简介:战术级一体化联合作战作为未来战争重要形式之一,对通信网络设计提出了较高要求。由于战术通信网络具备多手段、弱连接和拓扑快速变化的特点,因此需解决快速接入和组网问题。另外,联合作战模式引入了更多类型的作战应用,不同作战应用具有不同通信网络需求。为了适应战术通信环境,实现通信资源的灵活调度,保障不同类型业务的服务质量,对战术通信网络特点以及在战术通信环境下第5代移动通信技术(5G)需求和军用化方式进行了分析,并进一步在5G网络架构与技术架构基础上,给出了5G通信技术战术应用研究方向。
简介:为了克服战术环境下路径规划任务面临的战术单元计算存储资源有限、地理地貌信息复杂及作战需求灵活多变的困难,提出了一种面向战术环境的智能路径规划设计。首先,将三维地理信息转换为二维栅格图像,利用卷积神经网络提取其信息特征;然后,利用机器学习算法改进A*算法找寻路径的启发函数,实现了面向战术环境的智能路径规划算法设计。最后,立足于实际网络环境进行服务化业务改造,通过仿真试验验证了该算法在复杂地理环境的适用性、战术网络环境的有效性及战术环境的可行性。
简介:通过推导单频信号和线性调频(LFM)信号旋转角正负对称的分数阶Fourier变换(FRFT)模函数,得到一个有用的结论:单频信号正负对称旋转角的FRFT模值相等,模函数关于中心点对称,而对于LFM信号,其模幅度差别很大。根据此结论提出了一种基于观测信号正负对称旋转角的FRFT模之差的反辐射导弹(ARM)检测方法。此方法可以有效地消除载机信号的干扰。仿真结果表明,此方法在低信噪比下能有效地检测出ARM。