摘要：战场电磁环境构建是部队实战化训练的重要工作内容和现实难题。系统分析部队实战化训练的多层次需求和电磁环境构建现状,梳理总结战场电磁环境构建需求,总结概括了构建原则要求、构建对象和要素等战场电磁环境构建要点,并重点对构建实施的构建流程、构建方法和监测评估进行了设计分析。从装备要素、指挥控制和作战决策等方面,展望部队实战化训练的战场电磁环境构建,有益于部队实战化训练水平提升。

摘要：在电子对抗中构建动态博弈的电磁环境,需要根据电子对抗装备行为,以及对抗策略和历史试验数据,动态改变电磁环境构建装备的电磁行为。电磁环境构建装备的电磁行为通常是由若干组电磁信号参数来控制,选择一组最优的电磁信号参数控制其电磁行为,对于构建电磁环境至关重要。为此,提出了一种基于改进支持向量机的电磁信号参数优选方法,能够根据对抗博弈策略和历史试验数据,选择最优的电磁信号参数。首先,对反映电磁环境构建装备工作状态的电磁信号参数进行建模。其次,根据历史数据和博弈对抗策略,构建电磁信号参数数据集。然后,设计基于改进支持向量机的电磁信号参数优选模型,利用构建的数据集对模型进行训练。最后,对模型进行实验验证。实验结果表明,所提出方法的电磁信号参数优选精度优于现有典型方法。

摘要：作战试验中的电磁环境效应评估是无人机性能检验的重要组成部分。面向对象的试验电磁环境构建设计评估方法,克服了传统试验方法对环境评估所存在的缺陷,利用攻击目标结构、任务飞行计划、电磁环境想定、系统效应分析模型和评估准则,可以根据评估值获取较高置信度的电磁环境适应性评价。在评估准则研究方面,依据无人机用途以及对战场电磁环境事先的认识或已有知识的掌握程度,详细探讨了与之相适应的评估准则,使无人机电磁环境效应评估更为客观和完整。

摘要：为了解决非合作通信情况下,具有特定帧结构的复杂信号难以重构问题,设计了一种利用深度无悔分析生成对抗网络(deep regret analytic generative adversarial networks,DRAGAN)重构信号的方法。首先利用无悔算法(no-regret algorithms)对判别器损失函数进行约束,判别器的梯度被迫向更加稳定的方向变化;其次通过生成器与判别器的对抗学习,生成器的分布逐步拟合到目标数据的潜在分布;最后构建具有特定帧的复杂信号模型,并据此进行DRAGAN方法的实验验证。仿真实验结果表明,在信噪比为9 dB及以上的条件下,生成信号不仅学习到了样本信号的调制样式、符号速率和频率带宽等特性,还能较准确还原出特定帧部分的符号信息。相较于传统方法,利用DRAGAN生成信号具有相关性高、重构流程简易和泛化能力强等特点,所设计的网络模型在电磁环境构建等场景中具有实用价值。

摘要：文章针对现有电磁环境构建方式上存在的成本较高、逼真度不足的缺点,提出了一种基于ZigBee技术的无线电台控制系统设计方案。该方案综合了ZigBee无线网络自组网、自愈合等优点,通过对各电台工作状态的实时监控,可在一定地域构建出满足任务需求的复杂电磁环境。初步试验结果表明,该系统运行稳定可靠,验证了设计的可行性。