生成对抗网络（GAN）是由两个相互竞争的网络组成的深度神经网络架构。2014年，Lan Goodfellow和蒙特利尔大学包括Yoshua Bengio在内的其它研究人员在论文中介绍了生成对抗网络。Facebook的AI研究主管Yann LeCun称对抗训练是“近10年来最有趣的机器学习（ML）”生成对抗网络具有很大的潜力，因为它们可以学习模拟任何数据的分布。换句话说，在任何领域，我们都可以教生成对抗网络创造出与我们类似的世界：图像，音乐，演说，散文。从某种意义上来说，它们是机器人艺术家，能够创造出令人印象深刻甚至是伤感的东西
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楼主去了解一下RGAN（RaGAN），该文章具体讲了关于GAN对真实和伪造数据判别的概率违背了先验知识的问题
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知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？
目录1. 什么是知识图谱？2. 知识图谱的表示3. 知识图谱的存储4. 应用5. 挑战6. 结语
1. 什么是知识图谱？
知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。
另外，对于稍微复杂的搜索语句比如 ”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。
上面提到的知识图谱都是属于比较宽泛的范畴，在通用领域里解决搜索引擎优化和问答系统(Question-Answering)等方面的问题。接下来我们看一下特定领域里的 (Domain-Specific) 知识图谱表示方式和应用，这也是工业界比较关心的话题。
2. 知识图谱的表示
假设我们用知识图谱来描述一个事实（Fact） - “张三是李四的父亲”。这里的实体是张三和李四，关系是“父亲”（is_father_of）。当然，张三和李四也可能会跟其他人存在着某种类型的关系（暂时不考虑）。当我们把电话号码也作为节点加入到知识图谱以后（电话号码也是实体），人和电话之间也可以定义一种关系叫 has_phone，就是说某个电话号码是属于某个人。下面的图就展示了这两种不同的关系。
另外，我们可以把时间作为属性（Property）添加到 has_phone 关系里来表示开通电话号码的时间。这种属性不仅可以加到关系里，还可以加到实体当中，当我们把所有这些信息作为关系或者实体的属性添加后，所得到的图谱称之为属性图 （Property Graph）。属性图和传统的RDF格式都可以作为知识图谱的表示和存储方式，但二者还是有区别的，这将在后面章节做简单说明。
3. 知识图谱的存储
知识图谱是基于图的数据结构，它的存储方式主要有两种形式：RDF存储格式和图数据库(Graph Database)。至于它们有哪些区别，请参考【1】。下面的曲线表示各种数据存储类型在最近几年的发展情况。从这里我们可以明显地看到基于图的存储方式在整个数据库存储领域的飞速发展。这幅曲线图来源于 Graph DBMS increased their popularity by 500% within the last 2 years
下面的列表表示的是目前比较流行的基于图存储的数据库排名。从这个排名中可以看出neo4j在整个图存储领域里占据着NO.1的地位，而且在RDF领域里Jena还是目前为止最为流行的存储框架。这部分数据来源于 DB-Engines Ranking
当然，如果需要设计的知识图谱非常简单，而且查询也不会涉及到1度以上的关联查询，我们也可以选择用关系型数据存储格式来保存知识图谱。但对那些稍微复杂的关系网络（现实生活中的实体和关系普遍都比较复杂），知识图谱的优点还是非常明显的。首先，在关联查询的效率上会比传统的存储方式有显著的提高。当我们涉及到2,3度的关联查询，基于知识图谱的查询效率会高出几千倍甚至几百万倍。其次，基于图的存储在设计上会非常灵活，一般只需要局部的改动即可。比如我们有一个新的数据源，我们只需要在已有的图谱上插入就可以。于此相反，关系型存储方式灵活性方面比较差，它所有的Schema都是提前定义好的，如果后续要改变，它的代价是非常高的。最后，把实体和关系存储在图数据结构是一种符合整个故事逻辑的最好的方式。
4. 应用
在本文中，我们主要讨论知识图谱在互联网金融行业中的应用。当然，很多应用场景和想法都可以延伸到其他的各行各业。这里提到的应用场景只是冰山一角， 在很多其他的应用上，知识图谱仍然可以发挥它潜在的价值， 我们在后续的文章中会继续讨论。
反欺诈
反欺诈是风控中非常重要的一道环节。基于大数据的反欺诈的难点在于如何把不同来源的数据（结构化，非结构）整合在一起，并构建反欺诈引擎，从而有效地识别出欺诈案件（比如身份造假，团体欺诈，代办包装等）。而且不少欺诈案件会涉及到复杂的关系网络，这也给欺诈审核带来了新的挑战。 知识图谱，作为关系的直接表示方式，可以很好地解决这两个问题。 首先，知识图谱提供非常便捷的方式来添加新的数据源，这一点在前面提到过。其次，知识图谱本身就是用来表示关系的，这种直观的表示方法可以帮助我们更有效地分析复杂关系中存在的特定的潜在风险。
