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    Aerospace Electronic Warfare

    Aerospace Electronic Warfare

    JournalISSN 1673-2421

    年发文量

    研究主题

    论文(2150)

    排序
    1The development and military benefit analysis for US army joint operation concept
    Yuan Yuan, Su Yurui, Wang Hongjun

    美军作战概念是特定时期针对中长期安全挑战、围绕军事力量运用与建设而提出的系统性方案,是研究美军军事理论技术发展历史和趋势的重要抓手.梳理了美军联合作战概念框架,研究了美军联合作战概念开发流程机制,分析了其牵引推动军事力量建设运用的作用效益.

    2023
    引用
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    加入学术空间
    2Characteristics of monocrystalline silicon damaged by 193 nm ultraviolet laser
    Wang Xi,Lei Wuhu, Zhang Yongning,Wang Biyi, Li Le

    主要开展了 193 nm紫外激光对单晶硅的损伤实验,观察分析了材料表面的损伤形貌,建立了 193 nm紫外激光损伤单晶硅的理论模型,计算分析了材料的温度场及应力场分布,讨论了损伤形貌及损伤机理.研究结果表明:193 nm紫外激光对单晶硅的损伤机理主要为热力耦合效应,硅材料表面产生严重的熔融烧蚀和裂纹状的应力损伤,计算得到 193 nm紫外激光对单晶硅的熔融损伤阈值为 0.71 J/cm2、热应力损伤阈值为0.42 J/cm2.

    2023
    引用
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    加入学术空间
    3The UAV target detection algorithm based on twin support vector machine
    Yu Bo, Ma Xiaobin, Cao Yuwei, Liang Meng, Li Yansong

    无人机属于机动目标,有时会集群出现,这对传统的目标检测与跟踪技术提出了更高的要求.如何提升目标检测与跟踪算法的性能一直是研究人员密切关注的问题.针对传统目标检测算法在低信噪比下无人机检测性能不佳的问题,提出了一种基于孪生支持向量机的无人机目标检测方法.利用仿真软件对雷达探测到的无人机回波数据进行仿真建模,得到不同信噪比下的回波数据.在此基础上,对回波数据进行预处理形成无人机目标检测数据集,并使用数据集对检测方法进行训练与测试.然后与恒虚警检测算法和基于支持向量机的雷达目标检测算法进行性能对比分析.实验结果表明,该方法不仅能保证传统算法在高信噪比下优越的检测性能,与此同时在低信噪比下也能实现精准目标检测,缓解了传统检测方法在低信噪比时的检测精度下降的问题.

    2023
    引用
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    加入学术空间
    4Two-layer satellite collaborative beamforming algorithm based on statistical CSI
    Feng Yifan, Wang Zhenbiao, Liu Xiaoyu, Ma Biao,Han Lüe

    针对高轨和低轨卫星构成的双层卫星通信系统,提出了 2种协作式波束成形(BF)算法,从而采用认知无线电技术实现卫星通信网和地面移动网的频谱共享.具体而言,在地面网络作为主网络、卫星网络作为次级网络且系统仅已知统计信道状态信息的情况下,提出了基于次级用户信干噪比最大化的波束成形算法,以及提出基于主用户受到干扰最小化的波束成形算法,得到2种算法相应的最优波束成形权矢量解析表达式.最后,计算机仿真验证了所提2种波束成形方案的正确性以及有效性.

    2023
    引用
    AI阅读
    加入学术空间
    5Starlink threats and relational analysis
    Wu Xiaohe, Lin Xia, Yin Yanwei, Yang Zhao

    根据公开数据,从时间域、空间域覆盖等方面分析了"星链"卫星系统的通信支持能力,研究了空域压制、空域跟踪瞄准等干扰方法,计算了不同干扰带宽、天线口径条件下有效干扰功率阈值.

    2023
    引用
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    加入学术空间
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    高被引作者

    作者引用发文
    JingShu Yang5442
    Jiang Wang5401
    YouPei Fang10928
    Shuang Zhao9924
    LiPing Wang8729
    WeiQiang Zhu8131
    LianDong Wang6926
    JianGang Rong6521
    Ming-Hao He566
    Qi Wang5213

    高产作者

    作者引用发文
    WeiQiang Zhu8131
    LiPing Wang8729
    YouPei Fang10928
    LianDong Wang6926
    Shuang Zhao9924
    JianGang Rong6521
    Fucheng Guo4820
    Yiyu Zhou4120
    YongHu Ceng3818
    Yongshun Zhang3317

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