基于特征值和灰度关联的双机关联定位

针对双机协同对多目标进行定位跟踪的应用背景，研究了不同侦察平台、不同侦察传感器测向数据的关联和定位问题，提出了一种双机实时关联定位方法。该方法利用各类传感器的关联特征要素建立双机同类型传感器的数据关联模型，利用B 型灰色关联度的纯方位关联算法建立同机不同类型传感器的关联矩阵，结合目标身份信息进行测向结果关联，对关联上的测向结果进行提纯、滤波和交叉定位，最后得到目标定位结果。仿真试验结果证明了该方法的有效性。     

一种基于Map/Reduce的并行化敌我识别信号关联方法

随着敌我识别侦察装备的广泛部署，其侦察数据呈现爆炸式增长，多源且复杂的海量信号侦察数据对后端数据分析提出了较高要求。针对传统敌我识别信号关联分析方法速度慢、效率低的问题，通过研究其关联流程的可拆分特性，提出了一种基于Map/Reduce的敌我识别信号聚类和关联分析方法，将传统敌我识别信号关联分析流程进行方位和时间拆解，在大数据平台上进行分布式并行计算，大幅提升了大数据量情况下的关联分析效率。实验结果表明，在数据量达到108条以上时，所提方法比传统方法计算效率高10倍以上。     

目标综合识别系统研究

介绍并分析了目标综合识别系统,它利用军用和民用、侦察与识别等不同体制的协同、非协同侦察、识别系统,综合利用各类信息,形成超强的互补和印证能力,实现对战场目标的综合识别.     

基于一维距离像稀疏表达的无源假目标识别

为了解决敌方释放箔条干扰我方防空反击任务或者敌方舰船设置角反射器阵列干扰我方对海目标打击任务中的雷达抗干扰问题，提出了一种基于雷达一维距离像的稀疏表达的无源假目标识别的方法。首先，分别利用大量关注目标和无源欺骗干扰的雷达一维距离像数据进行稀疏字典学习，分别得到目标和干扰的稀疏字典；然后利用两种稀疏字典分别对未知的雷达一维距离像信号进行稀疏表达；最后分别计算两种稀疏字典对未知信号稀疏表达的重构误差，利用重构误差比值识别目标和干扰类别。仿真结果表明，在目标与无源假目标干扰的回波不混叠、目标与干扰噪声比3 dB条件下，识别无源假目标欺骗干扰的准确率超过90%，证明了该方法抗无源假目标干扰的有效性。     

采用航迹特征的智能机型识别

针对空战目标识别中机型自动识别比较困难的问题，提出了采用航迹特征的智能目标识别方法。利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）分层学习特征的能力，训练CNN算法模型自动地从航迹数据中学习有用的特征并分类。利用沿海实地采集的15个类别的飞机航迹数据，经一系列数据预处理后作为智能识别算法的训练和测试数据，在验证实验中描述了算法网络的相关配置,对比了CNN与其他分类器的识别结果。实验结果表明，CNN具有很好的识别性能。     

基于概率的单站多目标无源定位算法

机载单站多目标无源定位是现代电：于侦察领域的重点和难点课题。本文提出了一种基于贝叶斯后验概率最大原理的机载单站多目标无源定位算法。该算法只使用干涉仪给出脉冲序列相位差和载频信息，即可完成对多目标的分选识别和高精度定位，具有定位准确、指示清楚、无需对信号进行预分选的优点。仿真结果表明：在工程可实现的测向、测频精度和考虑载机位置、姿态误差情况下，对于载机一侧的多目标可能达到的定位精度约为距离的2％，是一种具有广阔应用前景的机栽单站无源定位方法。     

基于关联性的目标动向热点分析

为了从海量传感器数据中及时发现重要目标的动向,提出了一种目标动向信息表征及关联方法,即从多源异类传感器获取的信息中抽取出目标关联要素进行动向表征,利用语义决策树实现动向要素聚类,通过知识规则进行关联匹配扩展,从而发现目标动向的热点,并进一步统计分析目标活动规律与发展趋势。实验表明所提出的基于关联性的目标动向热点分析算法准确率高,具有实用价值。     

面向作战的侦察情报数据仿真系统设计

针对作战对抗环境下侦察情报数据仿真模拟需求，重点从组件化仿真建模与多维想定编辑入手，提出了一种灵活、可配置的侦察情报数据仿真系统设计及其实现方法。从装备与行为两方面对侦察实体进行抽象，建立组件化仿真模型；并结合实战应用场景从组织、任务、空间、时间与信息交互等多个维度开展侦察行动预案设计，驱动仿真引擎加载相关的规则模型进行仿真推演与解算，输出最终的仿真模拟结果。仿真模拟试验结果证明了该方法的实用性与有效性。     

协同治理视域下数据要素定价交易相关问题探究

生产要素市场化配置是市场经济的重要特征，数据作为新兴生产要素决定了其市场化配置的客观必然，由此引发对数据生产要素的估值定价、流通交易等问题的理论思考。作为新兴生产要素，数据要素既有传统生产要素所具备的共性特征，又有其自身独有的特性。数据要素的复合特性，决定了研究数据要素的理论基础需要具有多学科性、研究方向具有交叉性、认识角度具有多元性。政治经济学为培养完整的数据要素市场提供了新的理论探索角度，文章围绕数据供给与需求的主体、客体及其交易关系进行研究，深入剖析当前数据要素定价交易面临的困境，并探讨数据要素市场协同治理机制，有助于掌握数据要素市场发展的本质规律，引导市场健康有序发展。     