反欺诈的核心是人，首先需要把与借款人相关的所有的数据源打通，并构建包含多数据源的知识图谱，从而整合成为一台机器可以理解的结构化的知识。在这里，我们不仅可以整合借款人的基本信息（比如申请时填写的信息），还可以把借款人的消费记录、行为记录、网上的浏览记录等整合到整个知识图谱里，从而进行分析和预测。这里的一个难点是很多的数据都是从网络上获取的非结构化数据，需要利用机器学习、自然语言处理技术把这些数据变成结构化的数据。
不一致性验证
不一致性验证可以用来判断一个借款人的欺诈风险，这个跟交叉验证类似。比如借款人张三和借款人李四填写的是同一个公司电话，但张三填写的公司和李四填写的公司完全不一样，这就成了一个风险点，需要审核人员格外的注意。
再比如，借款人说跟张三是朋友关系，跟李四是父子关系。当我们试图把借款人的信息添加到知识图谱里的时候，“一致性验证”引擎会触发。引擎首先会去读取张三和李四的关系，从而去验证这个“三角关系”是否正确。很显然，朋友的朋友不是父子关系，所以存在着明显的不一致性。
不一致性验证涉及到知识的推理。通俗地讲，知识的推理可以理解成“链接预测”，也就是从已有的关系图谱里推导出新的关系或链接。 比如在上面的例子，假设张三和李四是朋友关系，而且张三和借款人也是朋友关系，那我们可以推理出借款人和李四也是朋友关系。
组团欺诈
相比虚假身份的识别，组团欺诈的挖掘难度更大。这种组织在非常复杂的关系网络里隐藏着，不容易被发现。当我们只有把其中隐含的关系网络梳理清楚，才有可能去分析并发现其中潜在的风险。知识图谱，作为天然的关系网络的分析工具，可以帮助我们更容易地去识别这种潜在的风险。举一个简单的例子，有些组团欺诈的成员会用虚假的身份去申请贷款，但部分信息是共享的。下面的图大概说明了这种情形。从图中可以看出张三、李四和王五之间没有直接的关系，但通过关系网络我们很容易看出这三者之间都共享着某一部分信息，这就让我们马上联想到欺诈风险。虽然组团欺诈的形式众多，但有一点值得肯定的是知识图谱一定会比其他任何的工具提供更佳便捷的分析手段。
异常分析（Anomaly Detection）
异常分析是数据挖掘研究领域里比较重要的课题。我们可以把它简单理解成从给定的数据中找出“异常”点。在我们的应用中，这些”异常“点可能会关联到欺诈。既然知识图谱可以看做是一个图 （Graph），知识图谱的异常分析也大都是基于图的结构。由于知识图谱里的实体类型、关系类型不同，异常分析也需要把这些额外的信息考虑进去。大多数基于图的异常分析的计算量比较大，可以选择做离线计算。在我们的应用框架中，可以把异常分析分为两大类： 静态分析和动态分析，后面会逐一讲到。
- 静态分析
所谓的静态分析指的是，给定一个图形结构和某个时间点，从中去发现一些异常点（比如有异常的子图）。下图中我们可以很清楚地看到其中五个点的相互紧密度非常强，可能是一个欺诈组织。所以针对这些异常的结构，我们可以做出进一步的分析。
- 动态分析
所谓的动态分析指的是分析其结构随时间变化的趋势。我们的假设是，在短时间内知识图谱结构的变化不会太大，如果它的变化很大，就说明可能存在异常，需要进一步的关注。分析结构随时间的变化会涉及到时序分析技术和图相似性计算技术。有兴趣的读者可以去参考这方面的资料【2】。
失联客户管理
除了贷前的风险控制，知识图谱也可以在贷后发挥其强大的作用。比如在贷后失联客户管理的问题上，知识图谱可以帮助我们挖掘出更多潜在的新的联系人，从而提高催收的成功率。
现实中，不少借款人在借款成功后出现不还款现象，而且玩“捉迷藏”，联系不上本人。即便试图去联系借款人曾经提供过的其他联系人，但还是没有办法联系到本人。这就进入了所谓的“失联”状态，使得催收人员也无从下手。那接下来的问题是，在失联的情况下，我们有没有办法去挖掘跟借款人有关系的新的联系人？ 而且这部分人群并没有以关联联系人的身份出现在我们的知识图谱里。如果我们能够挖掘出更多潜在的新的联系人，就会大大地提高催收成功率。举个例子，在下面的关系图中，借款人跟李四有直接的关系，但我们却联系不上李四。那有没有可能通过2度关系的分析，预测并判断哪些李四的联系人可能会认识借款人。这就涉及到图谱结构的分析。
智能搜索及可视化展示
基于知识图谱，我们也可以提供智能搜索和数据可视化的服务。智能搜索的功能类似于知识图谱在Google, Baidu上的应用。也就是说，对于每一个搜索的关键词，我们可以通过知识图谱来返回更丰富，更全面的信息。比如搜索一个人的身份证号，我们的智能搜索引擎可以返回与这个人相关的所有历史借款记录、联系人信息、行为特征和每一个实体的标签（比如黑名单，同业等）。另外，可视化的好处不言而喻，通过可视化把复杂的信息以非常直观的方式呈现出来， 使得我们对隐藏信息的来龙去脉一目了然。
精准营销
