无人机群通信网络态势感知研究现状与发展趋势

无人机群作战被认为是颠覆未来战场的新型作战力量,通信网络是牵引着无人机群正常运行的"风筝线",是连通无人机群的"神经脉络",无人机群通信网络态势(离散状态、全局形势以及演化趋势)信息的高效可靠获取是突破"电磁迷雾"并取得未来战场制信息权的基础和关键。本文从战场网络态势感知、典型无人机群作战项目、无人机群通信网络态势感知研究动态三个方面综述了国内外相关研究现状,分析了当前研究存在的不足,展望了未来发展趋势。     

基于生成对抗网络的数据增强方法及应用

对于小样本电磁信号识别,数据增强是一种最为直观的对策。利用生成对抗网络(GAN)产生虚假信号样本,设计粗粒度和细粒度筛选机制对生成信号进行筛选,剔除质量较差的生成信号,实现训练样本集的有效扩充。为验证所提数据增强算法的有效性,在RADIOML 2016.04C数据集上进行测试。实验结果表明,本文所提方法对小样本电磁信号识别准确率有较好的提升效果。