摘要:为进一步加强人工智能技术的科研学术交流合作，《遥测遥控》期刊响应国家“人工智能+”号召，特地开辟《人工智能技术》专栏，邀请中国航天科技集团、西北工业大学、西安电子科技大学、西安邮电大学等科研机构的人工智能领域专家、学者撰写原创性研究论文及综述，集中反映该领域最新研究成果及进展，分期出版，为读者提供思想交流与碰撞的平台，为推动人工智能技术的发展贡献一份力量。

摘要:近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务，受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络（CNN）和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而，船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此，本文提出了一种用于Faster RCNN（更快的基于区域的卷积神经网络）的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征，高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景，从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证，本文算法减少了误检漏检，提升了检测器性能。

摘要:高光谱目标检测在地球观测中至关重要，被广泛应用于军事和民用领域。然而，由于高光谱图像的背景复杂性和目标样本的有限性，该任务面临较大的挑战。本文首先采用CEM（约束能量最小化）粗检测方法提取背景数据。随之，引入了一种新的知识蒸馏模型，即KDTGAN（通过Transformer-GAN实现）。教师模型的生成器采用了Transformer编码器的结构，并结合多尺度数据融合的方法，能够准确地学习背景分布，进而通过重构背景信息实现目标检测。为了克服GAN（生成对抗网络）训练不稳定的挑战，特别是纯背景数据的稀缺性，本文提出了一种新的损失算法，以减小可疑目标样本对模型性能的负面影响。为了降低模型的计算负担，本文引入知识蒸馏，并设计新的蒸馏损失对学生模型加以约束，使模型轻量化的同时提高学生模型检测精度。实验结果表明：KDTGAN相较于当前检测方法表现更优，具有更高的检测精度和鲁棒性。

摘要:随着遥感技术的快速发展，光学遥感影像弱小目标智能解译成为遥感信息处理的研究热点之一。遥感影像的地物目标常具有尺度小、种类多、数量大、部分重点小目标移动速度快的特点，易受到复杂背景环境及噪声影响，使得提取遥感影像弱小目标的信息面临着巨大的挑战。早期智能解译算法中的弱小目标分割、检测及跟踪等算法研究，多依赖模板匹配及先验知识，此类算法需耗费大量资源、算力及专家知识成本，存在着计算量大、泛化能力差的问题。近年来，随着深度学习等人工智能技术的快速发展，在海量遥感数据中准确获取弱小目标的信息，通过结合深度学习算法可对弱小目标的特征进行快速提取，以提供高效、准确的解译信息。本文综述了遥感影像弱小目标智能解译算法研究进展，包括基于传统图像处理方法的弱小目标分割、检测和跟踪算法，以及基于深度学习等典型相关算法。通过分析这些方法的优点与局限性，对于提高相关目标的信息获取能力、提升观测的态势感知水平以及未来应用等方面具有重要意义。

摘要:雷达前视成像作为雷达成像领域的难点与重点，在自动驾驶、导航、精确制导等方面具有广阔的应用前景。传统的前视成像算法受限于天线孔径的宽度，无法实现高分辨率的成像，本文使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）与长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）网络相结合实现前视成像中方位向的预测，首先介绍了扫描前视成像信号的类卷积模型及其病态性，利用脉冲压缩以及距离徙动校正对回波信号预处理，输入CNN-LSTM神经网络逐距离单元进行方位向估计。仿真结果表明：算法能有效提高前视成像的方位分辨率，实现前视成像的超分辨。

摘要:空天地一体化多接入和通感一体化融合将是6G（第六代移动通信系统）的核心关键能力，针对通信辅助感知时基于通信波形的一体化波形发展需求，在无人机集群接入网中提出一种SC-FDE（单载波频域均衡）通感一体化波形的组帧方法，以及采用4倍过采样和2倍过采样时的高精度机间组网测距方法，用于提升集群组网的协同定位能力。通过仿真分析该通信波形的测距性能，结果表明：两种测距方法统计性能可以在信噪比为10 dB时达到根均方误差为0.1 m，且2倍过采样信号测距时比采用4倍过采样计算方法的性能更接近理论门限值。

摘要:网格编码调制技术可以在不改变信息传输频谱带宽的条件下，改善信噪比，减少发射功率，降低误码率，其实现的方法是分割星座图形成子集，逐步增大星座图中信号点之间的最小欧氏距离。本论文在项目组自研的中继卫星通信系统仿真平台上，仿真了8PSK与16QAM-TCM两种调制技术的解调性能，仿真曲线反映了误比特率需求与所需信噪比之间的关系。仿真结果表明：① 在理想信道条件、I/Q（Inphase/Quadrature， 同相/正交）幅相不平衡、幅频特性、群时延、相位噪声、功率放大器饱和点条件下，假设误比特率需求为1E-7，16QAM-TCM技术的信噪比需求与8PSK调制技术的信噪比需求相比，分别可节省8.85 dB、9.04 dB、8.45 dB、10.2 dB、8.5 dB、14.6 dB的信噪比；② 在非线性信道条件下，当信噪比增大时，8PSK调制技术的误比特率在1E-3数量级附近波动，不再变化；③ 假设需求的误比特率为1E-7，16QAM-TCM调制技术非线性信道信噪比仿真值与理想信道信噪比仿真值相比，损失了4.8 dB。

摘要:随着军用电子系统对网络实时性和确定性的要求越来越高，FC-AE-1553作为一种实时性强、确定性高的基于光纤通道的命令响应网络协议，已经越来越广泛地应用于航空电子环境的数据传输、飞行控制等领域。介绍了FC-AE-1553总线的基本特性，并以运载火箭遥测系统为背景，构建简单星形网络拓扑，采用FC-AE-1553总线协议为通信载体，验证FC-AE-1553总线技术在运载火箭遥测系统中的适用性。