“A knowledge graph allows you to take core information about your customer—their name, where they reside, how to contact them—and relate it to who else they know, how they interact on the web, and more”-- Michele Goetz, a Principal Analyst at Forrester Research
一个聪明的企业可以比它的竞争对手以更为有效的方式去挖掘其潜在的客户。在互联网时代，营销手段多种多样，但不管有多少种方式，都离不开一个核心 - 分析用户和理解用户。知识图谱可以结合多种数据源去分析实体之间的关系，从而对用户的行为有更好的理解。比如一个公司的市场经理用知识图谱来分析用户之间的关系，去发现一个组织的共同喜好，从而可以有针对性的对某一类人群制定营销策略。只有我们能更好的、更深入的（Deep understanding）理解用户的需求，我们才能更好地去做营销。
5. 挑战
知识图谱在工业界还没有形成大规模的应用。即便有部分企业试图往这个方向发展，但很多仍处于调研阶段。主要的原因是很多企业对知识图谱并不了解，或者理解不深。但有一点可以肯定的是，知识图谱在未来几年内必将成为工业界的热门工具，这也是从目前的趋势中很容易预测到的。当然，知识图谱毕竟是一个比较新的工具，所以在实际应用中一定会涉及到或多或少的挑战。
数据的噪声
首先，数据中存在着很多的噪声。即便是已经存在库里的数据，我们也不能保证它有100%的准确性。在这里主要从两个方面说起。第一，目前积累的数据本身有错误，所以这部分错误数据需要纠正。 最简单的纠正办法就是做离线的不一致性验证，这点在前面提过。第二， 数据的冗余。比如借款人张三填写公司名字为”普惠“，借款人李四填写的名字为”普惠金融“，借款人王五则填写成”普惠金融信息服务有限公司“。虽然这三个人都隶属于一家公司，但由于他们填写的名字不同，计算机则会认为他们三个是来自不同的公司。那接下来的问题是，怎么从海量的数据中找出这些存在歧义的名字并将它们合并成一个名字？ 这就涉及到自然语言处理中的”消歧分析”技术。
非结构化数据处理能力
在大数据时代，很多数据都是未经处理过的非结构化数据，比如文本、图片、音频、视频等。特别在互联网金融行业里，我们往往会面对大量的文本数据。怎么从这些非结构化数据里提取出有价值的信息是一件非常有挑战性的任务，这对掌握的机器学习，数据挖掘，自然语言处理能力提出了更高的门槛。
知识推理
推理能力是人类智能的重要特征，使得我们可以从已有的知识中发现隐含的知识， 一般的推理往往需要一些规则的支持【3】。例如“朋友”的“朋友”，可以推理出“朋友”关系，“父亲”的“父亲”可以推理出“祖父”的关系。再比如张三的朋友很多也是李四的朋友，那我们可以推测张三和李四也很有可能是朋友关系。当然，这里会涉及到概率的问题。当信息量特别多的时候，怎么把这些信息（side information）有效地与推理算法结合在一起才是最关键的。常用的推理算法包括基于逻辑（Logic） 的推理和基于分布式表示方法（Distributed Representation）的推理。随着深度学习在人工智能领域的地位变得越来越重要，基于分布式表示方法的推理也成为目前研究的热点。如果有兴趣可以参考一下这方面目前的工作进展【4,5,6,7】。
大数据、小样本、构建有效的生态闭环是关键
虽然现在能获取的数据量非常庞大，我们仍然面临着小样本问题，也就是样本数量少。假设我们需要搭建一个基于机器学习的反欺诈评分系统，我们首先需要一些欺诈样本。但实际上，我们能拿到的欺诈样本数量不多，即便有几百万个贷款申请，最后被我们标记为欺诈的样本很可能也就几万个而已。这对机器学习的建模提出了更高的挑战。每一个欺诈样本我们都是以很高昂的“代价”得到的。随着时间的推移，我们必然会收集到更多的样本，但样本的增长空间还是有局限的。这有区别于传统的机器学习系统，比如图像识别，不难拿到好几十万甚至几百万的样本。
在这种小样本条件下，构建有效的生态闭环尤其的重要。所谓的生态闭环，指的是构建有效的自反馈系统使其能够实时地反馈给我们的模型，并使得模型不断地自优化从而提升准确率。为了搭建这种自学习系统，我们不仅要完善已有的数据流系统，而且要深入到各个业务线，并对相应的流程进行优化。这也是整个反欺诈环节必要的过程，我们要知道整个过程都充满着博弈。所以我们需要不断地通过反馈信号来调整我们的策略。
6. 结语
知识图谱在学术界和工业界受到越来越多的关注。除了本文中所提到的应用，知识图谱还可以应用在权限管理，人力资源管理等不同的领域。在后续的文章中会详细地讲到这方面的应用。
参考文献
【1】De Abreu, D., Flores, A., Palma, G., Pestana, V., Pinero, J., Queipo, J., ... & Vidal, M. E. (2013). Choosing Between Graph Databases and RDF Engines for Consuming and Mining Linked Data. In COLD.
