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期刊信息/Journal information
舰船电子对抗
舰船电子对抗

周晓群

双月刊

1673-9167

jcdzdk@163.com

0514-87807164

225001

江苏省扬州市204信箱6分箱

舰船电子对抗/Journal Shipboard Electronic Countermeasure
查看更多>>本刊是船舶重工集团公司第七二三研究所主办的学术性科技期刊。主要刊载与海军舰船电子对抗有关的基础理论、科技成果、工程设计和应用以及国内外发展信息，包括ESM、ECM、ECCM、低空反导雷达系统等领域的新理论、新技术、新器件、新动态。
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    基于灰色关联TOPSIS法的舰艇编队协同防空目标威胁评估研究

    邹楚琪陈健毛建舟
    47-54页
    查看更多>>摘要：针对舰艇编队分布式协同防空作战中目标威胁评估问题,建立目标意图、目标能力、我方舰艇价值度、我方舰艇防御能力的编队日标威胁评估指标体系,运用层次分析法(AHP)对舰艇防御能力进行评估并与舰艇价值度相结合得到舰艇权重,采用基于组合赋权的改进灰色关联逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行目标威胁评估,最终结合舰艇权重得到空中目标对编队整体威胁排序.实例验证表明,该方法实用性、操作性强,为有效解决编队对空威胁评估问题提供一种新方法.

    舰艇编队威胁评估灰色关联逼近理想解的排序方法(TOPSIS)

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    突防作战中防空雷达目标威胁度评估方法研究

    唐启永刘国彬史宗佳郭道通...
    55-59页
    查看更多>>摘要：在电子战飞机掩护战机突防作战中,雷达威胁评估是针对预警雷达网实施有效干扰的重要依据.在充分考虑雷达性能、抗干扰能力及其在组网雷达系统中作用的基础上,构建了较为完备的组网雷达威胁度评估指标体系,给出了各评估指标的量化模型,采用层次分析法分析了各评估指标权重,提出了基于逼近理想解的排序法(TOPSIS)的组网雷达威胁度评估计算方法,最后通过实例检验了评估方法的有效性和可行性.

    突防作战威胁度评估组网雷达逼近理想解的排序法(TOPSIS)层次分析法

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    基于实例推理与多Agent架构的雷达智能故障分析系统研究

    陈靖宇
    60-64页
    查看更多>>摘要：结合Agent的基本结构和特性,提出了一种基于实例推理与多Agent架构的雷达智能故障分析系统总体设计.该系统中的各Agent都具有独立故障分析能力以及与其他Agent的协作能力.基于实例推理可以不依赖于专家的经验知识,依靠其自身具有的学习机制,这对于提高雷达维修保障能力均具有重要意义.

    实例推理多Agent架构人工智能智能故障诊断

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    基于Hash编码的多目标航迹重合度算法研究

    李高云雷陈奕李福林张伟...
    65-69,83页
    查看更多>>摘要：未来战争是体系化的群体博弈,因而对多目标协同关系的挖掘成为了厘清战场的重要研究方向.剖析了传统空间航迹关系分析算法,以及其面临航迹点要求插值平滑、积分运算量大、点迹对齐困难等挑战.同时鉴于大数据时代,海量数据挖掘算法的复杂度直接关系到能否工程化应用,提出了基于Hash编码的多目标航迹重合度算法,仅需剖分编码和代数简便运算即可.在工程实践中检验了该算法的可行性和有效性,旨在为电磁大数据挖掘算法研究提供技术参考.

    电磁大数据Hash编码重合度航迹挖掘

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    时频混叠电磁信号参数测量及重频跟踪方法

    刘佳伟达通航王松李敏剑...
    70-74,91页
    查看更多>>摘要：时频混叠条件下的电磁信号参数测量和重频跟踪是电磁对抗领域研究的难点和重点.为了能够将时频域相互混叠的多个信号进行参数测量并跟踪其重频,构建了可用于电磁信号特征提取识别和分割的深度神经网络.通过神经网络首先对电磁信号进行识别,然后进行电磁信号的参数测量及重频跟踪,有效解决了混叠信号的参数测量及重频跟踪问题,并使用采集到的具有3个信号混叠的射频直采数据对方法的有效性进行了验证.