摘要:由于跳频信号各跳之间的符号速率和符号数量不一致，特别是低速跳只含少量符号，导致时钟误差提取困难。针对高动态下的跳频信号时钟同步难题，提出基于频偏估计的钟偏反馈调整方法。该方法通过同步序列进行频率估计和钟偏估计，并结合反馈方法调整钟偏和时钟跟踪，实现了高精度时钟同步。仿真结果表明：该方法适应飞行速度7.9 km/s、加速度0.2 km/s²的超高动态，定时同步性能优越，定时精度满足高速跳频信号解调要求，且解调损失小于0.1 dB。

摘要:卫星相干光通信系统信号解调过程中，卫星相对运动会导致接收的信号光产生GHz量级的多普勒频移，信号光的远距离传输导致光信噪比极低，传统方法无法在低信噪比下补偿大范围多普勒频移，严重影响通信系统的能力。针对上述问题，本文提出了一种两段式频率捕获算法，该算法包含自动扫频和锁频控制两个阶段。自动扫频阶段通过本振光自动频率扫描将频差缩小至100 MHz量级；锁频控制阶段通过高精度的本振光频率控制与FFT变换，在低信噪比下继续缩小频差至MHz量级。仿真验证结果表明：该算法可在2 dB信噪比下补偿大动态范围的10 GHz范围多普勒频差，满足卫星相干光通信解调需求。

摘要:本文主要研究卫星导航欺骗干扰技术与欺骗防护技术，首先介绍欺骗干扰的生成方式、欺骗干扰实施策略与播发策略，并从欺骗威胁、实现难度、防护难度等多方面给出现有欺骗技术的对比分析。其次从信号体制、终端处理技术、辅助信息校验技术等三个层面介绍现有欺骗防护技术，并从欺骗适应性、实现需求、实现难度、实现效果等几方面给出防护技术对比分析。在此基础上，研究在面对不同欺骗攻击时接收机的欺骗防护框架，对于评估导航接收机的防护能力有借鉴意义。

摘要:共视时间比对通过交换两地共视数据完成远距离高精度的时间比对。针对无地面通信网地区，本文提出了一种基于北斗短报文的共视数据压缩传输方法，该方法通过将共视数据进行压缩，利用北斗的短报文功能对压缩后的共视数据进行实时传输，在无地面通信网的地区进行了共视时间比对试验。试验结果表明，本文设计的共视数据压缩方法具有较好的压缩效果，可以通过北斗短报文实现无地面通信网的情况下的实时共视时间比对。

摘要:隐身技术与高速飞行器的发展给雷达探测目标带来了严峻挑战，而长时间积累技术就是在信号处理领域帮助雷达进行目标检测时提高信噪比的一种有效方法。对于高速高机动目标而言，信号在长时间累积中会在距离域和多普勒域引起跨距离单元走动和跨多普勒单元走动问题。“两跨”问题会严重影响积累增益，传统的MTD（Moving Target Detection，运动目标检测）方法已经无法对信号进行能量累积。为了解决“两跨”问题，提高雷达对高速目标的探测性能，近些年已涌现很多方法，本文将依据目标运动模型把长时间积累下分为径向匀速运动下的长时间积累、径向加速运动下的长时间积累、径向高阶复杂运动下的长时间积累三类进行分析，对相应模型下的“两跨”问题与解决方法进行综述和总结，意在为后续研究提供参考。

摘要:弹载双基前视合成孔径雷达（Missile-Borne Bistatic Forward-Looking Synthetic Aperture Radar，MBFL-SAR）可实现俯冲段全程二维高分辨率成像，还可实现导弹间的协同作战，提高制导精度。针对此构型下发射机轨迹直接影响双基成像分辨率的问题，分析了MBFL-SAR构型下的俯冲段二维分辨率特性，结合导弹的运动特性，在二维分辨率及导弹运动学对弹道的约束下，把导弹的三维加速度变化量作为优化变量，构建了与场景内分辨率夹角相关的目标函数，利用参数自适应的改进遗传算法进行发射机弹道优化仿真。与现有的基于线性衰减模型的轨迹设计方法相比，本文所提的轨迹优化方法可更好地满足高分辨率成像的要求。

摘要:针对侦察设备处于星载SAR副瓣照射范围，从而导致截获信号湮没于强噪声背景这个问题，本文提出一种基于多站接收机之间的数据融合方法。在信号形式未知的情况下，通过此方法可以检测出淹没在噪声中的微弱信号，进行信号的分类和时频域参数的精估计。首先，将参考接收机与其他接收机之间进行互相关处理，得到峰值信息，根据峰值信息的位置得到信号与参考信号之间的延迟位置，进行延迟校准；其次，各个接收机分别进行粗步长的分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform，FrFT），记录峰值信息为精估计做准备，根据峰值角度和分数阶傅里叶反变换恢复出原始信号；最后，判定是否存在信号，若信号存在实现多站原始信号功率比的加性融合，根据多站峰值信息限定旋转角度范围，采用精步长的分数阶傅里叶变换估计出调频率和中心频率；利用联合互相关谱实现信号能量的累积，采用自适应门线和边界波谷连续取小方法，找到信号存续状态中的左右边界，估计出带宽和中心频率，计算脉宽，实现时频域信号的精估计。仿真实验表明：该方法可以在低信噪比的高斯白噪声和有色噪声背景下，对线性调频信号（Chirp）的时频参数进行有效的精估计。