【2】User Behavior Tutorial
【3】刘知远 知识图谱——机器大脑中的知识库 第二章 知识图谱——机器大脑中的知识库
【4】Nickel, M., Murphy, K., Tresp, V., & Gabrilovich, E. A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graphs.
【5】Socher, R., Chen, D., Manning, C. D., & Ng, A. (2013). Reasoning with neural tensor networks for knowledge base completion. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 926-934).
【6】Bordes, A., Usunier, N., Garcia-Duran, A., Weston, J., & Yakhnenko, O. (2013). Translating embeddings for modeling multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 2787-2795).
【7】Jenatton, R., Roux, N. L., Bordes, A., & Obozinski, G. R. (2012). A latent factor model for highly multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems(pp. 3167-3175).
“知识图谱的应用涉及到众多行业，尤其是知识密集型行业，目前关注度比较高的领域：医疗、金融、法律、电商、智能家电等。”基于信息、知识和智能形成的闭环，从信息中获取知识，基于知识开发智能应用，智能应用产生新的信息，从新的信息中再获取新的知识，不断迭代，就可以不断产生更加丰富的知识图谱，更加智能的应用。
如果说波士顿动力的翻跟头是在帮机器人锻炼筋骨，那么知识图谱的“绘制”则是在试图“创造”一个能运转的机器人大脑。
“目前，还不能做到让机器理解人的语言。”中国科学院软件所研究员、中国中文信息学会副理事长孙乐说。无论是能逗你一乐的Siri，还是会做诗的小冰，亦或是会“悬丝诊脉”的沃森，它们并不真正明白自己在做什么、为什么这么做。
让机器学会思考，要靠“谱”。这个“谱”被称为知识图谱，意在将人类世界中产生的知识，构建在机器世界中，进而形成能够支撑类脑推理的知识库。
为了在国内构建一个关于知识图谱的全新产学合作模式，知识图谱研讨会日前召开，来自高校院所的研究人员与产业团队共商打造全球化的知识图谱体系，建立世界领先的人工智能基础设施的开拓性工作。
技术原理：把文本转化成知识
“对于‘姚明是上海人’这样一个句子,存储在机器里只是一串字符。而这串字符在人脑中却是‘活’起来的。”孙乐举例说。比如说到“姚明”，人会想到他是前美职篮球员、“小巨人”、中锋等，而“上海”会让人想到东方明珠、繁华都市等含义。但对于机器来说，仅仅说“姚明是上海人”，它不能和人类一样明白其背后的含义。机器理解文本，首先就需要了解背景知识。
那如何将文本转化成知识呢？
“借助信息抽取技术，人们可以从文本中抽取知识，这也正是知识图谱构建的核心技术。”孙乐说，目前比较流行的是使用“三元组”的存储方式。三元组由两个点、一条边构成，点代表实体或者概念，边代表实体与概念之间的各种语义关系。一个点可以延伸出多个边，构成很多关系。例如姚明这个点，可以和上海构成出生地的关系，可以和美职篮构成效力关系，还可以和2.26米构成身高关系。
“如果这些关系足够完善，机器就具备了理解语言的基础。”孙乐说。那么如何让机器拥有这样的“理解力”呢？
“上世纪六十年代，人工智能先驱麻省理工学院的马文·明斯基在一个问答系统项目SIR中，使用了实体间语义关系来表示问句和答案的语义，剑桥语言研究部门的玛格丽特·玛斯特曼在1961年使用Semantic Network来建模世界知识，这些都可被看作是知识图谱的前身。”孙乐说。
随后的Wordnet、中国的知网（Hownet）也进行了人工构建知识库的工作。
