电磁空间作为贯穿传统安全与非传统安全领域的跨域作战空间,已成为国家安全博弈的战略制高点。电磁空间安全体系能力更是重塑战争形态、决定制胜权的核心变量。在梳理电磁空间安全概念的发展与演进脉络基础上,凝练其发展过程中呈现的“三维”跃升特征,提出基于多视角的电磁空间安全体系架构及内涵要义,阐述当前电磁空间安全发展和面临的技术挑战,从多个层次、有针对性地提出电磁空间安全技术体系发展建议,为捍卫电磁空间主权、维护电磁空间安全提供理论与实践参考。

无人机集群在军民领域应用前景广阔,发展迅速,面向集群的通信与组网技术是支撑其生成体系、发挥协同效能的关键,为此,系统梳理了面向无人机集群通信与组网的关键技术、研究现状和发展趋势。分析了无人机集群的典型应用场景和组网需求;从物理层、数据链路层和网络层分别深入论述关键问题和解决方案;结合无人机的信息物理融合特性,分析总结了通信、计算与控制的深度耦合效应及其联合优化方法;针对智能化赋能,剖析了“意图理解-环境适配-资源调度”三位一体的智能架构及其最新研究进展,并面向工程化应用,探讨了高频段通信硬件优化、天线轻量化等关键问题;展望了无人机集群融入未来空天地一体化网络的前景和下一步发展方向,旨在为无人机集群通信与组网领域的顶层规划设计与未来关键技术攻关方向提供参考。

为系统总结注意力机制与雷达图像智能处理方向的研究进展,本文梳理了注意力机制的发展脉络,并详细介绍了以通道注意力、空间注意力、自注意力和混合注意力等为代表的典型注意力机制模型。在此基础上,从雷达图像预处理、目标检测、图像分割、目标识别等任务出发,阐述了各类注意力机制在雷达图像智能处理中的创新应用。为了验证注意力机制的应用性能,基于雷达图像目标检测应用对不同注意力机制进行了性能对比分析。最后,从可解释性、高效注意力机制设计、多模态融合下的注意力机制优化、基础模型中的注意力机制设计四个方面进行了未来研究方向的讨论和展望。

面向复杂水体条件下的高光谱水下目标检测,围绕成像机理、特性建模与算法设计三条主线,对该领域研究进展进行了系统综述。从高光谱水下成像机理出发,将现有方法归纳为光谱预测、光谱复原、波段选择、像素分类与特征构建五类,比较其在机理一致性建模、畸变修正、表征稳健性与可解释性方面的差异与联系。分析表明,现有方法在先验依赖、信息利用方式与跨场景适应能力上各具特点,技术路线正由机理解析逐步向机理与数据协同、生成式建模与特征构建融合演进。在此基础上,总结了当前在复杂环境适应、可靠性建模与泛化能力提升方面面临的主要挑战,并展望了可微物理建模、不确定性表征与跨场景泛化机制等未来方向。

现有基于统计优先级的多址接入(statistic priority-based multiple access,SPMA)协议退避机制依赖静态函数模型且优化参数维度单一,导致无法适应无人机自组网的动态传输和多优先级需求。为此,将SPMA协议中节点选择退避时间的动态决策过程建模为马尔可夫决策过程,创新提出了基于双重深度Q网络(double deep Q-network,DDQN)算法的SPMA协议智能退避策略。该策略综合考虑业务优先级、阈值和信道负载等因素,使用DDQN算法在有限、离散的动作空间中选择退避时间。仿真结果表明,相比传统二进制指数退避策略和基于对数函数的退避策略,所提策略对低优先级业务的传输时延最大可降低33.3%、首次退避成功率可提升18%,有效提高传输成功率并能适应网络规模的变化。

随着科学研究和工业生产对纳米级精度的需求日益增长,能够生成和控制纳米级精度运动的柔顺纳米定位技术已成为高端装备的关键支撑。定位行程和谐振频率主导着纳米定位系统的工作空间和响应速度,但二者间存在原理性的矛盾,难以兼顾。本文以大行程、高谐频柔顺纳米定位技术为研究对象,从系统构成、关键性能指标等方面介绍了行程与谐频间矛盾问题的内在机制,并从基于不同致动方式的纳米定位器设计、相关控制问题及控制方法等方面介绍了国内外研究学者为解决这一问题所开展的探索与实践,分析了研究现状并讨论了发展趋势,为我国高端装备与精密仪器的发展提供了有益参考。

随着非结构化环境作业需求的提升,固定构型机器人在环境适应性、容错性与任务复用性方面的局限性日益突出。模块化可重构机器人由标准化的同构或异构模块组成,可通过拓扑重组实现形态与功能重构。针对现有研究多按几何构型或连接拓扑分类、难以揭示不同系统重构本质差异的问题,本文从重构机理视角出发,将模块化机器人归纳为不可自重构、移动自重构、利用位姿变换(平移/旋转)自重构和利用关节运动自重构四类,系统综述了各类系统的机械实现原理、典型样机、控制特点及适用场景,并比较分析了其在结构紧凑性、运动能力、控制复杂度、能量效率和环境适应性等方面的优势与局限。本文可为模块化可重构机器人的构型设计、重构策略选择与应用优化提供参考。

