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2026,43(1):1-12 ,DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2026.01.001
Abstract:
聚焦复杂电磁环境中的智能化作战需求，系统探讨了人工智能(AI)技术驱动下弹载探测技术的变革与挑战。首先，分析了现代战场电磁环境呈现的“超饱和”态势，阐释智能干扰装备构建的“电磁迷雾”对弹载探测系统带来的多维威胁，继而梳理了美俄等国在弹载智能探测领域的典型应用案例，揭示依托目标识别和自主决策算法实现的战术优势。然后，通过剖析弹载探测中AI技术的应用挑战，针对性的提出4大突破方向:生成式样本智能增强技术、边缘弹载智能算力增强技术、多模多弹跨域协同探测技术和人机融合双向增强技术。最后，从多模态模型生态构建和算法评估框架两方面提出发展建议，强调需建立因果推理感知框架、轻量化模型技术及动态对抗测试环境。研究论证表明:AI与弹载探测的深度融合将显著提升导弹在复杂电磁环境下的态势感知、抗干扰及协同作战能力，为未来智能化战争提供关键技术支撑。
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徐丰，雒梅逸香，卫江涛，许京伟，仇晓兰，武俊杰，万显荣，金亚秋
2026,43(1):13-30 ,DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2026.01.002
Abstract:
面向自主智能无人系统探测感知等未来需求，本文阐述具身雷达的概念——一种将雷达感知与平台机动、智能决策深度耦合的平台—雷达一体化自主感知系统。其核心在于革新传统雷达“固定模式、单向处理、被动感知”的体制限制，发展“感知—决策—动作”闭环的处理范式，使雷达能够主动选择探测方式、机动路径和交互策略，从而在动态目标、部分可观环境和强对抗电磁场景中实现性能提升。传统雷达多遵循按任务定制的设计思路，表现为探测模式固化、参数不可调、轨迹预设化，其信号处理链以单向数据流开环处理为主，缺乏对环境目标认知后进行自主调优能力，难以满足无人系统在复杂环境下实时建模与决策的需求。具身雷达通过将平台机动性、探测感知与智能体规划策略进行耦合，构建电磁世界模型以表征“电磁场—目标—环境—平台—雷达”动态关联，并通过交互式信息处理框架进行实时闭环反馈，从而实现探测策略与机动策略的联动优化。具身雷达基于无人系统突破具身智能感知范式，有望在复杂场景下显著提升探测效能与自主作业能力，对社会生产模式及未来无人作战体系的重塑具有重要意义。
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2026,43(1):31-41 ,DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2026.01.003
Abstract:
人工智能(AI)技术正在重塑航天航空领域的研发范式，为解决极端环境适应性、系统复杂性与高成本约束等核心挑战提供新路径。本文聚焦机器学习、强化学习、计算机视觉等关键技术，探讨其在航天器全生命周期管理中的理论突破与应用潜力。研究表明:深度学习通过高维特征建模显著提升遥感图像分析与故障检测精度，强化学习结合动态决策框架优化航天器自主控制能力，而进化算法在多目标优化任务中突破传统方法的效率边界。尽管技术应用已取得阶段性成果，航天场景的特殊性仍对AI落地构成多重制约:数据稀缺性导致模型泛化能力受限，极端环境扰动引发算法鲁棒性风险，安全关键场景中黑箱模型的可靠性争议亟待解决。未来发展趋势呈现三重演进方向:一是构建物理机理与数据驱动融合的混合智能模型，增强决策过程的可解释性与环境适应性;二是发展轻量化边缘计算架构，解决星载设备算力约束下的实时自主决策难题;三是建立人机协同的智能增强系统，平衡算法效率与人类经验在复杂任务中的价值。通过跨学科技术融合与工程化验证体系完善，AI有望推动航天系统从预设逻辑驱动向自主认知演进，为深空探测、星座组网等重大任务提供可持续的技术支撑。
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2026,43(1):42-53 ,DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2026.01.004
Abstract:
针对天基海洋遥感卫星空间分辨率不足，且严重依赖稀疏、高成本地面真值数据进行校准的难点，提出一种基于智能手机声学信道状态信息(CSI)的盐度检测使能技术。该方法利用声波在液体中的传播特性，通过设计正交频分复用(OFDM)信号，使用前沿人工智能算法提取并分析液体声学CSI幅值与相位特征，从而进行非接触式盐度测量。分析了构建高密度、低成本近岸盐度地面真值网络的可行性，并开展了不同盐度、不同环境下的实验验证。实验室场景分析表明:在盐度差异为5‰的8种不同盐度液体检测中，该方法展现出良好的区分能力。该盐度检测方法与智能手机的广泛普及性相结合，能够通过众包模式构建“毛细血管级”地面观测网络，为海洋盐度卫星提供海量、实时的校准与验证支持，为缓解当前“天基有余，地基不足”瓶颈提供了潜在的技术路径，可满足“天地协同”海洋盐度遥感体系的闭环需求。
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2026,43(1):54-62 ,DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2026.01.005
Abstract:
在航天发射任务中，子级残骸的跟踪识别的正确性直接关系到任务安全，而传统的均值、方差等雷达散射截面积(RCS)特征未考虑序列时序特性，常导致子级残骸、整流罩等目标识别错误。针对此问题，提出一种频谱和自相关的RCS联合特征识别方法，引入累积频谱均值和累积自相关均值2种新的RCS特征，评估不同特征可分性，并以3种特征优化组合的方式对6次航天发射任务数据集进行训练和测试。试验结果表明:该方法能够有效促进同类目标的聚类效果，获得较好的分类识别结果。该方法可应用于多级火箭分离目标的分类识别场景中，具有一定的工程推广价值。
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2026,43(1):63-73 ,DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2026.01.006
Abstract:
随着卫星遥感技术的快速发展，单一数据源已不再满足舰船目标跟踪的需求。多源卫星观测数据融合能提供更全面、准确的地球观测信息，克服单一数据源的局限性，提升目标跟踪性能，进而支持更精确的分析与决策。利用天基微波雷达、电子侦察卫星、星载合成孔径雷达(SAR)的观测数据，研究如何有效融合多种卫星载荷数据实现对舰船目标实现更精准的追踪。首先，提出一种基于卷积神经网络(CNN)和注意力机制的数据融合方法，该方法能有效整合来自不同模态的数据，以增强模型在复杂任务中的表现。然后，提出一种基于图神经网络(GNN)的数据关联算法，保证跟踪过程中每个目标的一致性和连续性，通过船舶自动识别系统产生的模拟数据集进行仿真验证。结果表明:该方法在5 km×5 km、10 km×10 km、20 km×20 km 3种舰船分布密度场景下都获得了良好的融合精度和跟踪稳定性，具有较高的工程应用价值。
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2026,43(1):74-81 ,DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2026.01.007
Abstract:
遥感图像字幕生成(RSIC)是一项结合计算机视觉和自然语言处理的任务，旨在将遥感图像转换为自然语言描述。提出了一种基于双分支注意力Mamba的图像字幕生成方法。在双分支注意力Mamba网络中，设计了一个双向扫描Mamba块，使用最新的Mamba结构编码图像全局特征，通过双向扫描机理增强模型对图像空间的感知理解。双分支注意力模块使用轻量的通道-空间注意力机制，有效地实现对图像的局部特征的关注与优化，提高模型性能。基于UCM-Captions数据集和Sydney-Captions数据集的图像字幕生成实验表明:本文提出的方法相比其他现有方法表现更优。
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孔祥磊，安洪阳，张驰，杨海光，冉瑞林，李中余，武俊杰，杨建宇
2026,43(1):82-90 ,DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2026.01.008
Abstract:
合成孔径雷达(SAR)在对地、海面成像中占据了重要地位，然而，随着电磁环境的日益复杂，SAR会受到多样式有源干扰的影响，严重制约SAR成像效能。通过对SAR发射资源的合理调度，可提升SAR的主动抗干扰能力。本文针对多样组合干扰条件下的抗干扰问题，提出一种基于近端策略优化的雷达抗干扰策略生成方法。首先建立SAR抗干扰模型，提出基于策略梯度的优化方法，通过将状态空间与动作空间扁平化和奖励函数的设计，解决了雷达高维决策空间下策略生成慢、容易收敛到局部最优的问题。仿真结果表明:与双重深度双Q网络相比，显著提高了组合干扰样式下雷达多维发射参数高维决策空间下的策略生成速度，最佳脉冲数提升了2.86倍。
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2026,43(1):91-101 ,DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2026.01.009
Abstract:
遥感影像高精度变化检测在地理分析、城市监测和土地利用评估等领域具有重要价值。近年来，基于卷积神经网络和视觉Transformer的变化检测网络取得了显著进展，并在双时态影像特征融合方面表现突出。然而，现有网络在几何建模和边缘表征方面存在不足，常导致边界细节不完整，影响变化区域的精确定位。为解决这些局限性，本文提出一种自校准增强差异引导变化检测网络。首先，该网络构建自适应方形校准模块，通过在水平和垂直轴上对全局上下文进行建模，明确捕捉变化区域的结构模式，在增强几何感知能力的同时，结合多尺度融合模块有效整合双时态影像的差异信息;其次，该网络设计差异融合引导模块，将编码器特征、解码器输出与高频差异特征相结合，以增强变化区域的边缘表征;最后，在3个公开数据集上的实验结果表明，所提网络在多项评估指标上均优于现有的先进网络，验证了其在高精度变化检测任务中的有效性和优越性。
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2026,43(1):102-113 ,DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2026.01.010
Abstract:
非合作目标姿态估计是满足航天器空间抓捕、碎片清理及维修等业务需求的重要保障。针对非合作空间目标三维模型未知、光照条件复杂、姿态跟踪易漂移等问题，提出了一种基于深度学习的泛化姿态估计及跟踪方法。首先，采用改进EfficientPose网络实现初始姿态快速确定，通过引入空洞卷积增强模块提升对空间目标细节特征的捕获能力。其次，利用改进SuperPoint模型从RGBD图像中提取亚像素关键点，并设计了带有三重损失的多通道耦合匹配算法，获得高精度关键点匹配对。最后，提出非迭代误匹配去除算法降低姿态匹配跟踪误差，同时通过批归一化层在线自适应技术提高对未知目标的泛化能力，有效降低跟踪漂移误差。构建了包含9种不同类型非合作目标样本的数据集，在不同光照、图像分辨率等条件下进行算法测试。试验结果表明:改进的初始姿态估计网络在Hubble目标上平均偏差距离(ADD)指标达到91.11%，对比多个现有算法具有更优的估计精度和鲁棒性。
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2026,43(1):114-124 ,DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2026.01.011
Abstract:
为解决传统快速激光雷达惯性里程计(FAST-LIO)在全球定位系统(GPS)拒止环境中，因初始高度默认全局坐标系原点、Z轴观测约束单一，导致无人机定位精度，尤其是高度方向精度退化，进而制约其整体定位性能进一步提升的问题，提出低成本2D激光雷达与FAST-LIO集成的融合方案。方法上，先通过2D激光雷达完成极坐标转三维点云、随机采样一致性直线拟合、多重验证滤波及坐标转换，获取厘米级初始高度;然后将2D激光雷达与FAST-LIO自身的惯性测量单元、3D激光雷达结合，构建三重紧耦合系统;再将2D激光雷达观测融入迭代误差状态卡尔曼滤波(IESKF)观测矩阵，补充Z轴约束。该方法低成本易集成，有效提升无人机定位及位姿精度，支撑GPS拒止场景自主导航，未来将探索三维平面拟合优化适应性。
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2026,43(1):125-136 ,DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2026.01.012
Abstract:
以美国为代表的各世界军事强国，其电子侦察装备和体系代表了当今的最高水平。首先系统介绍了国外典型电子侦察装备系统的发展现状，特别关注了美国的飞马座电子侦察系统和ALR-69A雷达预警接收机，并简述了俄罗斯、英国及法国的相关技术进展。在此基础上，论述了数字化接收技术、微波光子宽带接收技术及信号处理、时间透镜及信息光学技术等典型电子侦察技术的发展。最后，展望了未来发展趋势，随着技术发展和国家对多源信息侦察与感知需求的不断增长，电子侦察装备将作为核心感知节点，与雷达、通信侦察和各类干扰与抗干扰装备加速走向深度融合发展，从而利用主被动侦察的密切耦合关系，最终实现多源信息融合以及多功能一体化处理，满足不同战场应用场景的需求。
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2026,43(1):137-148 ,DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2026.01.013
Abstract:
针对空间非合作目标协同围捕任务，传统控制方法因博弈决策与编队执行相割裂，难以满足其强对抗、高动态下的实时响应与稳定包围需求。为此，提出一种基于微分博弈与预定时间控制的分层架构。该架构在上层构建目标-攻击者-防御者(TAD)博弈模型，通过在线求解纳什均衡以生成集群主卫星的最优包围轨迹;在下层则设计一种分布式的预定时间编队控制器，确保集群在预定时间内自主地实现编队构型建立、切换和保持。仿真结果表明:所提方法实现了上层博弈决策与下层编队控制的紧密协同，能够驱动卫星集群在预定时间内完成对目标的快速接近与稳定包围。
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2026,43(1):149-158 ,DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2026.01.014
Abstract:
针对近地轨道(LEO)空间中的多航天器轨道博弈问题，提出了一种基于人工势场的博弈方法。首先，博弈双方均采用势函数策略进行博弈，针对逃逸器设计基于多源斥力场和速度保持势的综合规避算法，采用追踪器设计预测势场与协同斥力场结合的分布式包围策略;然后其逃逸器策略不变，为追踪器设计融合比例导引(PNG)的增强型接近策略，强化末段追击精度。仿真验证表明:势函数法可实现多追踪器对逃逸器的初步包围，但因缺乏末段指向性导致“飞越”，未能捕获逃逸器;增强型追击策略可以提高追踪器末端接近能力，使得追踪器在1 236 s成功捕获逃逸器。
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2026,43(1):159-168 ,DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2026.01.015
Abstract:
面向载人月球车自动驾驶任务需求，为解决月面低重力、低附着环境下的轨迹跟踪与稳定控制问题，提出一种基于强化学习的线性二次调节控制(LQRC)参数优化策略。首先，基于车辆动力学模型设计线性二次调节(LQR)控制器，对前后轮转向角和附加横摆力矩进行控制，融合预瞄点误差模型以适应月球车转向机构动态响应约束;其次，设计基于柔性动作-评价(SAC)算法的强化学习框架，构造以最优跟踪精度和质心侧偏角为目标的奖励函数，通过训练得到了实时优化LQR权重系数和预瞄点距离的智能体;最后，在Simulink环境中搭建了整车仿真模型和不同曲率的双移线测试工况。结果表明:强化学习方法相比固定参数控制，其横向位置误差分别减小28.1%和59.2%，质心侧偏角分别减小6.2%和29.8%，表示强化学习策略能够显著提升载人月球车跟踪精度和整车稳定性，为在月面复杂环境中实现自动驾驶提供了一种解决方案。
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2026,43(1):169-179 ,DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2026.01.016
Abstract:
针对传统在轨服务任务规划中“人在回路”模式存在的决策链条冗长、人工干预依赖度高等瓶颈问题，本文提出一种基于“LLM+Agent”的自主任务规划方法。首先，构建了基于“LLM+Agent”的智能体决策架构，实现大模型语义理解与算法工具集精确计算的深度协同;在此基础上，设计了基于模型上下文协议(MCP)的异构模型交互框架，实现大模型异构算法工具间的高效数据流转与系统的灵活拓展;随后，基于在轨服务通用任务规划算法，建立了标准化MCP服务算法工具集，并设计面向空间在轨服务任务语义的提示模板，从而提升大模型规划可靠性;最后，通过从任务指令解析到执行反馈的闭环测试，验证了所提出的技术能够实现在轨服务自主任务规划，并提高任务决策效率。
