摘要:当前，加快军事智能化发展已成为世界强国的共识。人工智能技术和军事智能化在空战领域的深化发展，必然创生智能化空战，这是未来航空作战领域的制高点。然而，动态复杂的空战场，呈现着高动态的对抗博弈、难以重复的过程特征、无限维数的场景模式等等特性，对人工智能技术在智能空战领域的应用提出了巨大挑战，也成为推进军事智能化深化发展的技术难题。因此，开展面向航空智能作战的基础科学问题和技术运用问题的系统化研究，具有紧迫的现实意义和深远的科学意义。本专题依托科技部“新一代人工智能”重大项目“‘蜂群’多智能体系统群智激发汇聚研究与实现”、国家自然科学基金“基于认知发育的低空环境无人机防碰撞控制机理研究”“无人集群跟踪与编队重点自主协同关键技术研究”等军内外科研项目而设立，目的是汇聚国内在此领域的高端研究力量，研究面向智能无人作战的无人机自主控制、智能协作、人机协同和蜂群对抗等方面的理论与技术方法，探索面向复杂环境的智能无人机和蜂群无人系统的运用模式和效能机理，搭建学术研究与技术应用的交流平台，为相关研究人员提供有益的参考，共同推动智能无人作战技术的发展和提高。本专题采用视频加载等增强出版形式，读者可扫描文中二维码链接来观看相关视频资料，以加深对所研究问题的认识。限于研究者水平，文中所述方法及结论可能存在一定局限性。

摘要:针对多无人机对入侵飞行器的协同追踪围捕控制问题，将自然界中生物群落在捕捉猎物时展现的逃逸围捕策略引入到多无人机协同作战研究中，设计了一种多无人机协同围捕逃逸目标策略。该策略由2个阶段组成，第1阶段使用基于动态反馈线性化的控制方法准确跟踪逃逸目标，第2阶段使用李雅普诺夫矢量场方法。该方法可以保障多无人机在围捕飞行中躲避敌方防空力量、雷达探测等危险区域。仿真结果验证了所设计的策略在多无人机围捕和阻止目标逃逸场景中的可行性与有效性。

摘要:多无人机对动态目标的围捕是无人机集群作战中的重要问题。针对面向动态目标的集群围捕问题，通过分析基于MADDPG算法的围捕机制的不足，借鉴Google机器翻译团队使用的注意力机制，将注意力机制引入围捕过程，设计基于注意力机制的协同围捕策略，构建了相应的围捕算法。基于AC框架对MADDPG进行改进，首先，在Critic网络加入Attention模块，依据不同注意力权重对所有围捕无人机进行信息处理；然后，在Actor网络加入Attention模块，促使其他无人机进行协同围捕。仿真实验表明，AttMADDPG算法较MADDPG算法的训练稳定性提高8.9%，任务完成耗时减少19.12%，经学习后的围捕无人机通过协作配合使集群涌现出更具智能化围捕行为。

摘要:在近距空战中，实时获取可靠的空战态势信息对于决策指引是非常重要的。针对近距空战态势变化剧烈以及评估参数多维耦合的问题，提出了一种基于L-KshapeHACA的多元空战态势分割聚类方法。以分层时序聚类分析为框架，利用拉普拉斯中心性方法确定聚类数目，同时采用Kshape对多元时间序列进行聚类分析，解决了多维参数下的态势信息提取问题。利用12组近距空战数据进行测试，并与14种聚类算法进行比较，结果表明L-Kshape-HACA在聚类中心确定和态势分割准确性上与实际空战态势更加符合。

摘要:为开展基于非接触叶尖振动测量的风扇叶片外物撞击监测识别技术研究，设计搭建了风扇叶片外物撞击监测识别试验平台，开展了不同弹体质量、发射速度、风扇转速等工况下的外物撞击试验。利用高速摄像机对外物撞击识别结果进行了检验，初步给出了外物撞击判定准则。分析了不同弹体质量、转速条件下系统识别准确率的差异，以及不同撞击因素与叶尖振动之间的定性规律。分析得出：外物撞击监测识别系统能[JP2]够准确识别出撞击事件以及撞击叶片编号；风扇转速在1 800～4 000 r/min范围内，当弹体质量大于2.90 g时，系统的识别准确率达到了100%，这为后续建立外物撞击智能监测识别方法提供了重要的试验数据和依据。

