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基于多级智能体框架的巨星座构建技术
1
作者 樊昀 郑瑾 +2 位作者 王晓婷 张强 邱松 《航天技术与工程学报》 2025年第1期1-10,共10页
近些年,随着在轨卫星数量的急剧增长,传统的单一功能星座各自独立演进的发展模式已无法满足未来需要。针对以异构巨星座为基础的新一代天基信息体系中亟待解决的异构星座网络链路设计、时空基准对齐、复杂多任务协同等关键难题,结合国... 近些年,随着在轨卫星数量的急剧增长,传统的单一功能星座各自独立演进的发展模式已无法满足未来需要。针对以异构巨星座为基础的新一代天基信息体系中亟待解决的异构星座网络链路设计、时空基准对齐、复杂多任务协同等关键难题,结合国内外异构巨星座发展情况与技术研判,以支撑统合重大工程及商业星座资源为目标,提出了一种基于多级智能体框架的异构巨星座构建方案。该方案设计了包含单星、区域与全局的多级智能体框架,并建立了与架构相匹配的智能体功能实现机制,实现了体系升级重构。基于多智能体框架的结构可有效管理复杂异构星座体系,并实现其应用与迭代,为在复杂条件下赢得天基信息优势奠定了坚实基础。 展开更多
关键词 复杂异构巨星座 多级智能体 天基信息体系 星座构建 体系集成
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零记忆增量学习的复合有源干扰识别
2
作者 吴振华 崔金鑫 +3 位作者 曹宜策 张强 张磊 杨利霞 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第1期188-200,共13页
非完备、高动态有源干扰对抗作战环境下,现阶段针对库内多类型单一有源干扰样本所优化训练的静态模型,在面对库外类型多样、参数多变、组合方式多元的复合干扰时,模型无法快速更新且难以应对测试样本数非均衡问题。针对此问题,该文提出... 非完备、高动态有源干扰对抗作战环境下,现阶段针对库内多类型单一有源干扰样本所优化训练的静态模型,在面对库外类型多样、参数多变、组合方式多元的复合干扰时,模型无法快速更新且难以应对测试样本数非均衡问题。针对此问题,该文提出一种基于零记忆增量学习的雷达复合有源干扰识别方法。首先,利用元学习训练模式对库内单一干扰进行原型学习,训练出高效的特征提取器,使其具备对库外复合干扰特征有效提取能力。进而,基于超维空间和余弦相似度计算,构建零记忆增量学习网络(ZMILN),将复合干扰原型向量映射到超维空间并存储,从而实现识别模型动态更新。此外,为解决样本数非均衡下复合干扰识别问题,设计直推式信息最大化(TIM)测试模块,通过在互信息损失函数中加入散度约束,对识别模型进一步强化训练以应对非均衡测试样本。实验结果表明,该文所提方法在非均衡测试条件下对4种单一干扰和7种复合干扰进行增量学习后,平均识别准确率达到了93.62%。该方法通过对库内多类型单一干扰知识充分提取,实现对多种组合条件下库外复合干扰的快速动态识别。 展开更多
关键词 雷达有源干扰 零记忆增量学习 非均衡 直推式信息最大化 复合干扰识别
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SAR目标识别对抗攻击综述:从数字域迈向物理域
3
作者 阮航 崔家豪 +4 位作者 毛秀华 任建迎 罗镔延 曹航 李海峰 《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1298-1326,共29页
基于深度神经网络的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别已成为SAR应用领域的研究热点和前沿方向。然而,有研究指出深度神经网络模型易受到对抗样本攻击。对抗样本定义为在数据集内故意引入微小扰动所产生的输入样本,这种扰动足以使模型高信... 基于深度神经网络的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别已成为SAR应用领域的研究热点和前沿方向。然而,有研究指出深度神经网络模型易受到对抗样本攻击。对抗样本定义为在数据集内故意引入微小扰动所产生的输入样本,这种扰动足以使模型高信度地产生错误判断。现有SAR对抗样本生成技术本质上仅作用于二维图像,即为数字域对抗样本。尽管近期有部分研究开始将SAR成像散射机理考虑用于对抗样本生成,但是仍然存在两个重要缺陷,一是仅在SAR图像上考虑成像散射机理,而没有将其置于SAR实际成像过程中进行考虑;二是在机制上无法实现三维物理域的攻击,即只实现了伪物理域对抗攻击。该文对SAR智能识别对抗攻击的技术现状和发展趋势进行了研究。首先,详细梳理了传统SAR图像对抗样本技术的发展脉络,并对各类技术的特点进行了对比分析,总结了现有技术存在的不足;其次,从SAR成像原理和实际过程出发,提出了物理域对抗攻击技术,通过调整目标物体的后向散射特性,或通过发射振幅和相位精细可调的干扰信号来实现对SAR智能识别算法对抗攻击的新思路,并展望了SAR对抗攻击在物理域下的具体实现方式;最后,进一步讨论了未来SAR智能对抗攻击技术的发展方向。 展开更多
