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电子系统高功率微波效应研究进展
1
作者
陈凯柏
高博
+4 位作者
高敏
余道杰
周晓东
宋燕燕
王越
《系统工程与电子技术》
北大核心
2025年第8期2429-2443,共15页
开展电子系统高功率微波(high-power microwave,HPM)效应研究对信息化战争意义重大。本文基于HPM技术发展历程,首先介绍了电子系统面临的HPM威胁。其次,阐述了电子系统HPM效应研究的主要问题,分析了解析法、数值法和试验法的研究现状。...
开展电子系统高功率微波(high-power microwave,HPM)效应研究对信息化战争意义重大。本文基于HPM技术发展历程,首先介绍了电子系统面临的HPM威胁。其次,阐述了电子系统HPM效应研究的主要问题,分析了解析法、数值法和试验法的研究现状。最后,探讨了效应研究的下一步发展趋势。当前,针对复杂电子系统开展HPM效应研究仍面临算法和模型优化、数据精确测量等现实问题。传统理论分析方法可与人工智能技术有机融合,提高计算精度和效率。在大模型技术的驱动下,HPM效应评估技术将进一步发展,有效提升电子系统HPM防护能力。
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关键词
电子系统
高功率微波
效应研究
人工智能
效应数据库
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职称材料
无人机故障模拟数据集构建与评测方法
2
作者
王怡澄
柴梦娟
+6 位作者
余道杰
白艺杰
梁丽月
李涛
周佳乐
杜剑平
姚振宁
《强激光与粒子束》
北大核心
2025年第4期37-44,共8页
无人机系统复杂且故障模式多样,对其可靠性、稳定性和安全性提出了一定的挑战。针对无人机故障数据样本集缺乏且不完备的问题,采用预设故障注入法构建了无人机故障模拟数据集。故障模拟数据集基于偏差故障、漂移故障、锁死故障和缩放故...
无人机系统复杂且故障模式多样,对其可靠性、稳定性和安全性提出了一定的挑战。针对无人机故障数据样本集缺乏且不完备的问题,采用预设故障注入法构建了无人机故障模拟数据集。故障模拟数据集基于偏差故障、漂移故障、锁死故障和缩放故障四种故障描述模型,实现了无人机正常状态、执行器故障和传感器故障的等效模拟,并进一步通过深度学习网络评测数据集。仿真结果表明:WDCNN、ResNet和QCNN三种深度学习网络均验证了本文故障模拟数据集构建方法及数据集的有效性和完备性。从故障诊断精确度指标来看,WDCNN达到82%以上,ResNet达到90%以上,QCNN达到92%以上,提出的方法为基于数据驱动的无人机故障诊断研究提供了一个较为完备的数据集及评测方法。
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关键词
故障诊断
无人机系统
故障数据集
数据驱动
深度学习
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职称材料
题名
电子系统高功率微波效应研究进展
1
作者
陈凯柏
高博
高敏
余道杰
周晓东
宋燕燕
王越
机构
中国人民解放军
网络空间部队信息工程大学信息系统工程学院
陆军
工程
大学
石家庄校区导弹
工程
系
陆军
工程
大学
石家庄校区弹药
工程
系
出处
《系统工程与电子技术》
北大核心
2025年第8期2429-2443,共15页
基金
国家自然科学基金(61871405)资助课题。
文摘
开展电子系统高功率微波(high-power microwave,HPM)效应研究对信息化战争意义重大。本文基于HPM技术发展历程,首先介绍了电子系统面临的HPM威胁。其次,阐述了电子系统HPM效应研究的主要问题,分析了解析法、数值法和试验法的研究现状。最后,探讨了效应研究的下一步发展趋势。当前,针对复杂电子系统开展HPM效应研究仍面临算法和模型优化、数据精确测量等现实问题。传统理论分析方法可与人工智能技术有机融合,提高计算精度和效率。在大模型技术的驱动下,HPM效应评估技术将进一步发展,有效提升电子系统HPM防护能力。
关键词
电子系统
高功率微波
效应研究
人工智能
效应数据库
Keywords
electronic system
high-power microwave(HPM)
effect research
artificial intelligence
effect database
分类号
O441 [理学—电磁学]
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职称材料
题名
无人机故障模拟数据集构建与评测方法
2
作者
王怡澄
柴梦娟
余道杰
白艺杰
梁丽月
李涛
周佳乐
杜剑平
姚振宁
机构
网络空间部队信息工程大学信息系统工程学院
出处
《强激光与粒子束》
北大核心
2025年第4期37-44,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61871405)。
文摘
无人机系统复杂且故障模式多样,对其可靠性、稳定性和安全性提出了一定的挑战。针对无人机故障数据样本集缺乏且不完备的问题,采用预设故障注入法构建了无人机故障模拟数据集。故障模拟数据集基于偏差故障、漂移故障、锁死故障和缩放故障四种故障描述模型,实现了无人机正常状态、执行器故障和传感器故障的等效模拟,并进一步通过深度学习网络评测数据集。仿真结果表明:WDCNN、ResNet和QCNN三种深度学习网络均验证了本文故障模拟数据集构建方法及数据集的有效性和完备性。从故障诊断精确度指标来看,WDCNN达到82%以上,ResNet达到90%以上,QCNN达到92%以上,提出的方法为基于数据驱动的无人机故障诊断研究提供了一个较为完备的数据集及评测方法。
关键词
故障诊断
无人机系统
故障数据集
数据驱动
深度学习
Keywords
fault diagnosis
unmanned aerial vehicle system
fault dataset
data driven
deep learning
分类号
TN972 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
电子系统高功率微波效应研究进展
陈凯柏
高博
高敏
余道杰
周晓东
宋燕燕
王越
《系统工程与电子技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
无人机故障模拟数据集构建与评测方法
王怡澄
柴梦娟
余道杰
白艺杰
梁丽月
李涛
周佳乐
杜剑平
姚振宁
《强激光与粒子束》
北大核心
2025
0
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职称材料
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