机载有源相控阵雷达给告警器带来的威胁

介绍了机载有源相控阵雷达的工作原理,对其功率管理技术和使告警接收机失配技术的工作特点进行了深入的分析,并从雷达告警器的角度总结了其信号参数随机化的特点,指明了目前雷达告警器无法有效告警此类信号的原因,最后给出了应对策略,为下一步研制新型机载雷达告警器提供了借鉴。     

RWR/ESM系统的“虚警”和“漏警”

RWR/ESM系统中对于诸如“虚警”、“漏警”等概念,经常从理论上和应用上混淆。结合RWR/ESM系统实际信号处理流程和功能,从信号统计检测理论出发,对比雷达/通信相关概念,发现传统意义上的“虚警”、“漏警”已不足以描述RWR/ESM对威胁的检测识别错误,为此基于多元假设检验理论,结合信号威胁等级,重新梳理RWR/ESM系统中信号检测类型的概念,将RWR/ESM的“虚警”、“漏警”拓展为带威胁级差的“虚警”、“漏警”,增加“同级差错”概念,并初步探讨其概率、代价因子等相关特性。     

机载RWR/ESM信号感知通道中脉冲交叠分析

脉冲交叠是影响RWR/ESM系统效能的重要因素之一。针对典型四通道比幅测向体制的RWR/ESM系统中因分频段、分象限形成的多通道信号感知结构,采用仿真方式,对多辐射源信号进入RWR/ESM系统后的脉冲交叠情况进行了统计,发现RWR/ESM信道中脉冲交叠的规律:N(N\2)脉冲交叠比N-1脉冲交叠基本上低一个数量级;且脉冲交叠对不同辐射源信号序列有不同影响,脉冲交叠同时使得后续的脉冲正确配对比率比较低。     

RWR通过与血小板表面整合素α_(Ⅱb)β_3受体作用对血栓形成的影响

目的探讨含RGD(Arg-Gly-Asp)序列的RWR小肽通过与血小板表面整合素αⅡbβ(3GPⅡb/Ⅲ)a结合,对血小板聚集抑制率、血栓重量、血管组织结构的影响。方法取10名无心脑血管疾病的健康志愿者的全血,分离富含血小板的血浆(platelet-rich plasma,PRP),采用血小板聚集仪检测不同剂量(6.25、12.5、25、50、100、200μmol/L)RWR对二磷酸腺苷二钠(ADPNa2)诱导的血小板聚集抑制率的影响;分别用0.3、0.6、1.2mg/kgRWR作用家兔及0.6、1.2、2.4 mg/kg RWR作用大鼠,建立兔动静脉旁路循环血栓模型和大鼠三氯化铁血栓模型,观察血栓重量的变化和血管组织结构的变化。结果随着RWR剂量增加,血小板最大聚集率降低,血小板聚集抑制率增加,RWR对血小板聚集抑制率的半数有效抑制浓度(IC50)为16.0μmol/L。随着RWR剂量的增加,血栓重量减少,血栓形成的抑制率增加,血管腔堵塞程度减弱,血管腔内孔隙增加。结论 RWR小肽通过与血小板表面整合素αⅡbβ(3GPⅡb/Ⅲ)a受体结合,抑制血小板聚集和抗血栓。     

结合重要节点信任传播的社会化推荐算法

融合社交信息的推荐算法有效缓解了推荐算法中的数据稀疏性问题和冷启动问题,近年来受到极大的关注。但社交信息依然存在数据稀疏性问题,而且社交网络提供的二值数据无法衡量不同用户间的信任程度。针对这些问题,利用重启随机游走算法获取社交网络中的重要节点。提出重要节点信任传播算法建立重要节点和其他用户节点之间的信任关系,同时利用节点的结构信息进一步量化用户间的信任权重,以得到更精确的推荐结果。在三个公开数据集上的实验表明,结合重要节点信任传播的社会化推荐算法（INTP-Rec）丰富了社交信息,有效地提高了推荐算法的准确率和召回率。     

美军机载RWR/ESM系统现状与发展

介绍了美军主要机载平台(战斗机、直升机、预警机、电子战飞机)的雷达威胁告警/电子支援措施(RWR/ESM)系统的发展情况,包括型号的更迭、各型号的特点、作用对象及工作模式等方面,然后分析了美军机载RWR/ESM系统涉及的关键技术,最后指出了美军机载RWR/ESM系统的发展趋势。相关内容对从事该领域研究的技术人员具有参考价值。     

基于VXI总线技术的RWR自动测试诊断系统构建

基于VXI总线技术,构建了RWR自动测试诊断系统,可对RWR各功能、性能参数快速、准确地测试,并依据测试数据进行故障诊断,给出维修策略。硬件平台基于高可靠的VXI,软件采用GPTS3．0,INCON2．0开发,用户只需键盘、鼠标操作即可完成复杂的测试和诊断。实践表明,该系统具有通用性、开放性和扩展性的特点,用户界面友好、操作方便,提高了测试并口排故效率,有效节省了RWR维护保障费用。     

基于随机点积图的图像标注改善算法

针对自动图像标注中底层特征和高层语义之间的鸿沟问题,提出一种基于随机点积图的图像标注改善算法。该算法首先采用图像底层特征对图像候选标注词建立语义关系图,然后利用随机点积图对其进行随机重构,从而挖掘出训练图像集中丢失的语义关系,最后采用重启式随机游走算法,实现图像标注改善。该算法结合了图像的底层特征与高层语义,有效降低了图像集规模变小对标注的影响。在3种通用图像库上的实验证明了该算法能够有效改善图像标注,宏F值与微平均F值最高分别达到0.784与0.743。     

基于脉冲样本图的机载RWR/ESM辐射源威胁评估

辐射源威胁评估是机载雷达告警器/电子支援措施(RWR/ESM)的重要功能,为了提高机载RWR/ESM设备应对复杂电磁环境的能力,建立了基于脉冲样本图的威胁评估专家系统,通过雷达威力模型确定了以脉冲样本图为输入的评估指标,运用TOPSIS方法,使得评估系统客观、有效,贴近电子战要求,符合机载RWR/ESM工作流程。仿真证明了评估系统的有效性及可行性。     

基于网络表示学习与随机游走的链路预测算法

现有的基于随机游走链路预测指标在无权网络上的转移过程存在较强随机性,没有考虑在网络结构上不同邻居节点间的相似性对转移概率的作用。针对此问题,提出一种基于网络表示学习与随机游走的链路预测算法。首先,通过基于深度学习的网络表示学习算法——DeepWalk学习网络节点的潜在结构特征,将网络中的各节点表征到低维向量空间;然后,在重启随机游走（RWR）和局部随机游走（LRW）算法的随机游走过程中融合各邻居节点在向量空间上的相似性,重新定义出邻居节点间的转移概率;最后,在5个真实数据集上进行大量实验验证。实验结果表明：相比8种具有代表性的基于网络结构的链路预测基准算法,所提算法链路预测结果的AUC值均有提升,最高达3.34%。