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本文深入研究了HTM空间池化器(SP)的核心算法特性，该组件是层级时间记忆模型的关键部分。SP采用竞争性赫布学习和稳态兴奋性控制机制，能够在线学习输入数据的稀疏分布式表征(SDRs)。研究表明，SP具有快速适应输入统计量变化、噪声鲁棒性、高效神经元利用率和容错性等优势。作者提出了一套量化指标，通过独立模拟和端到端系统验证了这些特性。SP作为一种受神经启发的在线学习算法，其稀疏编码机制与大脑皮层的信息处理方式有诸多相似之处，为理解神经计算原理提供了新视角。

Ziwei ZhangDSP近年来发展的认知雷达能够通过可编程调制类型和针对每种模式定义参数的优化调制值，实现灵活的工作模式。这些工作模式的自动分析对现代电磁侦察接收机构成了重大挑战。本文提出一种基于多输出多结构（MOMS）学习的处理框架，用于脉冲间自动调制识别与参数估计联合任务（JMRPE-MOMS）。我们提出一种标签构建方法作为网络的特征解释手段，以支持MOMS学习，并利用标签间的相关性提升性能。此外，设计了LSTM-Transformer架构以挖掘深层时间序列特征，该架构能够建模局部和全局关系，并减

本文摘要了8篇前沿研究论文，涵盖电力电子、物联网、神经网络、材料科学等领域创新成果。其中，哈工大团队提出基于FPGA加速的动态连接主义神经网络实现电力电子变换器高保真仿真（1）；法国团队利用突触饱和特性改进物联网唤醒接收器（2）；南航开发的SA-YOLO算法通过脉冲驱动注意力提升无人机小目标检测能效（3）。此外，多所高校合作研发的三忆阻器超混沌神经网络成功应用于图像加密（4），同济大学团队基于膜电位振荡特性改进了神经纳米物联网通信模型（5）。有机忆阻器研究（6）和微塑料光谱分类（7）也取得重要进展。研究展示

2025年多篇研究聚焦脉冲神经网络(SNN)的创新应用与方法优化。研究涉及时域正则化（Hao Yan）、CMOS-忆阻器硬件实现（Md Mahfuzar Rahman）、轻量级架构搜索（Yesmine Abdennadher）及交通流预测模型（Zhiqiang Cao）等多个方向。部分工作探索了生物启发机制，如巴甫洛夫条件反射（Pchelko Vasiliy）和星形胶质细胞抗噪特性（Yuliya Tsybina）。应用场景涵盖物联网安全（Prajwalasimha）、心电图分类（Xinyu Kang）和毒性

本文汇编了13篇2024-2025年神经计算与智能系统领域的前沿研究，涵盖脉冲神经网络（SNN）的多个创新应用。国防科技大学胡德文团队在《Nature Communications》提出多突触发放脉冲神经元模型，南加州大学开发出模拟脑电化学的新型神经元。研究涉及机器人触觉识别（贵州大学）、城市内涝建模（东莞理工学院）、WiFi手势识别（西南交通大学）等应用场景。国科大陈洛南团队提出混沌脉冲反向传播算法，《National Science Review》刊登的脑启发研究尤为突出。这些成果展现了SNN在仿生计算

本文提出一种基于更新过程模型的脉冲源分离方法，针对多输入单输出系统中混合脉冲序列的解交织问题。通过将每个源的脉冲间隔建模为参数化分布（如截断高斯分布），开发了最大似然分类算法，其复杂度为O(M^{K+1})。算法利用脉冲间隔时序信息，通过路径修剪策略优化计算效率。理论分析给出了错误概率的性能下界，并通过仿真验证算法接近该界限。进一步将方法扩展到分布参数未知的场景，在雷达信号解交织、海洋哺乳动物点击序列分离等应用中展示了优越性能。与现有方法相比，本文算法为纯时序分离问题提供了理论最优解。

本文提出一种基于神经机器翻译网络的雷达脉冲序列解交织新方法。针对现代雷达调制复杂性提升带来的挑战，该方法通过建立分量脉冲序列的时间序列特征数学模型，将解交织问题转化为最大似然优化问题，并采用序列到序列NMT网络实现脉冲到源标签的映射。实验结果表明，该方法在存在噪声和脉冲丢失的非理想条件下性能优于现有先进方法，且能适应多变量输入场景。主要贡献包括：提出了基于概率模型的分量脉冲序列表示方法，建立了交织过程的数学建模框架，并开发了新型NMT解交织方案。该方法为复杂电磁环境下的雷达信号处理提供了有效解决方案。

