期刊,空军工程大学学报 2024年卷1期_国家学术搜索

期刊信息/Journal information

空军工程大学学报

空军工程大学科研部

主办单位：空军工程大学科研部

主　　编：于雷

出版周期：双月刊

国际刊号：2097-1915

电子邮箱：kgdbjb@163.com

电　　话：029-84786434

邮政编码：710051

地　　址：西安市空军工程大学

空军工程大学学报/Journal Journal of Air Force Engineering UniversityCSCD北大核心CSTPCD

查看更多>>本刊是由空军工程大学主办的学术期刊，国内外公开发行。主要刊载航空工程、地空导弹、电子信息以及相关基础技术领域的学术论文、研究报告等。本刊为2004、2008、2011版中文核心期刊；中国科技核心期刊；中国学术核心期刊。中国高校优秀科技期刊；中国科技论文在线优秀科技期刊二等奖；陕西省优秀科技期刊一等奖。本刊被俄罗斯《文摘杂志》、美国《剑桥科学文摘》、波兰《哥白尼索引》、《中国学术期刊文摘》、中国科技论文统计源、中国科学引文数据库、中国《导弹与航天文摘》收录。

正式出版

收录年代

预警机空天协同作战典型样式效能仿真分析及对策

顾忠征陈善静李伟鹏

65-70页

查看更多>>摘要：随着信息技术和空天技术装备的融合发展,预警机空天协同作战已是大势所趋,将大幅提升整体作战效能.以空天一体化作战为核心,以预警机为对象,围绕空天战场环境下预警机协同进攻作战典型样式开展研究;以电子侦察卫星信息支援下预警机协同作战飞机开展远程打击为背景,引入蚁群优化算法对空天协同作战任务方案和作战效能进行仿真分析,从作战理念、力量建设、作战训练和人才培养等方面提出了对策建议.

关键词：

预警机空天协同作战蚁群优化

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万方数据
维普

基于胜率预测的空战关键节点确定方法

张诚刘会斌瞿崇晓夏少杰...

71-75页

查看更多>>摘要：以提高空战训练评估效率为目标,着眼于确定影响战局走向的关键节点,提出了一种基于胜率预测的空战关键节点确定方法.首先,基于长短期记忆网络设计并训练胜率预测模型,以实时评估空战态势;其次,引入最大类间方差法确定关键节点阈值,并将相邻时刻胜率差绝对值大于阈值的时间点确认为关键节点.实验结果表明,所设计的胜率预测模型预测胜率准确,所采用的关键节点阈值选择方法合理,总体方案具有可行性和泛化性.

关键词：

空战胜率预测关键节点长短期记忆网络最大类间方差法

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难分类样本快速空中目标意图识别方法

赵亮孙鹏张杰勇钟赟...

76-82页

查看更多>>摘要：针对不平衡难分类条件下空中目标群组意图快速识别的难题,提出一种基于滑动窗口估计的时空卷积自注意力网络模型的意图识别方法.该方法根据特征数据的特点对其使用滑动窗口的预先处理,通过时空卷积网络快速提取多维时序特征数据的流信息;然后采用自注意力机制捕捉每个特征数据的关键特征并优化权重.仿真结果表明该方法有效提升了不平衡样本中难分类样本意图识别的训练效率和分类的准确率.

关键词：

意图识别时空卷积网络自注意力机制难分类样本样本不平衡

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基于ADS-B数据的一次雷达系统误差配准方法

张召悦黄诚昊

83-89页

查看更多>>摘要：针对大误差一次雷达测量过程中雷达配准方法的精度提升问题,分析了一次雷达误差分布特性,以广播式自动相关监视系统的航迹数据为真值,提出了基于改进轨迹跟踪滤波的实时雷达配准方法.采用点云配准方法中随机抽样一致性的迭代最近点法,对基于期望增加模型的变结构交互式多模型算法中的偏置函数进行了改进,有效减少了随机误差在配准过程中的影响,并获得最优的偏置参数,以提升大误差一次雷达配准的精度.算例分析结果表明,该方法配准后可使所选一次雷达俯仰角平均绝对误差降低至0.04°,方位角平均绝对误差降低至0.07°,为雷达系统误差配准提供新方法支撑.

关键词：

广播式自动相关监视一次雷达配准航空器轨迹滤波点云配准

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基于联邦学习的多源异构网络无数据融合方法

段昕汝陈桂茸姬伟峰申秀雨...

