网络优化框架。围绕联盟形成、联盟任务实施和联盟资源管理对无人机联盟工作原理展开论述。结合博弈论、机器学习和在线决策,给出了无人机通信网络资源优化方法和仿真示例。最后,对6G无人机通信网络的应用前景和亟需解决的问题进行了开放性讨论。     

基于RBF神经网络的加速度传感器动态补偿研究

提出一种应用径向基函数(RBF)神经网络进行加速度传感器动态性能补偿方法.介绍动态补偿原理以及算法,并将其与BP神经网络法和系统辨识法进行比较.该方法利用加速度传感器的动态标定数据,采用RBF神经网络搜索和优化补偿模型参数.结果表明,这种补偿模型误差小,比用系统辨识法有良好的鲁棒性、能实现在线软补偿,比用BP神经网络有更快的训练速度.     

基于数据分析算法的多目标覆盖无人机网络布局方法研究北大核心CSCD

多目标叠加是一个新的综合性概念,它能满足多个约束条件和性能指标,同时具有多个独立于系统的目标函数,在军事、航天、工业等领域有着广泛的应用。同时,可以满足不同情况下对系统资源和安全性的各种要求。本文首先分析了数据分析方法在无人机网络布局方法中的应用,主要是对采集到的数据进行数据筛选、数据预处理、决策树分类,然后利用决策树分类进行无人机网络规划;其次介绍了无人机传感器多目标覆盖模型,并介绍了两种常用模型;最后,本文研究了基于数据分析算法的多目标覆盖无人机网络布局方法。     

基于神经网络的电子战人力资源规划分析

从现代智能化战争的电子战人力资源需求角度出发,分析了现代智能化战争中电子战人力资源规划问题,提出了基于神经网络理论的电子战人力资源规划分析思路和建议。其次,建立了兵力需求规划模型、BP神经网络和RBF神经网络预测模型以及电子战人员补充模型,将以往以定性分析为主的问题进行定量求解。最后,通过实际人员数量算例对模型进行分析,得出对电子战各级指挥员切实有效的人力资源规划决策建议,表明了模型的有效性。     

基于遗传优化RBF神经网络的声纹识别研究

提出了一种基于遗传优化RBF神经网络的声纹识别算法,该算法中采用遗传算法对传统的RBF神经网络基函数中心以及宽度进行优化处理,克服了传统RBF神经网络参数难以确定的缺陷。同时,算法结合心理声学模型,提取了能表现说话人个性特征的Mel倒谱系数为特征进行说话人识别,可较好地提升系统的抗噪性能。仿真实验结果表明,与传统RBF神经网络相比,该方法具有快速学习网络权重的能力,并且网络的全局寻优能力强,使得系统的识别率进一步提高。     

实时能效分析及智能评级方法

能效分级是能效测评的基础,传统的能效分级方法单一且有局限性。文中提出一种智能化的评级方法,将神经网络应用于电力用户能效分析中,建立了基于神经网络的能效评级模型,从而不用给定某个特定的显式数学表达式。系统以RBF神经网络为核心建立模型,使用正交最小二乘法学习。综合考虑电能能效、电能污染能效和经济能效,可实时有效地进行能效分析及智能评级,并给出量化节能方案。仿真及实例计算表明,电力用户实时能效评级的RBF模型操作简捷、适用性强、实时性高,且具有较强的实用价值。     

基于神经网络的城市交通流预测研究

 建立了一种基于神经网络的交通流量动态预测模型,分别采用BP神经网络和径向基网络(RBF)建立了预测模型,给出了数据预处理方法和预测模型评价指标.仿真结果表明该交通流量预测方法的有效性,结果分析得出径向基网络能够更加快速有效的进行城市交通流预测.     

基于AD9361的无人机小型化数据链收发系统设计

近年来,无人机在世界范围内得到了空前的重视和发展,尤其是微小型无人机,以其重量轻、体积小、成本低以及综合性能高等特点在军民领域得到了广泛的关注与迅速的发展。 机载数据链收发系统是无人机系统中必不可少的组成部分,而对于军用无人机,电子产品的小型化都会提高其作战能力,因此机载数据链收发系统的小型化研究具有非常重要的意义。本文利用电子芯片技术发展的最新成果,结合工程实际,给出了机载数据链收发系统具体的设计方案。     

基于遗传算法的RBF神经网络在涡流传感器非线性补偿中应用

为了解决涡流传感器的非线性问题,应用遗传算法(GA)训练径向基函数(RBF)神经网络(NN)实现其非线性补偿.介绍非线性补偿的原理和网络训练方法.从实测数据出发,建立了涡流传感器的非线性补偿模型.该方法能同时优化网络结构和参数,具有全局寻优能力,补偿精度高、鲁棒性好、网络训练速度快、能实现在线软补偿.实验结果表明,所采用的涡流传感器非线性补偿方法是有效的和可行的.补偿后,最大非线性误差在0.5%范围内,具有良好的线性.     

区块链增强无人机蜂群系统安全性分析

无人机蜂群作战在面对高强度对抗、动态性战场变化时具备规模优势和成本优势,目前已经被全球各国广泛用于军事领域。同时,无人机蜂群系统也成为了网络攻击目标,面临着恶意节点入侵、无人机劫持、无线干扰和数据窃取等安全风险。区块链技术具备非对称加密、链式数据存储、节点协作共识等特点,被研究用于抵御分布式网络攻击威胁的有效技术手段,在一定程度上可以有效增强无人机蜂群的安全性。对目前无人机蜂群系统发展情况和面临的安全风险,以及区块链技术增强无人机蜂群系统安全性的可行性进行了分析和研究,提出了应用区块链技术的一些技术挑战。     

传感器网络中一种基于估计代价的数据聚合树生成算法

无线传感器网络是一种全新的技术,能够广泛应用于恶劣环境和军事领域.传感器网络在数据收集中,为减少冗余数据的传输耗能,降低延迟,需要采用数据聚合技术.本文采用定向传输方式,在消息路由机制基础上提出了一种基于估计代价的数据聚合树生成算法.该算法主要思想在于将节点能耗、传输距离与聚合收益三方面作为估计代价,优化聚合路径,实现数据聚合在能量与时延上的折中.