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无人机博弈对抗方法研究综述
吴杰宏;张楠;随着人工智能技术的迅猛发展，无人机凭借其体积小、机动性高、成本低等优势，在空中侦察与监视、协同火力打击以及战术支援等博弈对抗场景中展现巨大潜力，正逐步演化为现代空战体系中不可或缺的关键力量。然而，高动态的信息流、战场通信干扰以及极端气候等不利因素限制了传统地面控制站的有效性，由此凸显了无人机自主决策与控制能力的重要性。为应对这一挑战，提出了一系列基于博弈论、优化方法和人工智能方法的新型高效对抗决策模型。尽管无人机自主决策与控制领域的研究取得了大量进展，但尚缺乏对其方法的系统性总结与综合分析。因此，分析、归类、总结了无人机博弈对抗自主机动决策方法并全面回顾了其最新研究进展。通过分析比较相关研究，着重阐述了无人机对抗领域研究的重难点以及已取得的成果，讨论了无人机对抗技术所面临的挑战，为未来的无人机协同对抗方法研究提供了启示。
大语言模型中的思维链技术综述
杜家乐;陈曙东;叶亮;王尔刚;赵一同;在计算资源不断增强的供给推动下，大语言模型的参数规模持续扩大，其在自然语言处理中的任务表现也更加卓越。但在面临推理问题，尤其是在常识推理或数学问题上，仍然存在一定的局限性。思维链技术通过引导模型生成推理步骤，显著提升了其在不同领域问题的解决能力。本文不仅从训练方式的角度梳理了思维链的理论基础系统和技术演进，还进一步对如政务服务，企业数字化等应用场景作了进一步的讨论。最后，结合人工智能的发展趋势，从人工智能智能化程度的角度论述了思维链在大语言模型走向更高认知水平中必不可少的作用，并指出其在当下面临的挑战与亟需解决的技术瓶颈。
基于分级负载均衡的LEO星座网络分区路由算法
林楷瀚;仇姝文;丁良辉;张亚生;何辞;王旭阳;大规模低轨星座卫星网络分区路由算法将网络划分为多个区域，通过限制路由洪泛显著降低了网络信令开销。然而，现有分区路由方法存在区域间信令冗余以及负载均衡度弱的问题。因此，本文提出一种基于分级负载均衡的分区路由算法（Hierarchical Load-balancing based Partition Routing,HLPR），通过优化区域划分以及区域间、区域内两级路径选择提升路由性能。在区域划分阶段，HLPR基于节点边界法设计了路由信令开销最小化的区域划分方法。域间路由基于低负载和多可用路径优先原则选择区域级路径，实现区域间负载均衡。域内路由通过路径负载容量最大化和多径均衡分流实现区域内负载均衡。仿真结果表明，与现有分区路由算法ASER相比，HLPR降低了平均路由信令开销，并显著改善了吞吐量、丢包率和端到端时延等网络性能。
基于图形处理单元的无人机快速遗传算法路径规划研究
李丽;董静娅;为解决无人机在高速动态环境中轨迹调整自主性低、响应速度慢的问题，提高无人机在飞行过程中动态路径规划的机动性和准确性，提出了一种基于图形处理单元(GPU,GraphicsProcessingUnit)的并行无人机路径规划方法。首先，在图形处理单元中引入遗传算法，将飞行轨迹构建为以圆弧连接的系列线段，形成适用于固定翼无人机移动的平滑路径。其次，考虑无人机的动态约束提出适应度函数，最大程度减少燃料消耗和平均飞行高度，提高无人机续航里程，并降低被敌方雷达探测的概率。最后，将适应度函数应用于图形处理单元，开发了不同的并行化策略，并通过实验比较分析，实现了固定翼无人机快速路径规划。实验结果表明，所提方法能够使固定翼无人机在复杂三维环境中快速实现最优轨迹路径计算与规划，并提升无人机的航程及隐蔽性。此外，与基于中央处理单元(CPU)的顺序路径规划方法相比，所提方法的平均运行时间仅为0.647s，路径规划速度可提升290倍以上。
5G系统PBCH DMRS盲检测算法研究
闫松松;黄劲;田悦;5G通信网络中，用户设备（User Equipment， UE）在进行首次系统连时必须先完成下行同步流程。该流程通过搜索并解调同步信号块（Synchronization Signal Block， SSB），以获取主信息块（Master Information Block， MIB）的相关信息。解调参考信号（Demodulation Reference Signal， DMRS）盲检测，是5G新空口（New Radio， NR）系统中进行下行同步的关键组成部分，DMRS序列主要用于SSB索引计算和物理广播信道（Physical Broadcast Channel， PBCH）的信道估计，其解调性能直接决定了MIB解码的准确性。为了确保DMRS盲检结果的准确性，需要对待检测信道进行相应的补偿。针对这一问题该研究提出了一种适用于低速场景下的PBCH DMRS检测算法，该算法能够在保证较高检测准确性的同时，降低运算复杂度。仿真结果验证了新算法在相同误检率条件下，具有更好的抗噪性能与更低的计算复杂度。