摘要:机翼外挂物悬挂挂架结构的损伤容限分析是确保结构安全、实现预期目标任务的重要内容，目前针对无人机机翼外挂物悬挂挂架的损伤容限分析及研究较少。以大展弦比无人机机翼组合探头挂架为例，进行了机翼外挂物悬挂挂架损伤容限分析。根据机翼组合探头挂架的结构设计特征，建立了挂架的有限元分析模型，通过疲劳载荷工况应力分析确定了疲劳危险点，采用随机编谱方式，获得了分析部位的损伤容限载荷谱。基于断裂力学，采用RungeKutta方法来估算裂纹扩展行为，得到了分析部位的裂纹扩展曲线，获得了裂纹扩展特性。分析结果表明，该挂架的分析部位的裂纹扩展寿命为11 615 250次飞行起落，满足预期的剩余强度值设计要求，可根据裂纹扩展寿命制定检查间隔。

摘要:针对光纤陀螺输出信号噪声成分复杂、故障特征难以提取的问题，提出一种基于改进麻雀搜索算法与支持向量机的光纤陀螺故障诊断方法。首先，对光纤陀螺正常信号和故障信号进行3层小波包分解以提取特征向量；其次，通过引入改进Logistic混沌映射和自适应t分布策略，加入边界探索和警戒解除机制，改进麻雀搜索算法并用于支持向量机参数寻优；最后，建立支持向量机模型进行光纤陀螺故障的识别和诊断。经实例分析，提出的方法可有效用于光纤陀螺故障诊断，与麻雀搜索算法、灰狼优化算法、粒子群算法、遗传算法和天牛须算法对比，可有效提高光纤陀螺故障诊断准确率。

摘要:为了满足5G大环境下的低功耗物联网节点应用，设计了一种新型谐波抑制负载结构的整流电路，在二极管后引入连续多阶微带谐波抑制结构，从而实现较高的转换效率和较小的输出纹波。该电路结构紧凑、设计成本低、结构简单，当输入功率为14.8 dBm时，电路的转换率可达72.5%。最后选择F4B基板进行实验验证，结果表明当负载为750 Ω时，该电路结构的最高转换效率仍可以达到61.2%，相比于其他结构有明显的提高。

摘要:针对传统DBSCAN算法参数设置依靠人工经验的不可靠性，并且对非均匀数据聚类效果差的问题，基于云模型（Cloud Model）提出了一种CMDBSCAN算法，算法首先结合距离曲线倾角突变的特点自适应获得邻域半径，并根据雷达信号分布密度设置聚类密度点数阈值，可实现DBSCAN算法自适应运行；同时结合多维云模型理论，对DBSCAN 算法分选结果进行有效性评估，利用判定结果进一步优化参数设置。根据仿真模拟的复杂对抗过程中帧收的雷达信号进行实验，证明该算法可实现非均匀雷达信号的自适应分选，同时可有效避免在多功能雷达信号分选中的“增批”问题。

摘要:针对共形阵列天线信源方位与极化状态联合估计算法计算量大的问题，给出了一种基于多级维纳滤波器前向递推的柱面共形阵列天线信源方位与极化参数高效联合估计算法。新算法推导了柱面共形阵列天线多级维纳滤波器的前向递推。算法以某一期望信号的训练信号为已知条件，通过多级维纳滤波器的前向递推，来实现信号子空间和噪声子空间的快速估计，避免了协方差矩阵估计与特征值分解，大大减少了已有联合估计算法的运算量，使计算量由原来的O(N3+N2L)降低到O(N2L)。仿真实验表明：算法在降低算法复杂度的同时，可保证算法的估计精度，在信噪比大于10 dB时，与已有算法具有近似相同的估计精度，证明了算法的有效性。

摘要:针对Underlay模式基于能量效率的功率控制算法未能准确反映次用户与主用户之间干扰性能导致系统容量下降的问题，综合考虑次用户能量有限及卫星链路和地面链路的差异性，定义干扰效率为认知卫星用户总的传输速率与地面基站接收到的干扰的比值，建立了基于干扰效率的星地认知网络上行链路功率分配模型，在此基础上提出一种基于干扰效率的功率分配算法。通过引入干扰门限约束及信干噪比约束条件，利用非线性分式规划理论和拉格朗日对偶法求解出最优功率。仿真结果表明：该算法能在较好满足次用户通信质量的前提下，有效减少对主用户的干扰，提升系统的干扰效率。