    混叠信号参数测量神经网络重频跟踪

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    基于改进鲸鱼优化算法的干扰资源分配方法

    查力根黄湘松潘大鹏
    75-83页
    查看更多>>摘要：针对组网雷达的多干扰机协同干扰,在解决多目标组合优化问题的前提下,为解决分配资源规模过大,算法容易产生局部收敛的问题,提出一种基于新的个体更新方式的鲸鱼优化算法(WOA).个体之间编码通过字符交叉与优化目标对比的方式产生,防止传统编译码更新过程中由于编译规则不充分而出现问题,保留原编码中关键字符,增强原算法的寻优能力.通过鲸鱼群中的最优个体与最劣个体来决定鲸鱼优化算法中的更新次数,保证算法在一定程度上有跳出局部收敛的能力,提升种群的多样性,从而进一步提高算法的寻优能力.仿真结果表明,和其他群智能算法相比,改进的鲸鱼群优化算法(IWOA)收敛稳定性更高,全局寻优能力更出色,能够解决多目标组合优化问题.

    干扰资源分配鲸鱼优化算法多目标组合优化

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    一种基于蛇优化的单站直接定位算法

    郭立民马思达王丽昂
    84-91页
    查看更多>>摘要：在单站直接定位环境中,利用元启发式蛇优化算法(SO)进行直接定位代价函数的快速求解,在保持定位精度的条件下,丰富了直接定位算法的设计思路.利用非圆信号构建直接定位代价函数并利用蛇优化进行目标位置的求解.为了验证所提算法的性能,通过对比基于子空间数据融合直接定位算法与传统两步交叉定位法,结果表明所提方法可以提升分辨目标个数,并且可以达到更高定位精度.

    直接定位蛇优化非圆信号定位算法

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    基于天牛须优化的K-Means算法在雷达信号分选中的应用

    赵贵喜郑洪涛张冀
    92-95页
    查看更多>>摘要：雷达信号分选就是将错综复杂的雷达信号分选出来,它是雷达辐射源识别的重要基础.最近发生的俄乌冲突也在不断验证着电子战的重要性,雷达信号分选作为电子战的关键一环,发挥着至关重要的作用.提出了一种基于蚁群LF聚类、天牛须搜索(BAS)和K-Means聚类的融合分选算法,该算法不需要雷达信号的先验知识.仿真实验表明,该方法可以准确地将复杂的雷达信号进行分类,分选正确率较高.

    雷达信号分选天牛须搜索K-Means聚类LF聚类

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    基于时频图像分类的信号识别方法研究

    王文兵窦雪倩谢金池
    96-100页
    查看更多>>摘要：频谱管控旨在减少己方用频设备间自扰、互扰.掌握设备当前的用频情况,是对设备用频或辐射进行动态管控的前提.在实际应用中,往往难以保证用频设备上报信息的准确性,而监测设备采集到的设备信号也会呈现出相对复杂的样式.传统的信号识别方法主要针对固定、常发的信号,对于偶发、时变的信号难以发挥作用.提出了一种基于深度学习的信号识别方法,通过构造信号的时频图像,利用图像分类技术,提取信号动态频谱特征,提升对偶发、时变信号识别的准确率,通过仿真实验,验证了方法的有效性.

    频谱监测信号识别深度学习

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    基于注意力机制的调制识别算法研究

    孙申宇陆志宏宋新超
    101-106页
    查看更多>>摘要：在当代通信技术中,调制识别占据着至关重要的地位,特别是在非合作性通信场景下,其重要性尤为显著.将深度学习应用于调制识别成为研究热点,随着对深度学习的深入研究,对网络性能的优化来提高调制识别准确率成为难点.选择AlexNet网络作为基准网络,提出一种改进的挤压和激励(SE)模块,将通道的绝对重要性和相对重要性都纳入考量,再通过激励实现对通道重要性的重标定,提高对局部重要信息的捕捉能力.利用该网络对11种信号调制类型进行识别,相较于未添加模块的网络,准确率提高4％左右,总体识别率达到86％左右,计算量大大降低.实验证明了改进通道注意力模块对网络性能的优化作用.此方法对后续基于注意力机制的深度学习网络在调制识别中的应用有研究价值与意义.

    注意力机制深度学习调制识别

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