90-97页

查看更多>>摘要：在联合作战体系中,数据作为基础性战略资源发挥着重要的底层支撑作用,数据妥善管理和高效利用是推动作战能力整体跃迁和作战样式深度变革的重要动力.为实现不同作战系统间信息的互联互通,提出一种基于联邦学习的多源异构网络无数据融合方法.从多源数据融合面临的安全性和异构性问题出发,利用条件生成对抗网络提取本地知识和全局分布,集成数据信息;结合局部教师模型-全局模型架构,以无数据知识蒸馏的方式对局部模型知识进行迁移,融合异构网络,细化全局模型,实现不同系统间安全、高质量的信息交互,为智能化指挥信息系统建设提供技术支撑.实验结果表明:该方法在结构化数据和图像数据上具有可行性,整体准确率可达到80%以上.

关键词：

信息安全互联联邦学习网络融合条件生成对抗网络知识蒸馏

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双基地米波MIMO雷达低空目标俯仰维DOD和DOA联合估计方法

王鸿帧宋玉伟辛波游志远...

98-105页

查看更多>>摘要：对于双基地米波多输入多输出(MIMO)雷达低空目标俯仰维测向场景,受多径效应影响,发射接收导向矢量因存在耦合现象而与噪声子空间失去正交性,导致以多重信号分类(MUSIC)为主的子空间类算法在该场景下不可用,而基于空间平滑预处理的子空间类算法由于阵列孔径损失存在角度估计精度不高的问题.为解决上述难题,建立了双基地米波MIMO雷达单目标和非相干多目标镜面反射信号模型,在信号模型数学变换和分析的基础上发现了一种仍旧与噪声子空间正交的导向矢量矩阵,然后利用新的导向矢量矩阵结合广义 MUSIC和最大似然算法提出了双基地米波 MIMO雷达低空目标俯仰维波离方向和波达方向联合估计方法,最后通过仿真验证了所提方法的有效性和俯仰维测向性能的优越性.

关键词：

双基地MIMO雷达米波波离方向波达方向多径效应

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基于关系挖掘的跨模态行人重识别

金昌胜王海瑞

106-114页

查看更多>>摘要：基于文本的行人重识别模型通常依赖于全局特征对齐和局部特征对齐,但模态间和模态内的相关信息常被忽略.提出了一种基于关系挖掘的跨模态行人重识别方法,该方法包括双流主干网络、负相似度挖掘模块、关系编码器.首先,通过双流主干网络实现了全局和局部特征对齐;其次,通过负相似度挖掘模块提升了图像-文本对特征辨别的细粒度;最后,通过关系编码器模块分别学习图像和文本中隐含的关系信息,实现关系级别的特征对齐.在CUHK-PEDES数据集和ICFG-PEDES数据集上的实验结果证明,文中方法能够达到较高的识别精度.

关键词：

行人重识别多粒度图像文本对齐关系特征融合卷积神经网络全局特征局部特征

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基于深度聚类的通信辐射源个体识别方法

贾鑫蒋磊郭京京齐子森...

115-122页

查看更多>>摘要：针对非合作通信条件下缺少标签数据的通信辐射源个体识别问题,提出了一种基于深度聚类的通信辐射源个体识别方法.利用自编码器网络强大的特征提取和数据重构能力对原始I/Q数据进行表征学习,提取个体识别的指纹特征,同时将表征学习过程和特征聚类过程进行联合优化,使表征学习和特征聚类契合度更高,更好地完成无标签条件下的通信辐射源个体识别.通过对5种ZigBee设备采集的信号进行实验,结果表明在信噪比高于0 dB时,可以达到85%以上的识别准确率,证明了本文方法的有效性和稳定性.

关键词：

个体识别深度聚类无监督通信辐射源特征提取数据重构

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二元广义反码与最优LCD码

李瑞虎付强宋昊刘杨...

123-127页

查看更多>>摘要：基于二元线性码的定义向量理论,引入广义反码及其定义向量概念,确立广义反码、它的参数与二元最优线性码之间的联系.利用广义反码的性质和参数研究对应二元最优线性码的线性补对偶(LCD)性质,证明11类二元最优线性码不是LCD码.该方法突破现有方法的局限性,为研究高维二元LCD的参数确定与构造问题提供了可借鉴的新理论和新方法.

关键词：

广义反码线性补对偶码定义向量最优码

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