基于机器学习的智能光电对抗系统研究

发布时间：2020-12-29 01:50

　　随着以机器学习为核心实现手段的人工智能快速发展,世界各国开始探寻人工智能技术在军事领域中的应用。为了应对越发复杂的现代化战场环境,传统的电子战正逐步向智能电子战演变。探究作为电子战重要组成部分的光电对抗技术,提出了智能光电对抗系统的总体方案,并分析了智能光电对抗系统的能力特点,为实现光电对抗智能化提供了研究思路。 

【文章来源】：光电技术应用. 2020年05期

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

美军电子战战略演变进程

光电对抗是指利用光电装备与器材，对敌方光电观瞄器材和光电制导武器进行侦察告警、实施干扰，削弱甚至破坏其作战效能，同时保护己方装备、武器和战斗人员免遭敌方光电装备的侦察与干扰，保障其充分发挥作战效能的一种战术手段。主要包括紫外、激光、可见光与红外等对抗领域；根据对抗目的的不同，分为光电侦察告警、光电干扰、反光电侦察与抗光电干扰[5]。光电对抗技术体系如图2所示。随着光电技术的发展，光电对抗技术体系越发庞大，单一波段的光电对抗技术已经无法满足日益复杂的战场环境对于光电安全的需求，复合光电对抗技术广泛应用[6]。以光电侦察告警技术为例，根据战术需求，采用多波段光电传感器，对战场环境进行复合探测，识别威胁信息，对数据融合处理，获取更加完善的战场信息。在此过程中通过信息共享，实现功能相互支援，为优化资源配置与任务综合分配提供信息支撑。

“人工智能”是一种以计算机为载体、运用数学算法进行逻辑判决、通过编写可执行的程序，让机器模仿人类分析、推理、思考和学习等智力活动的技术。所有被用来实现人工智能的算法统称为机器学习[7]。机器学习的目的是使用算法分析数据，从中学习并做出推断或预测。图3是部分机器学习算法与其提出时间。在这些算法的基础上，衍生出适用场景更加广泛的算法。比如以神经网络为基础的一系列深度学习算法。表1对一些典型的机器学习算法的性能进行了对比。图4是机器学习模型构建流程。2.3 智能光电对抗系统总体方案

【参考文献】：
期刊论文
[1]美俄人工智能军事应用发展分析[J]. 缐珊珊.  大数据. 2020(04)
[2]国外光电对抗技术的发展动向与分析[J]. 白小叶,张建宇.  舰船电子工程. 2020(06)
[3]人工智能在军事情报工作中的应用现状、特点及启示[J]. 王天尧,吴素彬.  飞航导弹. 2020(04)
[4]智能化光电对抗技术框架发展构想[J]. 丁宇,李宇海.  光电技术应用. 2018(06)
[5]认知电子战体系结构与技术[J]. 王沙飞,鲍雁飞,李岩.  中国科学:信息科学. 2018(12)
[6]人工智能在军事领域中的应用及其发展[J]. 蔡亚梅.  智能物联技术. 2018(03)
[7]光电对抗技术及其发展[J]. 刘松涛,高东华.  光电技术应用. 2012(03)



本文编号：2944771