基于IMS的智能多媒体通信技术研究
焦立彬;王明;马文学;王建超;针对指挥调度业务多样化、指挥移动化、通信智能化以及多制式融合通信的需求，开展基于IMS的智能多媒体通信技术研究，提出了基于IMS的智能多媒体通信系统，并从系统技术架构和应用场景设计，媒体控制、会议混音、视频会议、跨网短数据、智能语音与基础管理等业务单元设计实现等方面进行了详细阐述。系统基于IMS、语音识别、融合通信、WebRTC等关键技术，实现不同制式、不同网络环境下的通信系统有效整合、指挥调度统一接口及通信业务全融合，并在应急指挥和电力调度等多个场景示范应用，为融合指挥和智能调度提供了有力的通信支撑，可有效提升协同指挥效率。
基于特征交互的差异化场景文本定位识别方法
黄海权;韩光;在现实场景中应用场景文本定位识别方法时，推广到与训练数据场景存在差异的新场景的能力是必不可少。然而，现有的很多方法都是利用海量数据驱动的方式，将海量常见的场景文本图像数据送入深度学习模型进行预训练或者微调，这些模型能在公共测试集上有不错的性能表现，但缺乏应用到新场景中的能力。为此提出了一种基于特征交互的差异化场景文本定位识别方法（Feature Interaction-based Differential Scene Text Spotter Network，FIDNet），可以对常见场景的文本和新场景的文本进行高效地定位识别。FIDNet基于文本定位和文本识别协同化的架构，利用多层次双向融合网络深度提取图像特征，随后对潜在子任务对应的文本特征进行自适应加权交互和迭代优化，进一步提高模型对文本定位识别的能力。实验结果证明了所提方法能够有效定位识别各种形状的文本和快速应用到新的场景。
国外无人机集群航电系统相关开放架构研究与思考
樊振华;陈旸;陈金勇;无人机集群以其在作战效率、生存率和性价比方面的优势，逐渐成为现代作战体系中的重要作战力量。通过充分调研国外无人机集群项目研究成果，首先系统性介绍了国外在航电系统领域中硬件、软件和任务应用相关的开放系统架构；其次，对上述架构进行了层次化梳理和交互关系分析，并重点讨论了MASC架构的设计思想；最后，基于MASC架构设计了集群任务框架，梳理了集群任务理解-规划-执行控制流程，为进一步开展无人机集群航电系统相关技术、算法、标准设计提供参考。
基于深度学习的下行OTFS-SCMA系统信号检测方法
周围;向波;杨瑜;黄华;张艺;正交时频空（Orthogonal Time Frequency Space，OTFS）调制具有很强的抗多普勒干扰能力，因此其在高移动速度的通信场景下应用广泛。稀疏码多址（Sparse Code Multiple Access，SCMA）是一种码域的非正交多址（Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA）技术，在使用少量资源的情况下可实现更多用户的连接。结合OTFS和SCMA技术可以满足5G高速移动环境下的海量连接。针对下行OTFS-SCMA系统中传统信号检测方法存在性能受限问题，提出了基于深度学习的信号检测方法，设计了适用于多用户信号检测的深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）结构和卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）结构。将经过扩展车辆信道模型仿真生成的数据通过DNN和CNN进行离线训练，得到最优的训练模型，并用于在线检测。通过理论分析和仿真实验，对不同方法的复杂度和误码率进行了研究，结果表明，不论是在完美和非完美信道估计情况下，或者是噪声服从t分布的场景，本文的检测方法具有更优的误码率性能，且具有较低复杂度。
基于OFDM的低轨卫星跳波束系统资源调度与分配算法研究
周硕;张晨;张更新;低轨（Low Earth Orbit, LEO）卫星跳波束技术为资源灵活调度奠定基础，且OFDM技术可以更好地对时频资源进行调度。同时业务量需求急剧增加，业务种类也越来越多样化。在星上资源受限的情况下，为提升低轨卫星系统中用户的服务质量（Quality of Service, QoS），需要将系统资源优化的颗粒度深入到用户级。因此，提出了一种基于OFDM的低轨卫星跳波束系统资源调度与分配算法，在波束层面考虑业务需求和链路条件，利用粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法进行时间、空间和功率资源分配，在用户层面针对用户等级、QoS需求进行时间、频率和功率资源分配。相较于传统算法，提高了系统吞吐量，并降低了系统平均时延。