技术层面：掌握了MFR行为分析的全流程方法论（特征表征-建模-辨识-预测），理解PSR模型相比传统动态系统模型的优势，以及“符号化处理”对简化复杂信号分析的价值；思维层面：学习“逆向建模”“行为抽象”的创新思路，突破“正向复现机理”的传统认知，为类似侦察对抗场景（如未知电子设备分析）提供参考；应用层面：明确MFR行为分析对认知电子战的支撑作用，论文提出的算法（如预测状态累积辨识、步间迭代预测）具备工程化潜力，可直接为智能干扰决策提供技术支撑。

本文提出一种用于电子战中雷达脉冲序列分析的新方法。针对复杂脉冲模式提取问题，本文提出一种替代传统到达时间（Time-Of-Arrival, TOA）直方图技术的方案：推导雷达字模板的隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM），并开发改进版维特比（Viterbi）算法，从含噪声干扰的脉冲序列中提取雷达字。本文论证了该方法相较于标准TOA直方图技术的优势，并通过计算机仿真结果验证了算法的有效性。

摘要 本文综述了时间序列聚类方法的最新进展，重点探讨了从传统方法到深度学习技术的演变过程。时间序列作为基础数据形式，在多个学科领域广泛应用，但高维时间序列数据的涌现为分析其潜在结构带来挑战。本文创新性地构建了连接传统聚类方法与新兴深度学习算法的桥梁，提出了全面统一的分类体系。综述涵盖了单变量与多变量时间序列的聚类方法，分析了全时间序列聚类、子序列聚类和时间点聚类三种任务类型，并指出全时间序列聚类最具实际意义。此外，文章还总结了该领域的关键技术突破，包括动态时间规整（DTW）和基于形状的距离（SBD）等创新方

无源信号截获接收机的核心目标是实现对未知雷达信号的自动分类。当前，由于雷达波形日益复杂，亟需为这类设备开发智能分类算法。尤其是多功能雷达（Multifunction Radars, MFRs），其能通过发射复杂、动态变化的调度波形同时执行多项任务，成为自动模式分类系统面临的重大挑战。为助力现代截获接收机识别复杂雷达辐射信号，本文提出一种新方法，用于识别MFRs发射的动态变化脉冲重复间隔（Pulse Repetition Interval, PRI）调制模式。

本文提出一种基于分层序列到序列长短期记忆网络（HSSLSTM）的新型框架，用于多功能雷达（MFR）工作模式的脉冲级识别。该框架解决了传统方法面临的三大挑战：未知多段工作模式识别、复杂调制模式表征和变长模式边界检测。通过精心设计的时序表征和seq2seq网络结构，该方法不仅能自动识别包含多类复杂调制的工作模式，还能精准标注每个脉冲的类别信息并检测模式过渡边界。实验表明，相较于主流分类方法，所提框架具备更全面的功能和更优的性能，为MFR行为分析提供了细粒度解决方案。全文系统阐述了问题建模、方法设计和验证过程，为

本文摘要了9篇关于脉冲神经网络（SNN）的研究论文，涵盖其理论、应用及优化方法。研究内容包括：SNN在脑电信号分析中的应用（Cai等）、差分隐私保护（Liu等）、忆阻器突触驱动（He等）、时滞网络的同步控制（Li等）、大规模SNN硬件映射（Jin等）、结构稀疏贝叶斯网络（Jantre等）、物联网服务中的高效实现（Du等）、协同训练方法（Gao等），以及循环SNN的噪声分离（Noè等）。这些研究展示了SNN在计算效率、隐私保护、硬件适配等方面的创新进展，为神经形态计算和智能系统提供了重要技术支撑。

摘要 本文针对开放集环境下的雷达信号解交织问题，提出了一种基于门控循环单元(GRU)和概率阶梯结构的变分自编码器(LVAEGRU)方法。该模型通过概率阶梯结构捕捉高层次抽象特征，避免信息丢失，并利用多元高斯分布逼近潜在表示，结合重构损失，在开放集解交织任务中表现优异。实验结果表明，与现有方法相比，该方法在开放集场景下具有显著优势。研究得到多项基金支持，包括侦察干扰机理和广东省科技计划项目等。 关键词 人工智能、电子对抗、雷达信号处理、开放集识别、变分自编码器

摘要 本文针对电子战中开放集场景下的雷达信号解交织问题，提出一种基于重构双向循环神经网络（RBi-RNN）的新型解交织方法。传统深度学习方法在开放集环境中难以区分已知与未知雷达类别，导致解交织性能下降。RBi-RNN通过输入重构策略，结合交叉熵损失、重构损失和中心损失的联合训练机制，最大化类间差异并最小化类内差异，同时融入极值理论实现开放集识别。仿真结果表明，该模型在闭集和开放集场景下均优于传统方法，能有效分离交织脉冲中的已知与未知雷达信号，为后续无监督解交织研究奠定基础。 关键词 电子对抗；雷达信号处理；

