算法认知战的致效机理与关键技术探析

信息传播范式的发展推动认知域作战样式的不断演进,智能传播技术的发展使得认知域作战显现出算法认知战的特点。通过梳理分析算法认知战研究的既有成果,总结其产生、发展和演进逻辑。从“政治+技术”的视角探讨算法认知战的本质特征,指出谋略和算法的结合是算法认知战的核心支撑,算法赋能的内容是关键因子,算法释能的空间是网络平台等算法认知战的致效机理。同时,结合社交媒体舆论生态,探讨算法认知战的典型运用场景,为提高认知域作战能力和优化致效策略提供学理支撑。     

基于Bessel先验快速稀疏贝叶斯学习的互质阵列DOA估计

为提高低采样点条件下互质阵列DOA估计精度,该文提出基于Bessel先验快速稀疏贝叶斯学习算法。该方法针对互质阵列输出的多采样点复数数据,首先构建了基于Bessel先验的多量测分层模型;其次推导了模型所涉超参数的对数似然函数,根据最大似然估计准则得到了超参数的迭代公式;最后提出了快速实现方案,提高了运算效率。仿真结果表明,该方法不依赖先验信息,在低采样点条件下具有更高的DOA估计精度和分辨率,能够对相干信号进行高精度DOA估计,并具有较高的运算效率。此外,该文探究了虚拟阵列扩展与互质阵列测向自由度扩展间的关联,为后续阵列误差条件下互质阵列DOA研究估计提供参考。     

基于改进相似熵的参数交叠雷达信号分选

在信号参数日益交叠的背景下,传统的雷达信号分选算法已经不能解决参数严重交叠的雷达信号分选问题。因此提出了基于改进相似熵指标的K均值分选算法,该算法利用相像系数来代替传统的欧几里德距离,用相似熵指标作为迭代是否结束的标志,利用Wpt6和Wpt7小波参数特征与传统的分选参数进行联合分选。仿真结果表明,新算法较传统K均值算法可提高15.8%的分选准确率,对于严重交叠的雷达信号分选准确率可达到96.2%,较好地解决了参数严重交叠的雷达信号分选问题。     

基因表达式编程和K-Means融合的雷达信号分选

为了解决聚类算法需要较多的先验知识,不能自动进行聚类的问题,提出了基因表达式编程和K-Means融合的雷达信号分选算法。从介绍基因表达式编程和K-Means聚类算法的特点出发,针对雷达信号的实际情况,对两种算法进行了优化融合,并通过模拟雷达辐射源数据进行了仿真验证,仿真结果表明该算法在不需要任何雷达辐射源先验知识的情况下即可自动完成聚类分选,具有98.3%的聚类分选精度和较快的收敛速度,其较高的分选精度在电子情报侦察系统上有着广阔的应用前景。     

基于改进粒子群算法的天基预警系统资源调度方法

天基预警系统资源调度是一项重要而棘手的问题。对预警任务特性进行了分析,在此基础上提出一种基于关键点的任务分解方法,将其转换为可求解的组合优化问题;建立了问题的约束满足模型。针对该模型规模大、变量多的特点,设计一种具有快速求解能力的改进粒子群算法进行求解,该算法采取早熟避免机制,防止粒子群算法易产生的早熟现象。实验结果表明算法能够在给定时间内求得理想的调度方案。     

基于优化算法的雷达辐射源信号识别方法及性能

针对基于支持向量机(SVM)的雷达辐射源信号识别方法中SVM模型参数对识别性能影响较大的问题,提出基于优化算法的雷达辐射源信号识别方法,并选择遗传算法、蚁群算法和粒子群算法三种典型的优化算法应用于新的识别方法进行优化识别.通过不同条件下计算机仿真实验,验证了新方法的有效性,并分析了三种典型优化算法在新方法中的综合性能,为对雷达辐射源信号进行更好的识别提供一定的依据.     

基于附带调相特征的雷达辐射源判别

为实现不同雷达辐射源的有效判别,提出了一种基于附带调相特征的判别方法.该方法首先找出能稳定表征雷达辐射源的附带调相特征,提取附带调相特征并计算其可分离度,而后对附带调相特征的可分离度及基于附带调相特征的判别准确率进行仿真,实验结果表明,该方法可以有效的实现雷达辐射源的判别.     

基于主奇异矢量的L型阵列相干信号二维DOA估计方法

针对现有L型阵列相干信号DOA估计算法精度不高、孔径损失较大的问题,该文提出一种基于主奇异矢量的解相干(L-PUMA)方法以及改进的主奇异矢量法(L-MPUMA)。L-PUMA算法首先对互协方差矩阵进行降噪,再通过奇异值分解得到2维主奇异矢量,然后利用加权最小二乘法得到线性预测方程的多项式系数,该线性预测方程的根即为信号的DOA估计,最后提出一种新的配对算法实现仰角和方位角的配对。L-MPUMA算法利用反向共轭变换构造增广主奇异矢量,进一步提高了数据利用率,克服了信号完全相干时L-PUMA算法性能下降严重的问题,仿真实验验证了所提算法的高效性。     

相位编码调频步进信号及其性能分析

针对步进频率波形数据率低、运动补偿难度大的问题,提出了一种新的相位编码调频步进信号（PC-CFS)。新信号在相位编码步进信号的基础上,通过对每个子码进行Chirp调制,在保持子脉冲时宽不变的情况下,增大了载频步进量,减小了子脉冲个数,提高了信号的数据率。在推导新信号模糊函数的基础上,着重分析了其距离、多普勒分辨性能,并在性能比较中得出该信号具有较好的距离、多普勒联合分辨能力,大大降低了运动补偿难度,且信号的低截获、抗干扰性能也得到进一步提升的结论。     

一种新的雷达辐射源信号识别效能评估方法

针对当前雷达辐射源信号识别效能评估研究中指标权重设置不合理、评估技术繁杂、评估者意愿体现不明显等问题,提出一种基于RE鄄I2 VIKOR的雷达辐射源信号识别效能评估方法。该方法基于相对熵对指标进行组合赋权,并对传统VIKOR方法进行改进,定义区间型群体效用值、个体遗憾值与利益比率的计算方法,引入心态指数函数作为综合评估结果的排序准则。仿真分析表明,赋权方法所得权重有效合理,评估者根据个人心态及意愿通过对群体效用值和个体遗憾值的比例关系及心态指数进行实时调整,使评估结果更加符合评估者的实际需求。