摘要:基于SDN架构的5G卫星集成网络将是提供全球覆盖和宽带通信最有潜力的方案之一。在该集成网络中，控制器和网关的有效部署是提高网络可靠性、降低时延的关键。虽然控制器和网关部署可以独立求解，但控制器与网关部署的紧耦合特性使得联合部署更有现实意义。分析并建模了5G卫星集成网络中SDN控制器与卫星网关联合部署的问题，[JP2]提出了一种基于最大化网络可靠性的控制器与网关联合部署策略，设计了基于模拟退火与粒子群的混合算法。仿真结果表明：与枚举算法、双重模拟退火算法（SASA）等现有算法相比，文中提出的算法具有更低的时间复杂性，并将进一步降低了平均控制时延，提高了网络健壮性。

摘要:雷达微多普勒(m-D)是弹道目标的突出特征，为弹头识别提供了重要手段。然而，当弹道目标的微动伴随平动时，时频分布不再表现为正弦调制曲线，此时基于时频分布正弦假设的微多普勒特征提取方法可能失效。针对这一 问题，提出了一种循环自相关函数（CACF）和循环平均幅度差函数（CAMDF）相结合的估计算法，来获取时频分布的循环系数矩阵和该矩阵的平均循环系数，从而估计出弹道目标的微动周期。该算法以时频分布的循环周期性代替正弦调制的周期性，不需要假设目标平动已被准确补偿，有效克服了传统微动周期估计方法的不足。理论推导论证了该算法的可行性，仿真实验验证了该算法的有效性和抗噪性。

摘要:格式化字符串漏洞是一种常见的危害较大的软件漏洞。现有格式化字符串漏洞自动验证系统未充分考虑参数存储位置位于栈以外空间的情况，造成对该部分漏洞可利用性的误判。针对该问题，论文设计实现了一种基于符号执行的格式化字符串漏洞自动验证方法，首先根据参数符号信息检测当前格式化字符串函数漏洞，然后分别构建参数存储于不同内存空间情况下的漏洞验证符号约束，最后利用约束求解自动得到漏洞验证代码，实现了格式化字符串漏洞的自动验证。在Linux系统下对不同类型测试程序进行了实验，验证了方法的有效性。

摘要:针对无线传感器网络中存在的通信带宽受限等问题，设计了基于事件触发的分布式卡尔曼一致性滤波算法。采用增量发送的传输机制，每个传感器仅在当前时刻观测值与最新触发时刻观测值之间的差值平方超出阈值时，才将观测值发送到相应的估值器。而每个估值器都可以通过时间触发的规则从其邻居节点接收到估计值。为了避免估值之间互协方差矩阵的计算，通过局部最小化方差的上界提出了事件触发的分布式卡尔曼滤波器。基于李雅普诺夫方法证明了算法在均方意义下的指数有界性。数值仿真验证了事件触发的阈值越小，通信率越高且滤波器的估计精度越高；否则，通信率越低且估计精度越低。

摘要:针对麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性减弱、易于陷入局部最优等问题，提出了一种基于等级制度和布朗运动的混沌麻雀搜索算法（CSSAHB）。首先引入混沌映射调整麻雀搜索算法关键参数；其次引入等级制度，利用父代种群中3个最优个体对警戒者进行位置更新，加强个体间交流，增强种群多样性；然后利用布朗运动可控均匀步长，增强算法的探索能力；当算法陷入停滞时，利用布朗运动策略对个体施加扰动，促使算法跳出局部最优；最后利用贪婪策略保留优势个体，有效加快收敛速度。对12个测试函数进行仿真实验，结果表明混沌映射能有效增强算法性能，迭代映射表现最佳；改进算法具有较强的局部最优规避能力、更快的收敛速度和更高的收敛精度。

摘要:在分布式存储系统中，当节点发生故障时，局部修复码能够提高修复效率。四元距离最优码易于实现，当给定码长和维数时，四元距离最优码的纠错能力优于二元距离最优码，但目前利用四元距离最优码构造四元局部修复码的研究存在很多空白。设四元距离最优码的维数2≤k≤4，由给定维数的四元Simplex码与MacDonald码以及少量距离最优码的生成矩阵，利用扩展、删除与并置等组合方法，设法构造出任意码长n≥k+1且局部度较小的四元局部修复码。确定出达到SingletonLike界或CadambeMazumdar界的四元局部修复码。证明除55个四元局部修复码外，其余的四元局部修复码都是局部度最优的。