本文提出了一种基于无监督分层建模与功能语义嵌入LSTM的多功能雷达工作模式识别方法。该方法通过无监督分层建模提取雷达行为单元，并嵌入人工功能语义特征，结合LSTM网络捕捉上下文行为模式，实现在有限预观测数据条件下的有效识别。实验表明，该方法能适应参数变化并在相似功能特征的雷达间实现识别迁移。核心创新点包括：1）参数保留式行为单元提取；2）面向有限数据的雷达语义识别机制。相比传统方法，该方法在数据不足场景下展现出更好的适应性和迁移能力。

本文提出一种基于自监督对比学习的多功能雷达(MFR)信号分析方法，用于在非协作场景下实现雷达字的自动提取。通过训练卷积神经网络(CNN)区分相邻与非相邻脉冲组嵌入，学习脉冲描述字(PDW)序列的鲁棒特征表示；基于学习到的嵌入向量进行变点检测，将序列分割为仅包含单一雷达字的子段；最后对子段进行聚类得到不同类别的雷达字。仿真结果表明，该方法在脉冲参数受干扰和重叠的情况下，无需任何标记数据即可有效提取雷达字，性能接近当前最优的有监督方法。该方法创新性地解决了多功能雷达信号分析中严重依赖先验信息的问题，为认知电子侦

本文提出BiLSTM-Filt神经网络用于雷达词分割，采用两阶段框架解决当前雷达词提取方法在复杂电磁环境和未知雷达词处理中的局限性。通过建模雷达词分割为时间序列分析问题，设计包含滤波模块的双向LSTM网络提取结构特征，并结合边界框回归方法提升分割精度。在Mercury雷达上的实验表明，该方法在干扰、多背景脉冲及变长序列等复杂场景下优于基线方法，并能尝试分割未知雷达词。创新点包括：1)两阶段框架平衡性能与计算开销；2)首次系统化提出雷达词分割机制；3)BiLSTM-Filt网络与边界框回归的级联设计。

《科技论文写作的核心要素与创新点挖掘》摘要 本文系统阐述了高质量科技论文的写作要点与创新方法。在写作层面，强调"清晰"为第一要务，提出"三最原则"：让审稿人最短时间、最少力气理解最大创新点。论文需具备水晶般透明的故事线、严密的逻辑链条和精准的语言表达。在创新层面，指出"洞见(insight)"是核心要素，应通过长期观察发现新现象或深层规律，提出简单而深刻的观点。文章还详细解析了标题设计、摘要撰写、引言结构的规范要求，并提供了文献阅读的四步法（问题-

本文提出PulseFormer，一种基于Transformer的雷达词全景分割框架，用于解决多功能雷达信号分析中的关键挑战。针对背景干扰、复杂电磁环境和未知雷达词识别三大难题，该方法创新性地引入全景分割技术，并设计专用PulseFormer模块提取脉冲流特征。通过补丁划分和注意力机制，PulseFormer能有效捕捉雷达词的时间依赖性，结合定制投影头实现精准分割。实验表明，该方法在Mercury雷达数据集上优于现有基准，尤其在处理受损数据和变长脉冲串时表现突出。此外，通过利用雷达词的结构共性，该方法还能有效

本文提出了一种基于尖峰神经网络的延迟知识迁移（DKT）框架，用于从视听刺激到脑电信号的跨模态知识迁移，以实现持续注意力检测。该框架通过引入可学习延迟层，有效解决了刺激呈现与脑电响应之间的时序错位问题。实验基于新发布的WithMeAttention多模态数据集，结果显示DKT框架比基线模型准确率提升3%，验证了其有效性。视觉节律性刺激条件下的性能优势表明，该方法能更好地解码脑电信号中的注意力模式。该研究为人机交互中的自然注意力检测提供了新思路。

大脑能够实时获取并存储日常经验记忆，还可通过选择性遗忘促进记忆更新。然而，目前人们对大脑中这些过程的潜在机制及协同方式的理解仍有限，且现有人工智能模型在记忆存储与检索能力上均未达到人类水平。本研究提出一种脑启发脉冲神经模型，整合了序列记忆的学习与遗忘过程。该模型紧密模拟生物神经系统中观察到的分布式稀疏时间编码，采用一次性在线学习实现记忆形成，并利用神经振荡与相位进动等具有生物合理性的机制，实现记忆序列的可靠检索。此外，模型还融入主动遗忘机制，支持记忆删除、灵活调整与更新。

