2026年 第27卷 第1期

• 本期目次

  摘要：2025年26卷第6期目次

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军用航空
• 一种基于FD_Net网络识别模型的复杂飞行动作识别方法
  马金龙1;2; 李正欣1; 石梅林3; 单圣哲2; 邓 涛2; 吴诗辉1

  摘要：为解决复杂飞行动作识别准确率低的问题,提高飞参数据分析的准确性和可靠性,提出一种基于时间卷积网络映射锚框的飞行动作识别方法。该方法通过改进YOLOv3网络结构构建FD_Net识别模型,将复杂飞行动作识别转化为时间维度上的区域划分和分类问题;提出复杂飞行动作关键特征参数选择方法,构建包含25个特征参数的输入体系;采用基于尺度伸缩的数据增强方法解决样本不均衡问题;设计预测框回归、置信回归和分类回归的损失函数完成模型训练。实验结果表明,与现有方法相比,所提方法在复杂飞行动作识别中准确率提升显著,计算效率明显改善,验证了方法的有效性和实用性。

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• 高密度无人机冲突检测算法与空域容量评估研究
  周志崇1;2;3; 赵顾颢1;2 ;吴亚荣1;2 ;杨佳乐1;2 ;牛雪寒2; 黄子硕1

  摘要：针对未来局部战场空域内大批量、高密度无人机冲突检测效率低、准确性不高的问题,通过构建无人机保护区模型、战场空域栅格化模型提取每架无人机的空域位置矩阵,运用矩阵Hadamard积计算方法及合 数质因数分解的性质对无人机冲突检测,找出发生冲突的无人机编号、位置、高度等信息,实现对空域内高密度无人机间冲突的实时快速检测。并在此基础上,通过设置运行层、避让层和碰撞阈值的方式,评估出可量化的空域容量。仿真结果表明,与传统方法相比,基于矩阵Hadamard积计算的冲突检测方法能够将冲突检 测的复杂度由O(Cn-2 n )降为O(n-1),将800架无人机冲突检测时间控制在40 ms以内,显著提高了冲突检 测效率。通过基于可接受碰撞概率的容量评估方法对冲突集合进一步处理,能够演算出可靠的空域容量,为局部空域内大规模、高密度无人机安全高效运行提供技术支撑。

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• 改进PP-LiteSeg的轻量级无人机影像语义分割算法
  李 浩1; 贺云涛1; 李子豪2

  摘要：针对现有语义分割算法在无人机航拍影像的重点区域检测中存在的分割精度低、检测速度慢的问题, 提出了一种改进PP-LiteSeg的轻量级无人机影像语义分割算法。该算法首先设计了一种复合注意力融合模块,在统一注意力融合模块中引入无参数注意力机制SimAM,增强全局上下文信息,提升输出特征的信 息丰富度;之后,通过将主干网络中卷积的计算方式由普通卷积替换为部分卷积与小尺度卷积核结合的方式,减少模型参数;同时,设计了新的主干网络SDTCM_PNet,通过更改主干网络中短期密集连接模块在多 层感受野下的特征拼接方式,进一步提升模型的轻量化程度。在自采的无人机航拍影像数据集上进行的实 验结果证明了本文算法的有效性。同时将算法在嵌入式设备上进行了部署试验,结果验证了本文算法满足实时性要求。

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• 小型多电飞行器短路故障与余度转换仿真研究
  王郁赫; 孔 德; 姜 文; 姜 楠; 邵海滨

  摘要：为降低短路等破坏性实物试验的风险性,针对某小型飞行器供电架构,设计相应的短路故障保护与供 电余度转换机制。基于AMESim建立整机电力系统与后端负载模型,注入保护逻辑用以模拟实际故障,预测现象。所建立的供电和机电管理模型可一定程度上模拟发电机主馈线短路、汇流条短路等故障,并自动执 行保护逻辑。仿真结果表明,短路保护中汇流条电压中断转换时间小于50 ms,后端作动器和电动泵在非应 急状态短路故障下可正常工作,所设计保护逻辑基本恰当。系统短路最大冲击电流为2 898.5 A,电机最大 反向电流为38.4 A,为后续器件选型和实物试验提供参考。

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电子信息与通信导航
• 基于VMD-SSA-ICA的ADS-B信号解交织算法研究
  张召悦; 董冠廷; 鲍水达