关键词 对抗样本 合成孔径雷达(SAR) SAR目标识别 物理域对抗攻击 深度神经网络(DNN)
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多任务协同的多模态遥感目标分割算法 被引量：1
4
作者 毛秀华 张强 +1 位作者 阮航 杨雨昂 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3363-3371,共9页
利用语义分割技术提取的高分辨率遥感影像目标分割具有重要的应用前景。随着多传感器技术的飞速发展,多模态遥感影像间良好的优势互补性受到广泛关注,对其联合分析成为研究热点。该文同时分析光学遥感影像和高程数据,并针对现实场景中... 利用语义分割技术提取的高分辨率遥感影像目标分割具有重要的应用前景。随着多传感器技术的飞速发展,多模态遥感影像间良好的优势互补性受到广泛关注,对其联合分析成为研究热点。该文同时分析光学遥感影像和高程数据,并针对现实场景中完全配准的高程数据不足导致两类数据融合分类精度不足的问题,提出一种基于多模态遥感数据的多任务协同模型(UR-PSPNet),该模型提取光学图像的深层特征,预测语义标签和高程值,并将高程数据作为监督信息嵌入,以提升目标分割的准确性。该文设计了基于ISPRS的对比实验,证明了该算法可以更好地融合多模态数据特征,提升了光学遥感影像目标分割的精度。 展开更多
关键词 语义分割 遥感影像 多模态 深度学习 高程估计
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多域浅层特征引导下雷达有源干扰多模态对比识别方法
5
作者 郭文杰 吴振华 +3 位作者 曹宜策 张强 张磊 杨利霞 《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1004-1018,共15页
在雷达有源干扰识别任务中,如何实现多域浅层特征与时频域深层网络特征的稳健联合,并在极端小样本下维持高干扰识别准确率是亟待解决的关键问题。针对此问题,该文提出一种多域浅层特征引导下雷达有源干扰多模态对比识别方法。在充分提... 在雷达有源干扰识别任务中,如何实现多域浅层特征与时频域深层网络特征的稳健联合,并在极端小样本下维持高干扰识别准确率是亟待解决的关键问题。针对此问题,该文提出一种多域浅层特征引导下雷达有源干扰多模态对比识别方法。在充分提取有源干扰多域浅层特征基础上,设计优选单元自动选择有效特征,生成对应含有隐式专家知识的文本模态。将文本模态与时频变换图像分别输入文本和图像编码器,构建多模态特征对并映射至模态对齐高维空间中,利用文本特征作为锚点,通过对比学习引导同类干扰的时频图像特征聚合,以优化图像编码器表征能力,实现干扰识别特征类内更聚集、类间更分离。实验结果表明,相较于已有深浅特征直接联合,所提引导式联合方法可以实现特征差异处理,从而提高识别特征判别力和泛化力。且在极端小样本条件(每类干扰训练样本为2~3个)下,所提识别方法较先进对比方法的准确率提升9.84%,证明了该文方法的有效性与鲁棒性。 展开更多
关键词 雷达有源干扰识别 极端小样本 多域浅层干扰特征 多模态 监督对比学习
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光纤波导结构设计仿真软件SeeNano
6
作者 段磊 谭姝丹 徐帆江 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第19期237-245,共9页
设计高性能光纤是实现高功率光纤激光器功率提升的重要环节。为解决复杂光纤结构数字化设计难题,在光纤光学理论的基础上,初步开发了光纤波导结构设计仿真软件——SeeNano。本文介绍了多层折射率光纤的部分理论模型以及该软件的基本功... 设计高性能光纤是实现高功率光纤激光器功率提升的重要环节。为解决复杂光纤结构数字化设计难题,在光纤光学理论的基础上,初步开发了光纤波导结构设计仿真软件——SeeNano。本文介绍了多层折射率光纤的部分理论模型以及该软件的基本功能和两个典型案例,利用该软件计算了模场分布、有效折射率、有效模场面积、色散等重要参数,并将计算结果与商用软件计算结果进行了比较。该软件可在一定程度上降低多层折射率光纤的研究和设计难度,有望推动国产光纤设计软件的发展。 展开更多
关键词 光纤波导 光纤结构 阶跃折射率光纤 渐变折射率光纤 传导模式 仿真软件
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