基于视觉信息的人体检测方法综述

人体检测作为人体运动的视觉分析中的一项关键技术，近年来成为生物特征识别和计算机视觉领域内的研究热点。在这里，根据数据源、采用特征、人体模型、辅助手段等不同方法的优势、应用范围等进行了人体检测较为详尽的分析。     

中小型侦察监视特种飞机系统的设计技术

分析了当前国内外典型中小型特种飞机的特点和应用方向，阐述了中小型特种飞机系统的技术发展趋势。通过分析典型的特种通用飞机的性能和平台构型特点，详细描述了基于典型中小型特种飞机平台的机载侦察监视应用系统的组成、原理、主要性能及技术难点，并结合实际工程应用，介绍了系统的应用成果。应用分析表明，基于中小型特种飞机平台的机载平台的应用系统有较大的应用范围和市场前景。     

基于实时解调的AIS信号侦察

针对日益增强的船舶自动识别系统（AIS）信号侦察需求,以实 时解调为主要侦察手段,结合采样数据存储,提出了一种通用的AIS信号侦察的FPGA设计方 案。通过乒乓操作、高精度计时器等设计,解决了AIS侦察的实时解调、标准时隙校准、高 精度时标等问题。试验结果验证了该设计的实用性。     

舰载通信信号侦察接收系统

在分析沿海地区复杂电磁环境构成因素的基础上,阐述了舰载通信信号侦察接收系 统的技术体制、侦收方法及特点,探讨了舰载通信信号侦察接收系统为适应复杂电磁环境的 解决措施,并在实际工程应用中证明改进措施能够很好地解决舰载通信信号侦察接收机的实 际使用问题,保证其具有大侦收带宽、高灵敏度、大动态范围、强抗干扰能力。     

航空信号情报传感器组网侦测技术

信号情报传感器组网侦测技术对于无源探测系统提高传感器侦测能力和在对高速运动目标的瞬时定位方面有非常显著的意义。在对国外传感器组网发展状态进行介绍的基础上详细阐述了航空信号情报传感器利用卫通链路和通用战术数据链进行机器－机器组网的关键技术以及多平台目标关联模型,最后给出了航空信号情报传感器利用通用战术数据链进行机器－机器组网的应用效果。     

日本天基情报侦察系统发展分析

本文就日本利用本国多用途民用遥感卫星和借助别国力量获取卫星图像信息为其军事服务，直至建立日本独立的军事侦察卫星系统这一发展天基情报侦察系统的策略进行了评述。同时，对日本天基情报侦察系统装备情况及其可能达到的水平也作了简略的阐述。     

基于多源数据融合技术的情报侦察系统效能评估体系

多源数据融合技术因具有多类数据源,可多层次、全方位感知信息,已被广泛应用于 军事领域。但目前缺少一个统一的评价体系,用于指导和规范多源数据融合情报侦察系统的 效能评估。为了全面评价和比对多源信息融合情报侦察系统各方面的性能,在分析相关理论 的基础上,建立了一个合理的且相对全面的评价指标体系,覆盖了多源数据融合情报侦 察系统各方面的属性,并分析了评价体系与指标体系之间的关系。该项研究丰富了多源数据 融合效能评估理论和方法,可用于指导和规范多源数据融合情报侦察系统的效能评估工作, 并有效地提高了系统的综合作战能力。     

数据链系统抗截获、抗干扰方法研究

利用数据链系统自身的战场态势实时共享特性,通过计算和仿真,提出并量化了如何根据敌方电子侦察干扰平台的航迹,动态调整数据链应用平台工作参数的方法和途径,从而达到了提高数据链系统抗截获、抗干扰性能的目的.     

综合型情报侦察系统的效能评估体系

综合型情报侦察系统结构复杂,多层次、立体化,具有广阔的应用前景,但目前缺少一 个比较完善可信的针对综合型情报侦察系统的效能评估体系。而传统的效能评估方法涉及面 窄,结构单一,不能用于评估复杂的综合型情报侦察系统。为了解决以上问题,在分析已有 效能评估体系的基础上,结合综合型情报侦察系统的特点,建立了一个高效全面的评估体系 ,用于指导和规范综合型情报侦察系统的效能评估工作,有效地提高了系统的综合作战能力 。     

基于迭代自适应方法的跳频信号缺失数据恢复

在复杂电磁环境下，通信信号侦察系统在侦收跳频通信信号时经常存在数据缺失的严重现象，因此实现缺失数据恢复具有重要的军事应用意义。针对常规数据恢复算法随着缺失比例升高性能急剧降低的问题，提出了一种基于迭代自适应方法（Iterative Adaptive Approach,IAA）的跳频信号缺失数据恢复算法。根据跳频信号短时间内可作为平稳信号处理的特征，算法选择加权最小二乘准则，利用系统获取的有效数据采用迭代自适应方法进行信号谱估计，然后基于最小二乘准则进行缺失数据恢复处理。通过仿真分析比较，在同等信噪比、缺失率条件下，所提算法比常规缺失数据恢复算法MAPES（Misssing-data Amplitude and Phase Estimation）具有更优的缺失数据恢复性能。