二维半导体以其原子级厚度、表面光滑无悬挂键以及对短沟道效应的抑制能力,被国际器件与系统路线图确立为未来亚纳米节点的关键候选材料。围绕二维半导体从基础材料科学到系统级集成的全链条发展现状,分析了二维半导体相较于传统硅基材料的本征物理优势与制备工艺进展,重点评述了二维半导体晶体管接触电阻工程、栅介质集成、器件架构演进等核心工艺模块的最新进展与技术瓶颈。详细追溯了从早期单晶体管验证到较大规模集成电路的发展脉络,分析了集成过程中的材料-工艺-设计协同挑战,并进一步探讨了未来二维半导体在感存算一体、神经形态计算及异质集成等新兴范式中的独特潜力。

卫星集群作为一种分布式协同航天器系统,在对地观测、在轨组装、深空探测等领域具有巨大的应用价值。在空间动态环境与星载计算资源受限等约束下,如何设计高效的集群轨迹规划求解方法是确保集群任务顺利开展的核心问题。面向国内外典型的卫星集群系统,归纳整理了卫星集群的应用场景以及发展趋势。对卫星集群轨迹规划方法研究进行了综述,分别从欧氏空间和流形空间两个维度出发,讨论了现有方法的优缺点。并从当前热门研究的机器学习方法出发,探讨了深度学习和强化学习结合传统方法的卫星集群轨迹规划方法发展现状。最后总结了卫星集群轨迹规划方法面临的问题,并展望了其未来研究方向。

针对研制宽速域飞行器的实验需求,对马赫数范围是3~4.5的超声速变马赫数风洞开展研究,提出一种连续变马赫数喷管方案并进行超声速变马赫数风洞设计和流场校测。基于普朗特-迈耶(Prandtl-Meyer,P-M)膨胀理论,设计单一自由度调节喷管以实现连续变马赫数。采用数值计算和校测实验对变马赫数方案进行验证。数值计算结果表明,变马赫数喷管的流场在不同马赫数工况下呈均匀分布。喷管中心线马赫数校测实验给出了马赫数均方根、最大马赫数偏差和马赫数误差,连续变马赫数喷管出口马赫数和膨胀角度的关系符合P-M理论。超声速连续变马赫数风洞通过控制喷管旋转角达到连续改变马赫数,同时保证高品质实验流场的设计目标,为超声速变马赫数流动的实验研究设备提供一种简化方案。

在数据工程中,通过应用人工智能方法,提高对现实世界中多源、异构、高噪声的大规模原始数据的处理效果,已经成为当前研究热点。基于数据工程的总体研究框架,按照数据清洗、数据连接、数据发现三个关键环节的设计,系统梳理了数据工程智能化方法的最新研究进展,详细分析了每个关键环节智能化方法的思路和效果。进一步地,结合智能技术发展趋势对其在数据工程领域的未来研究给出了展望。

计算机生成兵力(computer generated force,CGF)是军事仿真系统的核心,传统建模方法存在知识表征僵化、高质量样本稀缺、决策复杂性建模不足、行为进化能力欠缺等瓶颈,大模型为破解上述难题提供了新范式。本文从数据知识增强、决策智能生成、能力迭代进化三个维度系统阐明大模型赋能路径,围绕感知、决策、行动、角色、记忆五个关键模块,详细阐述基于大模型的CGF决策行为建模框架,梳理各模块技术实现路线与代表性研究成果,归纳关键技术特点与应用现状,并从决策实时性、决策质量、决策逼真性、决策评估体系、决策风险控制五个方向提出未来研究重点,可为智能CGF研究与军事仿真智能化升级提供系统性参考。

社会治理现代化是国家治理体系和治理能力现代化的重要内容。随着移动通信、卫星定位等多种位置感知技术融合发展,海量具有时空标识的移动大数据为实现高精度、实时化与科学化社会治理提供了重要契机。本文归纳了移动大数据的5V+5C特征与主要来源,梳理了移动大数据驱动的移动行为规律挖掘与移动网络模型构建研究进展,探讨其在贫困识别、经济评估、疫情防控、应急响应等关键社会治理场景中的典型应用。在此基础上,进一步分析了移动大数据在可代表性与数据偏差、隐私保护与使用合规性问题方面的局限,也对其未来在多源数据融合与时空语义对齐、隐私保护计算与灾害场景实时响应、人工社会生成与大模型驱动的数字推演等方向的研究前景进行了展望。