  摘要：针对在广播式自动相关监视信号在低信噪比,低相对延时的情况下解交织成功率低的问题,提出了 基于VMD-SSA-ICA的ADS-B信号解交织方法。该方法首先采用变分模态分解方法对交织信号进行模态分解。其次基于奇异谱分析方法对各个模态进行重构,消除模态混叠,有效地分析ADS-B信号的潜在 结构;然后用独立成分分析算法进行解交织。最后利用Dn-CNN神经网络对输出信号进行去噪处理,实 现了信号分离与去噪的一体化。实验结果表明,该方法能够在信噪比为8~15 dB的情况下,分别实现 60.92%~99.94%的信号解码成功率;针对不同信号相对时延的实验结果表明,算法在相对时延为0~10 μs 的情况下仍保持稳定的解交织性能。由此可见,该方法显著提升了ADS-B信号解交织算法的鲁棒性和抗干扰能力。

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• 改进学习自动机的分簇式航空自组网时隙分配方法
  李冬霞;高 毅;刘海涛

  摘要：针对现有的航空自组网资源分配方案在跨洋场景应用中存在控制开销大、时隙利用率低等问题,基于分簇式航空自组网提出一种改进学习自动机算法的时隙分配(ILASA)方案。首先,给出分簇式航空自组网络模型;其次,设计了时隙帧结构,改进了学习自动机算法的时隙分配模式并优化了奖惩机制中的概率更新方法,通 过增加时隙预约机制来解决学习自动机算法存在的概率选择偏差问题;最后,基于OMNeT++平台搭建网络模型进行仿真。结果表明:所提方案能减少由于控制信息造成的资源开销,有效降低网络平均端到端时延,提 高网络吞吐量及数据包投递率。

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• 一种基于地形匹配的地杂波干扰场景仿真方法
  盛 川;高旭辰;王 君;翟皓龙

  摘要：针对提高地基精确跟踪雷达地杂波仿真置信度问题,提出了一种基于统计模型与地形匹配相结合的地杂波仿真方法,对地杂波干扰在幅度谱和功率谱的分布规律进行分析,并结合雷达实际部署位置,充分考虑地形遮蔽对雷达探测的影响,建立各量化方向地形剖面、遮蔽角、地理特征数据库,并通过数字卷积方式形 成与探测信号波形匹配相参的地杂波回波信号序列。仿真结果表明该方法所需信号合成功率低,能有效控制信号处理规模,更符合地形遮蔽条件下雷达实际工况。

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• 机载曲线轨迹SAR的RAA剩余空变相位误差补偿算法
  邱 峰1;沈瑞娜1;杜旺旺2;唐世阳2

  摘要：机载曲线轨迹大前斜视合成孔径雷达(SAR)因飞行灵活、覆盖范围广,在灾害监测和资源勘探等领域中 具有重要应用价值。然而,较大的前斜视角会引入显著的空变相位误差,导致传统成像算法在场景边缘区域出现严重散焦甚至无法成像的问题。针对上述问题,提出了一种机载曲线轨迹SAR的RAA剩余空变相位误差补偿算法。首先,建立精确的剩余空变相位误差模型,并深入分析了其空间分布特性。随后,通过建立慢时间域与空间频域的映射关系,推导出剩余相位误差在空间频域的解析表达式,进而设计出一种结构简洁、计算高效的空变相位误差补偿滤波器。该滤波器采用分块处理方式,在空间频域实施逐块相位校正操作,有效抑制了 由曲线轨迹和大斜视角引起的空变相位误差。与传统算法相比,所提算法在保持较低运算复杂度的同时,显著改善了场景边缘区域的成像质量。仿真和实测实验结果表明,所提算法边缘点目标的方位向散焦现象被显著 抑制,图像分辨率、峰值旁瓣比和积分旁瓣比更接近理论值,有效实现了大前斜视下的宽幅成像。

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空天防御
• 基于后悔理论和多准则联合的空中目标威胁评估模型
  曹 波1; 邢清华2; 武钊隆3;李龙跃2

  摘要：针对目前空中目标威胁评估方法存在的不足,提出一种基于后悔理论和多准则联合的空中目标威胁 评估模型。首先从个体威胁、个体价值及威胁紧迫性3个方面构建评估指标体系,引入皮尔逊相关指数对熵 权法进行改进得到各指标的客观权重;之后建立基于后悔理论改进三支决策方法的威胁评估模型;最后基于 不同评估准则构建多玩家博弈模型,求解纳什均衡进而得到目标的威胁分类及排序结果。仿真结果表明,所提方法能够根据指挥员决策的偏好提供定制的分类和威胁排序结果,验证了方法的有效性。

