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| 1 | 认知电子战发展趋势:从单体智能到群体智能显示文摘随着人工智能、通信技术、无人系统等技术的快速发展,通信对抗装备智能水平不断提高,无人集群作战也在持续地深化和落地应用,这给认知电子战技术的研究带来了新的机遇和挑战,推动了认知电子战内涵从单体化向群体化演进。为促进认知电子战发展有效适应未来新型智能作战装备和新型无人集群作战样式,在综述认知电子战概念、内涵以及认知电子战单体智能研究的基础上,从无人集群作战背景出发,结合群体智能算法,提出了认知电子战群体智能的概念并对其内涵进行详细的阐述,指明了其对认知电子战的研究价值、应用价值以及发展前景。最后,在体系对抗的视角下,进一步对认知电子战群体智能未来可能的发展方向进行了较为全面的展望。 | 王健 杨渡佳 黄科举 李小帅 杨俊安 | 2023 | 信息对抗技术2023，2，4： | 2 |
| 2 | 基于嵌入坐标注意力的DRGNN在失真信道下射频指纹识别显示文摘使用10个LoRa设备和示波器在视距(line of sight,LOS)信道、非视距(non line of sight,NLOS)信道、有扰信道下进行了数据采集并构建了数据集。为了解决当输入为一维时序数据时坐标注意力(coordinate attention,CA)只能在时域上做特征增强,提出一种DCTCA机制,将输入特征图通过离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)由时域转换到频域以增强在频域上的特征,将时域上的特征图与频域上的注意力图融合实现多维度的特征增强。嵌入到由残差网络(residual network,ResNet)和门控循环网络(gated recurrent unit,GRU)级联的DRGNN网络进行射频指纹特征提取并完成识别。实验结果表明,在有扰信道下网络模型识别准确率可达79.2%,明显优于CNN1D的67.7%和LSTM的45.8%.。通过对比消融实验证明了DCTCA机制的有效性。 | 莫晨 郭恩全 邱志强 | 2023 | 兵器装备工程学报2023，44，S02： | 0 |
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