摘要：针对现有一维混沌映射序列分布不均和映射参数范围有限的问题,提出一种改进型的一维逻辑正弦混沌映射,在此基础上设计了一种混沌驱动四元数旋转三维星座加密的多参数加权分数傅里叶变换(Chaos driven Quaternion Rotation 3D constellation Encrypted-Multiple Parameters Weighted-type Fractional Fourier Transform,CQR3DE-MPWFRFT)通信方法。Logistic映射和Sine映射耦合,提出L-S混沌映射,将需要传输的信息进行三维星座调制。通过L-S混沌映射产生的混沌密钥驱动生成四元数,对生成的三维星座图进行旋转加密。进行多参数加权分数傅里叶变换(Multiple Parameters Weighted-type Fractional Fourier Transform,MPWFRFT)之后,完成数字调制。仿真结果表明:该混沌映射参数范围更大,随机性更好;所设计的CQR3DE-MPWFRFT方法利用L-S混沌驱动四元数实现了二维星座到三维星座的旋转加密,其星座点与传统调制相比星座空间更大,相较于MPWFRFT方法系统误码率性能有一定的提升,即使窃听方密钥只有10-15的差异,仍然无法完成窃听,能够提高信息在物理层的传输安全。

摘要：提出一种基于共享孔径技术设计低雷达散射截面(radar cross section,RCS)电磁超构表面天线的新方法.该方法首先设计具有低RCS性能的超构表面,然后借鉴共享孔径技术思想,将超构表面和传统天线的辐射结构直接共享口径紧密排列,得到新型低RCS天线结构,并结合电流分析和局部结构修正,优化天线的辐射性能,最终同时实现天线的良好辐射和宽带低RCS性能.为了阐明该方法,基于极化旋转机理设计了一款低RCS超构表面,采用共享孔径思想和电流分析,得到了一款宽带低RCS超构表面天线,详细分析了该天线的工作机理与性能.结果表明:设计的天线在保证较好辐射的同时,实现了超宽带RCS减缩,提出的设计方法摒弃了从天线到低RCS天线的传统设计思路,通过逆向思维,将散射的优化问题转化为辐射的优化问题,不仅实现了天线与超构表面的一体化设计,还显著地降低了低RCS天线优化设计的难度,加速了天线优化进程.

摘要：在复杂背景和噪声干扰下，如何利用红外探测系统快速且准确发现特征少、强度低、尺度变化以及运动状态未知的非合作小目标是一项具有挑战性的任务，备受学者关注。为了让读者全面了解该领域的研究现状，本综述将从算法原理、文献、数据集、评价指标、实验和发展方向等方面进行总结概括。首先，解释了以“红外多尺度小目标(点源和小面源)”为对象进行研究的原因并分析了红外多尺度小目标及背景的成像特性；其次，分别讨论了基于经典算法和深度学习算法的原理、设计策略和相关文献，并对比分析了这两类算法的优缺点；然后，总结了现有的红外小目标公开数据集和算法评价指标；最后，分别选取7种经典算法和15种深度学习算法进行定性和定量的对比分析。通过对单帧红外图像多尺度小目标检测技术的全面回顾，对该领域下一步的研究方向给出了9条具体建议。本综述不仅可以帮助初学者快速了解该领域的研究现状和发展趋势，也可作为其他研究的参考资料。此外，在本领域研究过程中，还将现有的20种经典算法、15种深度学习算法和9种评价指标集成在人机交互系统中，相关系统的视频介绍发布可由以下链接得到：https://***/kourenke/GUI-system-for-infrared-small-target-detection。

摘要：无人机(UAV)凭借其灵活且易于部署的独特优势,已广泛应用于诸多领域。为解决异构用户之间的通信连通问题,将中继和网关思想结合并提出异构多网中继概念,部署多个无人机为异构用户提供中继服务,构建可靠的中继连通链路。在源和目的用户节点之间建立中继连通链路的过程中,将其分解为中继覆盖划分和中继选择连接2个子问题进行求解。首先,考虑无人机的最大悬停时间约束,通过寻找与无人机关联的最优单元分区,基于公平资源分配方案,提出优化划分方法(OPM)使服务用户的数据量最大化。其次,在构建无人机之间的连通链路时,以中继链路吞吐量为优化目标设计中继选择策略(RSS),在相距较远的无人机之间选择中继无人机,使无人机之间均存在可达的通信链路。最后,通过实验对比分析得出,所提方法能为异构用户提供更加公平的中继服务,并且提升中继链路的吞吐量。