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2026,43(1):180-188 ,DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2026.01.017
Abstract:
星间激光通信(ISLC)技术因其高带宽、低延迟特性被广泛应用于卫星星座网络，但日凌干扰严重影响了通信系统的稳定性。本文以典型星座网络为例，系统分析了卫星星座的日凌现象及其对激光通信的影响，发现在大型星座中，日凌具有30 d左右的周期性，单次日凌窗口下最多出现48次干扰，持续时间最长可达100 s。针对上述挑战，提出了基于星上自主计算的日凌规避方法，通过实时计算激光光学头与太阳的夹角，实现激光链路的快速避让，并利用规避后的链路资源动态调整通信路径。针对激光日凌导致的链路中断，构建了一套智能动态路由优化体系。通过设计多维度链路质量评价函数，并结合路由预生成与缓存策略，使网络能够自主感知拓扑变化、智能决策并切换至最优通信路径。仿真结果表明:在同轨道面多颗卫星同时日凌的情况下，该智能路由机制能有效维持星间通信的连续性和可靠性。研究成果为提升星座网络在复杂空间环境下的通信健壮性提供了理论支持与实施路径。
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宋飞，高超，田园，邴琪，步士超，刘艳阳，王天成，陈筠力，邵晓巍
2026,43(1):189-197 ,DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2026.01.018
Abstract:
针对序列决策环境中交互数据稀缺导致的动态建模与泛化难题，提出一种基于联合嵌入预测架构的潜在动态预测表征模型。该模型引入“动作查询式”注意力机制作为核心创新:以动作为查询(Query)、历史状态序列为键(Key)和值(Value)，在潜在空间中直接、高效地学习和表征动作——状态的转移关系，从而规避像素级重建的计算负担与信息冗余。在Atari学习环境上的实验评估表明:所提模型在训练过的环境中能够准确地进行15步开环预测，并在未见过的未知环境中实现了约3步的有效外推。研究结果证实:该方法能够在有限交互数据下学习到具备一定泛化能力的世界模型，为实现通用的序列决策提供了有效支撑。
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2026,43(1):198-210 ,DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2026.01.019
Abstract:
强化学习下的卫星任务规划通过“试错-反馈”机制，学习在资源、时间和轨道约束条件下获得最大化任务收益，并适应动态环境。为更贴近真实多卫星观测多目标的场景，需综合考虑目标成像、星上存储、能源状态、动量轮角动量等多种关键因素。为此，本文提出一种面向复杂环境的多星协同任务规划(CE-MSCMP)框架，系统研究从卫星任务场景的马尔可夫决策过程(MDP)建模到协同规划策略求解的全流程问题。CE-MSCMP框架具有三方面优势:1) 构建综合动态环境模型，提升仿真场景的真实性;2) 将异构智能体近端策略优化(HAPPO)算法引入多星协同任务规划问题求解，为算法设计提供新范式;3) 显著增强规划策略的泛化能力、实时适应性与多目标灵活性，克服传统方法在场景适应性和扩展性方面的局限。仿真结果表明:MDP建模的合理性以及HAPPO算法在卫星任务规划中的有效性得到验证，充分体现了CE-MSCMP框架性能的优越性。
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2026,43(1):211-220 ,DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2026.01.020
Abstract:
针对卫星集群追逃博弈的合作任务分配问题，提出基于团队一致性捆绑拍卖的任务分配方法。首先，引入追击成功概率作为决策变量，构建包含团队效益的卫星集群合作任务分配模型;然后，提出基于团队的一致性捆绑拍卖算法，通过卫星合作竞拍优化任务分配全局效益，通过任务分配信息更新和迭代竞拍消除任务目标冲突;最后，通过仿真实验验证了方法的有效性。结果表明:该方法具有接近于全局枚举法的任务分配效益和更高的任务分配效率，在卫星个体失效或新目标加入时，能够在有限步数内完成任务的快速重新分配，保持系统稳定性和任务连续性。