本文提出了一种用于大规模自主传感器网络的事件驱动型异步无线通信方案ASBIT。该方案采用Gold码编码和反向散射技术，能够高效传输稀疏二进制事件数据。通过78个子毫米级芯片实验和仿真验证，证明ASBIT可扩展至1000个节点，事件错误率低于10^-3。研究还结合脉冲神经网络解码技术，成功预测了灵长类皮层8000个神经元的手部运动信号。这种神经形态通信架构为可穿戴和植入式医疗设备提供了高能效、可扩展的解决方案。

脉冲神经网络 (SNNs) 研究综述：从生物启发到边缘智能应用。

在脉冲神经交互作用的驱动下，人类大脑展现出复杂且高效的信息处理能力，这促使脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）成为一种前沿的神经网络范式。与采用连续值的传统人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）不同，SNNs 模拟大脑的脉冲机制，在时间信息处理和计算效率方面具有显著优势。本文综述旨在填补 SNNs 在脑电图（Electroencephalography, EEG）信号分析领域的理论进展与实际应用之间的关键空白。

项目内容文档名称发布时间2025年9月替代关系取代2021年8月版FM 3-12分发限制公开发布，无分发限制核心定位陆军网络空间与电子战行动的顶层doctrine，嵌套联合 doctrine目标受众1. 主要：战区陆军及以下指挥官、参谋2. 次要：网络/电子战专业人员、联合任务部队参谋电子侦察（即文档中的“电磁支援”）是由作战指挥官直接控制的电子战分支。

这篇摘要介绍了30篇关于脉冲神经网络(SNN)的研究论文，涵盖多个应用领域。主要内容包括：1)基于忆阻器和新型窗口函数的边缘设备SNN设计；2)使用VCSEL-SA的光子SNN进行医疗数据分类；3)用于心血管疾病诊断的能耗优化SNN；4)基于SNN的图像水印技术；5)目标检测的多层特征融合SNN；6)复合材料损伤检测的小波SNN；7)深度神经网络解释听觉皮层脉冲活动；8)考虑忆阻交叉阵列特性的SNN训练方法；9)高精度硬件高效SNN设计；10)FPGA实现的节能自适应LIF神经元SNN。这些研究展示了SNN

摘要 本文提出了一种基于无限阶乘线性动力系统(IFLDS)的瞬态信号检测方法，用于解决复杂电磁环境下从多背景源信号中检测感兴趣瞬态信号(SOI)的挑战。主要贡献包括：1)提出IFLDS贝叶斯非参数模型，结合马尔可夫印度自助餐过程(MIBP)和粘性变量，实现对未知数量背景源的建模；2)针对阶乘线性动力系统(FLDS)设计了基于切片采样和粒子吉布斯的参数学习方法；3)推导了可递归计算的阶乘卡尔曼前向滤波(FKFF)方法，并定义有限移动平均(FMA)停止时间及其统计性能分析。仿真实验验证了该方法在通信干扰环境下脉

摘要：本文提出了一种基于交织隐马尔可夫过程(IHMP)的雷达脉冲序列解交织方法。针对电子侦察系统中多个雷达信号混合接收的问题，建立了IHMP生成模型，将解交织任务转化为后验推断问题。为解决精确推断的计算不可解性，开发了基于MCMC的采样方法和两种变分推断算法。理论分析推导了错误概率下界，仿真结果表明结构化变分推断在准确性和效率方面表现最优，验证了该方法在复杂电磁环境中的有效性，为传统精确推断和启发式搜索提供了可行替代方案。 关键词：雷达信号处理；隐马尔可夫模型；变分推断；脉冲解交织；电子侦察

摘要：本文提出一种基于贝叶斯非参数隐马尔可夫模型(agile BNP-HMM)的在线处理框架，用于多功能雷达工作模式的参数估计与变点检测。该方法通过设计特定先验分布的全共轭模型，能够自动推断隐状态数量及对应发射分布，并推导了误差下界。结合流贝叶斯更新和加权序贯概率比检验，实现了高效在线处理。实验表明，所提框架在仿真和真实雷达数据上均优于基准方法，具有更高的有效性和鲁棒性。该方法为缺乏先验信息下的雷达工作模式识别提供了新思路。 关键词：变点检测；隐马尔可夫模型；多功能雷达；贝叶斯非参数；变分推断