摘要：为增强指挥信息系统韧性,提升资源使用效费比,必须把有限资源投入到对系统韧性影响最为显著的重要节点上。分析指挥信息系统韧性过程,以攻击发生后指挥信息系统在规定恢复时间内的平均功能水平来评估其韧性;建立指挥信息系统模型和节点模型,根据各个节点韧性增加/减少相同比率时,对系统韧性的影响程度来度量节点重要性,提出基于蒙特卡罗仿真的节点重要性计算方法;通过仿真实验对指挥信息系统韧性过程,节点重要性度量方法及其性能、应用场景等进行验证。实验结果表明,该度量方法能有效区分指挥信息系统节点的重要性,且在单调性和精确性方面具有一定优势,可应用于指挥信息系统规划设计、运维管理、应急抢修等阶段的韧性增强。

摘要：由于无人机集群作战对重点区域、重点目标产生的威胁日益突出,开展了反无人机集群态势感知应对策略研究。首先,分析雷达、无线电、光电等多种预警探测方式的应用场景,提出了远近结合、高低搭配、梯次部署的反无人机集群联合多域探测模式。然后,构建了分级式多源信息融合结构。在目标跟踪方面,对群目标跟踪情况进行分类,主要阐述了密集群目标跟踪中分群检测、分离/合并检测、群扩展外形估计、关联与滤波算法的原理与特点;在意图识别方面,提出一种基于层次化贝叶斯网络的群目标意图识别方法,建立了多层次群目标意图识别模型,分析了行为特征、目标意图之间的推理关系。所提出的态势感知应对策略可为反无人机集群防控技术路线设计提供一定的参考价值。

摘要：针对指挥信息系统历史状态样本有限的特点,基于支持向量机(support vector machines,SVM)设计了一种面向不平衡数据的SVM增量学习方法。针对系统正常/异常状态样本不平衡的情况,首先利用支持向量生成一部分新样本,然后通过分带的思想逐带产生分布更加均匀的新样本以调节原样本集的不平衡比。针对系统监控实时性要求高且在运行过程中会有新样本不断加入的特点,采用增量学习的方式对分类模型进行持续更新,在放松KKT(Karush-Kuhn-Tucker)更新触发条件的基础上,通过定义样本重要度并引入保留率和遗忘率的方式减少了增量学习过程中所需训练的样本数量。为了验证算法的有效性和优越性,实验部分在真实系统中获得的数据集以及UCI数据集中3类6组不平衡数据集中与现有的算法进行了对比。结果表明,所提算法能够有效实现对不平衡数据的增量学习,从而满足指挥信息系统状态监控的需求。

摘要：案例教学使学生融入重现的案例场景,通过主动思考分析来解决问题,从而激发其主动探究意识、培养实践能力。军队院校的岗位任职课关注学生的任职能力,实施案例教学是一种有效教学手段。课程组从课程特点和学情的分析入手,贯彻建构主义的教学理念,对本课程案例教学的各个环节进行了设计,并在课程教学模式改革中实践,教学实践和考核评价情况反映了所提出的岗位任职课案例教学设计方法的合理性和有效性。

摘要：本文深入分析了军校传统教学模式存在的问题,在此基础上提出了面向智慧教育的军校混合式教学模式。首先对智慧教育理念的内涵及特征进行了分析;然后,从智慧教育平台构建、混 合式教学模式设计和师资力量建设三个方面出发,对军校教学 模式改革方向和路径进行了探讨,可为军校提升新时代新型军事人才培养质量提供有益参考。。

摘要：光谱成像丰富的空间信息和光谱信息能够为弹道导弹预警探测提供重要的信息支撑,压缩感知则为实现光谱图像数据的高效采集和处理提供了有效途径。针对现有压缩感知重构多采用“空间域压缩采样和谱间传统压缩”的编码方式,仍存在一定资源浪费的问题,提出了一种基于张量分解的光谱图像压缩感知重构方法。该方法利用光谱图像数据的三维空间稀疏性,建立基于三阶张量Tucker分解的光谱图像重构模型,基于正交匹配算法设计相应的模型求解方法;将传统正交匹配算法推广到三维空间,设计一种以三阶张量为字典原子的正交匹配追踪算法,在三维空间实现光谱图像数据的压缩采样及解码重构。实验分析结果表明,该方法能够充分利用光谱图像三维数据块结构信息,有效降低重构算法复杂度,增强压缩感知重构算法性能。