“这里包括主观知识，比如社交网站上人们对某个产品的态度是喜欢还是不喜欢；场景知识，比如在某个特定场景中应该怎么做；语言知识，例如各种语言语法；常识知识，例如水、猫、狗，教人认的时候可以直接指着教，却很难让计算机明白。”孙乐解释，从这些初步的分类中就能感受到知识的海量，更别说那些高层次的科学知识了。
构建方式：从手工劳动到自动抽取
“2010年之后，维基百科开始尝试‘众包’的方式，每个人都能够贡献知识。”孙乐说，这让知识图谱的积累速度大大增加，后续百度百科、互动百科等也采取了类似的知识搜集方式，发动公众使得“积沙”这个环节的时间大大缩短、效率大大增加，无数的知识从四面八方赶来，迅速集聚，只待“成塔”。
面对如此大量的数据，或者说“文本”，知识图谱的构建工作自然不能再手工劳动，“让机器自动抽取结构化的知识，自动生成‘三元组’。”孙乐说，学术界和产业界开发出了不同的构架、体系，能够自动或半自动地从文本中生成机器可识别的知识。
孙乐的演示课件中，有一张生动的图画，一大摞文件纸吃进去，电脑马上转化为“知识”，但事实远没有那么简单。自动抽取结构化数据在不同行业还没有统一的方案。在“百度知识图谱”的介绍中这样写道：对提交至知识图谱的数据转换为遵循Schema的实体对象，并进行统一的数据清洗、对齐、融合、关联等知识计算，完成图谱的构建。“但是大家发现，基于维基百科，结构化半结构化数据挖掘出来的知识图谱还是不够，因此目前所有的工作都集中在研究如何从海量文本中抽取知识。”孙乐说，例如谷歌的Knowledge Vault，以及美国国家标准与技术研究院主办的TAC-KBP评测，也都在推进从文本中抽取知识的技术。
在权威的“知识库自动构建国际评测”中，从文本中抽取知识被分解为实体发现、关系抽取、事件抽取、情感抽取等4部分。在美国NIST组织的TAC-KBP中文评测中，中科院软件所—搜狗联合团队获得综合性能指标第3名，事件抽取单项指标第1名的好成绩。
“我国在这一领域可以和国际水平比肩。”孙乐介绍，中科院软件所提出了基于Co-Bootstrapping的实体获取算法，基于多源知识监督的关系抽取算法等，大幅度降低了文本知识抽取工具构建模型的成本，并提升了性能。
终极目标：将人类知识全部结构化
《圣经·旧约》记载，人类联合起来兴建希望能通往天堂的高塔——“巴别塔”，而今，创造AI的人类正在建造这样一座“巴别塔”，帮助人工智能企及人类智能。
自动的做法让知识量开始形成规模，达到了能够支持实际应用的量级。“但是这种转化，还远远未达到人类的知识水平。”孙乐说，何况人类的知识一直在增加、更新，一直在动态变化，理解也应该与时俱进地体现在机器“脑”中。
“因此知识图谱不会是一个静止的状态，而是要形成一个循环，这也是美国卡耐基梅隆大学等地方提出来的Never Ending Learning（学无止境）的概念。”孙乐说。
资料显示，目前谷歌知识图谱中记载了超过35亿事实；Freebase中记载了4000多万实体，上万个属性关系，24亿多个事实；百度百科记录词条数1000万个，百度搜索中应用了联想搜索功能。
“在医学领域、人物关系等特定领域，也有专门的知识图谱。”孙乐介绍，Kinships描述人物之间的亲属关系，104个实体，26种关系，10800个事实；UMLS在医学领域描述了医学概念之间的联系，135个实体，49种关系，6800个事实。
“这是一幅充满美好前景的宏伟蓝图。”孙乐说，知识图谱的最终目标是将人类的知识全部形式化、结构化，并用于构建基于知识的自然语言理解系统。
尽管令业内满意的“真正理解语言的系统”还远未出现，目前的“巴别塔”还只是在基础层面，但相关的应用已经显示出广阔的前景。例如，在百度百科输入“冷冻电镜”，右竖条的关联将出现“施一公”，输入“撒币”，将直接在搜索项中出现“王思聪”等相关项。其中蕴含着机器对人类意图的理解。
