人工智能赋予了与发现和指南合作的集群的力量

[Journal of Views] Article: "New Development in Cluster Collaborative Detection and Guidance Based on Dual/Multi-Basic SAR" Journal: Journal of Aeronautica (Astronautica ET Astronautica Sinica), 2025 Issue 6 Author: Lu Jinhu, Wang Zongfu, Liu Kexin, Yu Jianglong, Liah Deyuan Recommendation: Lu Jinhuy (Vice President and Professor, of the北京航空与宇航学大学作为现代集群乘数，多维合作和指南在改善系统能力方面取得了重大成功。 In complex electromagnetic environments, the dual/multi-base synthetic aperture radar (SAR) shows significant benefits due to its unique transceiver and receives split configuration, and plays an important supporting role in basic tasks such as distributed re-confirmation, high accuracy coordinated positioning, and multi-pricing situaTional awareness, highly improving the synergistic efficiency of the clushed system.在加速进化的背景下G智能，人工智能技术正在重建集群合作系统的技术范式。尤其是在情境和准确指导的意识领域，深层神经网络和认知计算技术的深入整合使SAR能够打破传统成像的束缚，并在成像分辨率和解释准确性方面的改进方面得到改善。本文着重于与发现合作的新质量能力，并由人工智能增强。从两个发现和指导层面，它可以系统地释放人工智能技术下的基于双/多的SAR的发现和技术的当前状态和开发，并在切割实时，稳定，稳定和抗干扰的问题上产生前景。在发现合作的层面上，传统I的质量MAGING SAR倾向于诸如该区域中相互关联的噪声，响应叶的侧面以及运动错误等因素，这些因素严重影响了SAR图像的分析和解释。人工智能技术系统地改变了SAR协作检测系统。在成像方面，深度神经网络构建了动态补偿体系结构，有效地抑制了相互关联的运动和运动的运动，并产生了对手网络，从而大大减少侧面破坏；身份链接包括TAMP传播Mapsok和自适应检测算法，以极大地提高复杂任务目标功能的解释能力。在全球定位和监测方面，我们将增强和贝叶斯推理框架的研究结合在一起，以打破障碍，而无需优化和实现多功能轨迹的智能计算；通过系统，我们构建了一个“理解决定”闭环架构回复，使用注意机制来增强基本的获取功能，同时优化多基准协同作用的效率，这可以对做出决策的起义意识产生高度的信心。在合作的指南级别上，人工智能技术也带领了群集指南停车场的改变。鉴于迫使SAR和指导轨迹的两han/多基础调整的耦合的强烈问题，深入加固研究构建了动态的自适应轮廓优化，可以在不确定条件下打破解决传统评估方法的解决方案。通过多维强迫建模和对条件的实时意识，智能算法可以实现对成像几何飞行参数和轨迹的协调优化，从而生成适合目标的指导技术，从而有效地求解了非convex动态情况。传统Tional离散指南链接升级为“感知规划控制”的闭环系统，该系统可显着提高对复杂电磁环境中Guirkubis伴奏的多平局的稳定性和速度，并为特定指南提供了基本支持。文章预测，随着人工智能技术的持续发展以及应用领域的持续扩展，SAR技术将在发现和指导方面发展更多的前景。同时，本文建议将来，我们必须专注于系统智能，稳定性，反干扰和信息集成技术，提高集群智能水平，并促进人工智能技术在群集领域的应用，以帮助发现和指导。