随着图像数据规模的迅速增长,大规模图像检索对效率提出了更高要求。深度哈希能够将高维图像特征映射为紧凑二值码,兼顾深层语义学习与高效图像检索,是这个领域的重要研究方向。现有方法依据监督信息的利用程度,可以划分为无监督、弱监督和全监督三类:无监督方法通过建模数据内在结构从无标签数据中挖掘潜在语义信息;弱监督方法从带有噪声或不完整的用户标签中提取有效监督信号;而全监督方法依托完整的类别标签来精确建模语义关系。针对上述三类方法,系统梳理了其核心思想与代表性成果,并在多个主流数据集上对典型方法的检索性能进行综合比较。尽管深度哈希技术已取得显著进展,但在对动态新增数据的适应能力、跨模态场景下的协同建模等方面仍面临严峻挑战。未来的研究应聚焦于基于增量学习的可扩展哈希、基于预训练模型的跨模态哈希等方向,以推动深度哈希向更高效、可扩展和实用的方向发展。

类增量学习要求模型在学习新类别的同时保持对已学类别的判别能力，但训练过程中易发生灾难性遗忘。本文系统综述与分析类增量学习及其发展趋势：阐述类增量学习的基本定义，厘清其与其他增量学习设定的区别；从记忆回放、参数与优化约束、模型预测校正、模型结构设计、预训练模型迁移五个维度，对主流的方法进行分类总结；进一步梳理类增量学习常用的评价指标和数据集，总结其在图像生成、目标检测、语义分割等典型视觉任务，以及在视频理解、三维视觉等新兴领域中的应用情况；最后对类增量学习的未来研究方向进行展望。

几乎完全非线性(almost perfect nonlinear, APN)函数因差分性质最优,成为密码函数领域研究重点。本文系统综述了APN函数研究进展:一是总结APN算例的一般生成方法;二是提炼已有APN无限类的构造技术,并明确其具体构造;三是介绍APN无限类与算例的等价分类结果;四是梳理APN函数在置换性质、代数次数、非线性度等方面的研究结论;五是回顾APN函数在编码理论和组合设计中的一些应用;六是对APN函数的研究前景进行展望。目前,APN函数的构造仍以二次函数为主,尚未发现高次多项式无限类;"大APN问题"等重要难题仍未解决。未来研究可着力于构造非经典Walsh谱APN多项式、发掘高次APN多项式等,并拓展其在编码与组合设计中的新应用。

高亮度、短脉冲、紧凑型中子源——激光中子源,有望在材料无损检测、中子成像、中子共振谱学和核天体物理等多个领域得到重要应用,使其成为传统中子源不可或缺的重要补充。从激光中子源的产生途径出发,简要介绍了各种产生机制的基本原理,通过回顾激光中子源的发展脉络和最新研究进展,指出其在基础研究和实际应用中的巨大潜力。系统介绍了激光中子源特征参数的诊断方法及其基本原理,特别是国内外近年来在激光中子源产额、能量、脉宽和源尺寸诊断方面的最新研究进展。在此基础上,指出激光中子源的发展可能面临的技术挑战,并展望了其未来发展方向。

激光陀螺是惯性导航与制导领域由平台惯导向捷联惯导转变技术革命的关键,至今仍是全球高端惯性传感器市场占主导地位的陀螺仪。首先追溯了激光陀螺的理论起源和可行性概念构想。其次按研究起步、技术突破、实用攻关、批产应用四个发展阶段,系统梳理了中外激光陀螺技术发展与应用历程:激光陀螺发明于20世纪60年代,由美国率先突破关键核心技术,在技术商业化与军民双轨制的工业模式基础上,以装备适用性和高可靠性,推动了惯性技术由机械陀螺向光学陀螺的革命性进步,在民用航空和军事领域得到了广泛应用;中国激光陀螺研究起步于20世纪70年代,逐步攻克基础材料、关键技术与核心工艺等难题,实现了从摸索仿制到自主创新的历史跨越,构建了完整的激光陀螺产业链,最终实现了完全自主。分析表明,激光陀螺具有经过验证的性能和可靠性,技术成熟,在中高端仍然非常强大,随着制造业的进步正变得越来越紧凑。最后指出,通过量子增强原理创新提高精度,结合人工智能自动化制造降低成本,采用微纳光子技术集成减小尺寸、重量与功耗,将是激光陀螺技术未来发展的重要方向。

为推动超快光谱学技术创新、拓展其跨学科应用范围,本文系统综述了超快光谱学技术发展现状及面临挑战:介绍了超快光谱学基础定义;对超短脉冲光源、泵浦-探测光谱、二维相干光谱、近场光学等关键技术的原理进行了阐述;结合有机光伏电荷转移、分子化学反应的电子转移、量子限域材料激子精细能级结构和脂质分子光开关等研究实例,详细讨论了各种光谱技术的应用范围和独特优势,并总结了超快光谱技术领域发展的新机遇与未来挑战。