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• 基于差分进化的直馈线圈发射器参数优化
  时建明; 张微星; 刘俊杰

  摘要：为优化单级直馈线圈发射器的结构参数和3级直馈线圈发射器的能量分配,建立了3级直馈线圈发射器的场-路耦合数学模型和有限元分析模型,采用数值计算方法和有限元分析方法计算了2种模型的准确 性,结果显示2种模型计算的运动数据和电路数据基本吻合,证明了2种模型具有较高的准确性。基于建立的3级直馈线圈发射器的参数化模型,采用差分进化算法实现了单级直馈线圈发射器结构参数的优化和3级直馈线圈发射器能量分配的优化,结果显示迭代过程具有良好的收敛性,单级优化60次收敛,3级优化 100次收敛;经过优化,单级出口速度由27.5 m/s提升到30.8 m/s,输出效率提升了6%,单级电流峰值由19 kA下降到8 kA,降幅为57.9%,3级出口速度由56.4 m/s上升为60.4 m/s,输出效率提升了5%,3级电流峰值由25 kA下降为10 kA,降幅为60%,证明了差分进化算法针对直馈线圈发射器多维优化问题具有良好的寻优能力,该优化方法和结果可为直馈线圈发射器参数优化设计提供参考。

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• 基于神经网络的载机机动策略与攻击时机在线决策方法研究
  李知麟1;2; 周 浩1;2; 陈万春1;2

  摘要：针对现代战争中载机与地空导弹之间的复杂攻防对抗问题,提出了一种基于神经网络的在线决策方法。该方法同时考虑载机机动生存与挂弹命中地面目标的双重约束,对载机机动策略与发射时机进行综合 优化,以提高作战任务的成功率并满足实时决策需求。首先建立了反辐射导弹、地空导弹和载机的动力学模型,并构建了包含三者的攻防对抗场景模型,通过仿真分析了不同机动策略与发射时机对作战结果的影响, 定义了操作时间来衡量任务成败;其次,采用遗传算法针对离散-连续混合参数问题进行离线优化,得到最优的载机机动策略和反辐射导弹发射时机,以此构建神经网络训练样本集,并搭建了神经网络模型进行训练和检验。最后,通过仿真算例验证了神经网络在线决策的有效性,结果表明该方法能够显著扩大反辐射导弹的 优势区,提高任务成功率,且预测时间短,满足实时决策需求。

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军事智能
• 可解释的轻量化无人机网络入侵检测方法
  王 鹏; 郭相科; 宋亚飞; 王晓丹

  摘要：针对无人机算力有限、存储空间小和实时性高的特点,提出一种基于Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)的可解释的无人机网络入侵检测方法KIDS。受Kolmogorov-Arnold表示定理的启发,KAN利用样条参数化的单变量函数取代了传统的线性权重,从而动态地学习激活模式,能够有效提取流量序列数据特征并以更轻量化的网络结构实现优异的无人机网络入侵性能。此外,可视化参数化的样条函数能够进一步 探索和解释模型在流量特征提取阶段的决策过程,从而增强模型应用的可信度。最后,在真实无人机网络流量数据集UAV-IDS-2020进行广泛实验。结果表明,KIDS以更低的模型复杂度实现了优异的检测性能,且在跨机型入侵检测任务中表现出显著的泛化性能。

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• 长时视觉跟踪中基于双重调制的目标重检测方法
  刘晨涛1;2; 侯志强1;2; 马素刚1;2; 岳 灏1;2; 王昀琛1;2; 余旺盛3

  摘要：在长时视觉跟踪中,目标重检测是目标丢失后重新跟踪到目标的关键环节,但由于背景干扰及大量相 似物的引入,导致目标重检测的性能不佳,针对该问题,提出了一种基于双重调制的目标重检测方法。首先, 设计了搜索帧特征调制器,以增强搜索帧特征与目标之间的相关性,提高目标重检测方法处理复杂背景干扰 问题的能力;其次,设计了候选区域特征调制器,以增强候选区域特征对目标的响应,提高目标重检测方法处 理相似物干扰问题的能力;为验证所提算法的有效性,选取了TransT和ToMP作为基础跟踪器,与所提算法一起构成了2个长时视觉跟踪算法,在UAV20L、LaSOT、VOT2018LT和VOT2020LT等4个数据集上进行了测试。实验结果表明,所提算法显著提高了以上2个基础跟踪器的长时跟踪性能。

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