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1998年7月，本科毕业于四川大学光电科学技术系，接着进入新型光电子器件国防重点实验室参与真空光电子器件的研制工作。2003年4月，于西安电子科技大学物理电子学专业获取工学硕士学位；2005年12月，于西安电子科技大学光学工程专业获取工学博士学位，攻读博士期间获得西安电子科技大学“学术十杰”。现主讲研究生“光电成像系统仿真与评估”和“现代光电子技术实验”等课程。从事科研工作近十年，承担和参与科研项目共10余项，其中国际自然科学基金2项，国防预研重点项目2项，博士点基金1项，863高技术项目1项，国防预研项目2项，及横向合作4项。在J. Opt. Soc. Am. A.、Applied Optics、Infrared Physics & Technology、International Journal of Infrared and Millimeter Waves、红外毫米波学报、光学学报等国内外核心刊物上发表学术论文30余篇，其中SCI检索14篇，EI检索20篇，获全军科技进步二等奖1次。美国光学学会（OSA）会员、SPIE会员、中国光学学会会员、中国宇航学会光电技术委员会委员。 1、光电系统设计、建模、测试与评估——针对不同波段光电探测及成像系统，利用虚拟仪器技术研制数字仿真样机、半实物仿真平台、性能测试平台，评价及预测不同应用条件下的系统性能，从系统特征的结构、效应、技术及工艺等方面优化系统模块设计参数。2. 数字成像与新型遥感技术－研究多光谱成像遥感器系统集成设计理论、高分辨率影像关键技术、遥感图像融合、标定、探测、分类、定位及识别技术等。3. 微光机电成像与显示技术――研究微光机电成像系统的设计理论、制作工艺、驱动技术、表征技术及应用。4、光电对抗技术——研究多光谱侦察告警、新型激光雷达、对抗干扰等相关技术及评估理论。
1 信息时代需要优秀的信息对抗专业的人才 信息对抗技术专业具有多学科渗透、应用性强、主要服务国防建设等鲜明特点。目前国内开设信息对抗技术专业的学校有：电子科技大学、西安电子科技大学、北京理工大学、北京航空航天大学等十几所学校。为了适应国防建设现代化和地方经济建设信息化发展的需求，满足军事、经济和社会信息化的发展对信息对抗与安全的专门技术人才的迫切需要，充分利用已有的办学条件和科研基础，经教育部批准，中北大学信息与通信工程学院设立了信息对抗技术专业。 2 我校信息对抗专业本科人才的培养目标 该专业毕业生应获得以下几方面的知识和能力：1.掌握信息科学、电子学和计算机科学学科的基本理论、基本知识；2.掌握信息对抗技术系统及其决策支持与安全防护系统的分析与设计方法和研制技术；3.具有使用计算机和仪器设备解决工程问题的能力；4.熟悉有关国家安全和国防建设的方针、政策和法规以及有关国际法律、法规；5.了解信息战及信息武器系统对抗技术领域的理论前沿、应用前景和发展动态；6.具有创新意识和独立获取新知识的能力。 3 信息对抗专业光电子技术课程教学改革初探 3.1光电子技术的内涵 光电子技术是电子技术与光学技术相结合的产物。由于激光解决了光频载波的问题，从此电子技术的各种基本概念几乎移植到了光频段，产生了光频段的电子技术，简称光电子技术。当然由于波段不同，电子学波段和光波段在相应器件的结构原理和特性参数上完全不同，于是光电子技术这门综合性交叉学科便从现代科学中脱颖而出。 光电子技术涵盖光电检测技术、光电成像技术、光电显示技术、红外技术等相关的各种光电子器件的知识，主要包括真空光电器件、半导体光电器件、真空成像器件、固体成像器件、热电探测器件等等，例如光电倍增管、光敏电阻、光电二极管、光电三极管、PIN管、APD管、变像管、摄像管、视像管、CCD、SSPD等等。通过理解各种光电现象和光电效应，掌握各种光电子器件的结构原理、特性和参数，便很容易了解各种类型器件的实际应用系统。 3.2信息对抗专业光电子课程教学改革措施 3.2.1教学内容 (1)授课体系和重点。课程根据信息对抗专业方向的学生培养要求，着重从工程技术中应用光电器件和光电对抗的角度出发，研究光电检测和光电对抗领域常用光电器件的原理及系统构成。理论方面力求清楚易懂，阐述光度学基础、半导体物理基础、光电现象和光电效应，重点介绍常用光电器件的结构原理、特性和参数。为了更好的运用光电器件，对各类光电器件的外围电路也作了详细的分析，同时给出实际应用系统举例。 (2)所讲授的知识要紧跟科学发展前沿；光电子技术教科书对于迅猛发展的光电子技术来说，既是基本的，又是滞后的，教师授课时如果按教材讲解，往往会带来知识陈旧、讲课形式单一、内容枯燥乏味的后果，造成学生学习积极性下降。因此在教学过程中删掉一些陈旧过时的内容，及时补充和更新教学内容，增添一些现代光电子技术的前沿知识，特别是体现本学科专业特色的一些前沿知识，从而紧跟光电子技术的前沿，给学生提供充分的科学探索和求真的空间。 (3)注重课程与专业应用领域间的联系；专业课可理解为某一学科的基础课程，是通向学科广阔领域的桥梁。它的基本功能是引导学生明确学科专业发展方向，使其在日后的学习工作中能自如的在该学科专业的深度和广度上钻研、拓展。因此在讲授课程各部分内容时，要和信息对抗专业的应用领域紧密相连。例如针对在军事应用领域，在课程讲授过程中可适当加入光电子技术与现代战争、光电子技术在新军事革命中的应用热点以及光电对抗在现代军事作战中的应用等方面的内容，使该专业的学生了解所学课程内容在该领域的应用、研究热点及发展前景。 3.2.2教学方法 （1）利用现代教育技术的各种多媒体技术和网络技术进行教学，例如投影、幻灯、录像等多媒体资料，充分发挥其信息容量大、方便快捷、形象直观、教学效率高的优势。这样使用这些教学工具，既使教师能方便清楚地讲授专业课中的各种图片资料内容，又省去了教师课堂现场作图的时间，在有限的时间内能讲授更多的内容，提高了讲课的信息量。因此教师要积极制作教学课件、开发利用网络上丰富的信息资源，下载适合学生阅读的科研论文，并推荐给学生参考。这是开拓学生视野，培养学生自学意识和科研意识的有效方法。 （2）采用讲座与讲授相结合的教学方法。在进行基础理论教学的适当时机，安排光电子方面科技知识的专题讲座，穿插现代光电子科技知识，使学生既强化基础理论训练，又熟悉了解较多的现代光学科技知识，激发学习兴趣，培养学生的科研意识。 3.2.3教学目标 在光电子课程改革中，把教学目标从以科学知识教育为主转变为实现科学教育和人文教育的融合，培养敢于创新、善于思索、具有团队协作精神的21世纪新型人才。长期以来，我国大学文、理、工分校，存在着科学教育与人文教育的脱离，造成理工科生的人文文化知识和文科生的科学常识知之甚少。针对信息对抗专业的工科学生，应在进行科学知识教育的同时注重培养其人文精神，例如在讲解光电子课程中的科学概念、原理、方法时可提到发现科学规律的动机，提到科学家如何通过艰苦的努力甚至牺牲生命取得创新，以及这些成果的应用对社会可能造成的影响等，从而使之潜移默化地对学生进行自然的而不是勉强的人文教育。 更多关于工程/服务/采购类的标书代写制作，提升中标率，您可以点击底部官网客服免费咨询：
现代战争是高科技的战争，是信息化的战争。建设一支能打赢未来的信息化战争的部队已经成为我军刻不容缓的事情！有人说，我们要打赢未来的高科技战争，那就要多投入军费，多研制、多装备高新武器。能这样那当然好，可问题是，我们的经费能承担得起吗？既然我们钱不如人家多，底子又没人家厚，那走有中国特色的强军之路就成为我们的选择了！我认为： 一、下定决心走信息化道路！打赢信息化战争是靠打出来的，不是喊出来的！只有下定了决心，部队建设才有方向，做事情才有干劲！ 三，以信息化技术改造现有装备，使之能与信息化战争相适应。如通过数据链把卫星、飞机、导弹系统、战舰、雷达……链接起来，整合到G4ISR系统中去，使各军兵种间、上下级间达到信息共享，互联互通！将普通弹药进行升级，加装制导装置，使这些“笨弹”变得聪明，提高命中率!加强官兵军事、文化素质培养，再好的武器，也需要人来掌握！如果没人会用，和废物没什么两样！ 四、改革部队编制体制，应该裁撤的就裁撤，应该加强的就加强！优先发展海空军、远程打击力量，组建电脑网络部队和天军，压缩陆军编制，提高特种部队规模，使其能适应信息化作战需要； 五、改革部队指挥体制。目前我军的那种自上而下，逐级指挥，自下而上，逐级上报，逐级请示的指挥体制已经不能适应信息化作战的要求，应该改成网络化、平面化的指挥体制！给予中下级指挥人员更大的自由！以阿富汗战争、伊拉克战争为例，美国的四星上将可以直接指挥到前线的单兵，而前线的士兵也可以直接找国防部、参谋长联席会议汇报战况，这种指挥方式省去了不必要的中间环节，提高了效率！有什么事，该谁管，直接找谁就成了，没必要逐级上报，逐级传达。 七，整合民间力量，使之能适应未来的信息化战争的需要。如建设高速公路，就要考虑到将来在公路起降战机的问题，建飞机、舰船，就要考虑到将来能将其快速改装成军事装备的问题，委托民间高校，培养我军需要的各种高科技人才，也可以从民间直招高技术、高理论人才入伍；移军于民，军民一体！ 八，改变武器研发思路，吸引民间企业、科研单位、外资企业等更多的参与武器系统的研究开发，这样可以达到集思广益、投资少，见效快，效率高，将武器系统的研发风险降到最低！