摘要
跳频序列预测是信息对抗的关键问题之一。基于跳频序列具有的伪随机特性和数据之间连续分布的相似性,采用非参数密度估计方法计算并预测出频率的大概率分布区间,进而用于引导通信的梳状灵巧干扰。针对实际应用对实时性的要求,在多结点多核平台上实现了基于消息传递机制的可扩展计算。测试表明,并行程序计算结果正确,并且具有较好的可扩展性。
Hopping-frequency forecasting is one of the key problems in information countermeasure.Based on pseudo-randomness of hopping-frequency and similarity of continuous distribution between these frequency data blocks,a novel method is presented.It applies non-parametric density estimation to predict those sections of frequency with bigger probabilities,which can guide smart comb-like jam of communication.To improve the performance of the method,a scalable computation based on message passing is implemented on multi-node computer system and is verified by the test.
出处
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期239-242,共4页
High Power Laser and Particle Beams
基金
中国工程物理研究院科学技术发展基金项目(2013A0403020)
北京数学与信息交叉科学2011协同创新中心资助项目
关键词
复杂电磁环境
跳频序列预测
非参数密度估计
R
消息传递
并行优化
complex electromagnetic environment
hopping-frequency forecasting
on-parametric density estimation
R
message passing
parallel optimization
作者简介
宋磊（1976-），男，硕士，副研究员，从事科学数据管理与分析、信息对抗研究；songlei@iapcm．ac．cn。