本文研究了机载火控雷达资源管理的关键技术，聚焦工作模式管理和功率管理两大核心问题。通过建立完善的数学模型和仿真框架，分析了不同工作模式（TWS、TAS等）的特性和适用场景，并提出了一种基于"五域"条件的功率管理方法。仿真结果表明，所提出的方法能有效降低雷达信号被截获概率，实现雷达资源的最优调度。研究成果为机载火控雷达的电子战建模仿真提供了理论支持和技术储备。

本文综述了相控阵雷达工作模式识别技术的研究进展。首先介绍了相控阵雷达的典型工作模式分类及其信号特征参数，包括搜索模式（VS、RWS、TWS）、跟踪模式（STT、MTT、TAS）和其他模式（SAM、SAR）等。随后重点阐述了基于信号特征的识别方法，包括时域特征（PRI分析、脉冲幅度包络、数据率）、频域特征（载频变化、调制方式）和混合特征分析方法。最后讨论了当前技术面临的挑战与发展趋势，包括复杂信号环境下的识别难题、新型雷达技术的适应需求以及深度学习技术的应用前景。该领域的研究对电子侦察和威胁评估具有重要意义。

摘要 本文研究了多状态信道的帧错误率(FER)表征方法，提出了基于有效信噪比映射(ESM)的理论框架。通过分析互信息、AWGN信道容量、截止速率等多种ESM函数的特性，发现互信息映射能准确将Turbo编码反向业务信道的FER转换为AWGN信道下的FER，误差小于0.1dB。针对卷积码，提出了指数型ESM，在大范围信噪比变化下保持±2.0dB的精度。文章还探讨了ESM在混合自动重传请求(H-ARQ)系统中的应用价值，为多状态信道性能评估提供了有效解决方案。

本文提出了一种基于指数有效信噪比映射(EESM)的OFDM系统链路性能预测方法。该方法通过压缩函数将多子载波信噪比序列映射为单一有效值，并利用切尔诺夫界推导出误差概率的近似表达式。研究表明，EESM方法能有效预测不同调制编码方案下的误码率性能，且结果优于传统方法。通过参数β的优化校准，该方法可适用于多种调制阶数(QPSK、16QAM等)和信道条件。实验验证了EESM在AWGN和瑞利衰落信道中的有效性，为OFDM系统设计提供了简单可靠的链路预测工具。

摘要：本研究探讨RBIR技术在IEEE 802.11ac/ax系统中的应用，通过有效信干噪比(ESINR)映射实现物理层性能的快速评估。基于IEEE 802.11ac标准构建仿真平台，在平坦衰落、空间相关频率选择性单用户/多用户MIMO信道场景下验证RBIR方法的准确性。结果表明，该技术能以较低计算复杂度提供可靠的系统级性能估算，适用于密集网络中的资源调度。研究还提出将RBIR应用于动态调制编码方案(MCS)选择，以保障服务质量(QoS)。相比现有研究，本文创新性地考虑了实际信道估计和非理想同步条件，为80

宽带无线接入系统链路性能模型研究综述 摘要 本文系统分析了宽带无线接入系统中的链路性能建模方法，重点评估了基于有效SINR的四种链路性能模型对OFDM系统的适用性。研究结果表明，**考虑调制星座图的互信息有效SINR度量（MIESM）**在预测精度和适用性方面表现最优，特别适用于采用线性预处理的MIMO-OFDM传输技术。通过PER域最小二乘拟合优化模型参数，验证了该模型在不同信道场景下的有效性，为系统级仿真提供了可靠的低复杂度解决方案。

本文研究了LTE系统中MIMO-OFDM技术的有效信噪比映射（ESM）模型，包括EESM、MIESM、CESM和LESM模型。研究覆盖了多种MIMO传输模式（空间复用和发射分集）及不同物理层配置（1.4MHz-20MHz带宽、15种MCS方案）。结果表明，MIESM和EESM模型准确性最高：在小带宽下MIESM更优（SM模式误差±0.2-0.6dB，TxD模式±0.1-0.9dB），但随着带宽增大尤其在高阶MCS时性能有所下降。该研究为LTE系统级仿真提供了可靠的链路到系统接口建模方法。

本文摘要了关于脉冲神经网络(SNN)的最新研究论文，涵盖多个应用领域。其中，Ishikawa等提出将预测编码与储备池计算结合用于培养神经元模型；Chen等开发了利用忆阻自突触和时间蒸馏的SNN训练方法；Jantre等研究了结构稀疏贝叶斯神经网络的先验优化。其他研究包括：基于FPGA的低功耗SNN实时解码、黎曼流形上的脉冲图神经网络、SNN在群体智能控制中的应用，以及基于脑电信号的态势感知分类等。这些研究展现了SNN在神经形态计算、脑机接口和智能控制等领域的创新进展，为高效神经信息处理提供了新方法。