有人说，这样做可能会对我国的安全不利，其实没那么严重！以欧洲的EF2000“台风”战机为例。EF2000“台风”是欧洲十几个国家联合起来做的，他们买回去的，只是一架飞机，至于里面的雷达系统、通信系统、武器控制系统……都是各家搞各家的，回去将这些家伙往机体上一装就了事了，没有泄密的问题。我们也可以这样做！以我国的“两弹一星”为例，当时参与研发两弹一星的科研机构数百家，涉及的工厂企业上万个，但发生泄密的事了吗？没有！他们都是做两弹一星这个大系统中的很小的一部分，各做各的，国家只是派人去协调了一下，到最后各个零件组装起来才是一个整体。 九、积极探索，发挥人民战争的先进战略优势。即使在高科技的条件下，人民战争依然没有过时，但它的作战方法却发生了根本性的转变。有人说，现代的战争是高科技、高成本的战争，咱老百姓打得起吗？的确，玩电子对抗，发射导弹是高科技高成本，但是，放气球搞烟雾是低成本低技术了吧？千万别小看这气球，看过《沙场点兵》的人还记得吧，最后红军就是用气球对付蓝军的空中打击的。烟雾可以对电视制导、激光制导和红外制导进行有效的干扰，让它们变成无头的苍蝇。此外，像民间的电脑高手也可以对敌人的网络中心展开攻击。有人说了，并不是每个人都是电脑高手的。我承认，但发电子邮件这事估计会上网的人都会发吧！
：随着电子技术、通信技术的快速普及和发展，军事领域已经引入了现代化、自动化的战斗设备，因此电子对抗成为了信息化背景下的一个新型战场。下面是我整理的电子对抗技术论文，希望你能从中得到感悟!
电子对抗中通信技术研究
摘 要：随着电子技术、通信技术的快速普及和发展，军事领域已经引入了现代化、自动化的战斗设备，因此电子对抗成为了信息化背景下的一个新型战场。电子对抗中，各个计算机设备之间的通信传输最薄弱，最容易受到攻击，经过多年的实践和研究，电子对抗中的通信技术已经诞生了自适应技术、跳频技术、差错控制技术、分集技术，同时为了能够更好地进行数据传输，未来电子对抗通信技术将逐渐向窄带、融合等方向发展，提高电子对抗的有效性。
关键词：电子对抗;通信;跳频;差错控制
中图分类号：TN97 文献标识码：A
电子对抗又被称为电子战斗或电子斗争，敌对双方可以使用电子技术设备、器材进行电磁斗争。电子对抗可以破坏、削弱敌方的电子设备应用成效，保证己方电子设备的综合利用。电子对抗起源于20世纪初，在两次世界大战中均得到应用，比如干扰对方通信网络。电子对抗的具体项目包括电子侦查、电子进攻和电子防御，电子侦查可以实现情报侦察和支援侦察;电子进攻可以实现电子干扰和电子摧毁;电子防御包括反干扰、反侦察等功能。电子对抗技术性强、时效性强、针对性强，贯穿了信息化作战的整个过程。
信息化战争中，所有的电子设备之间的信息共享、命令传输均采用通信技术，利用短波、微波、中波等传输信息和指挥命令，并且由于通信技术自身特点，其也是电子对抗中最容易受到破坏的地方。通信技术覆盖范围广、设备接入种类多、组网结构较为复杂，通信传输非常容易受到干扰因素影响，比如电磁辐射、多径时延、幅度衰落等，因此为了提高电子通信抗干扰能力，确保数据传输安全，不被敌方窃取、破坏和篡改，许多的通信学家对其进行了研究，提出了自适应技术、分集技术、跳频技术和差错控制技术等抗干扰措施，可以有效地提升战场通信的可靠性，确保战场数据的传输质量。
1.电子对抗中通信技术应用现状
通信对抗是电子对抗在通信领域中的一个分支，通信对抗主要内容包括通信干扰、通信侦查、通信抗干扰等方面，通信对抗的主要目的是接收和破译敌方密码，获取敌方的军事部署信息;获取通信传输相关的战术参数，掌握敌方的军力部署、作战指令等情报信息。通信对抗可以造成敌方的设备通信暂时失效，从而导致军事指挥系统部分或完全瘫痪，抑制对方的军事行动，保证我方军事通信系统的有效性。
军事设施通信收发地相距较远，因此信息传递中保密性、安全性、干扰性方案较为复杂，因此通信对抗过程中，需要提高电子通信的抗干扰能力，保证我方电子通信的可靠运行，目前常用的电子通信对抗技术包括自适应技术、跳频技术、差错控制技术和分集技术。
1.1 自适应技术
军队电子通信传输过程中，自适应技术可以提高通信传输的抗干扰能力，通过自动化地优化通信系统的传输频道、结构和参数，可以根据战场通信环境的变化动态地改变通信传输信号，以便能够提高战场通信的抗干扰能力。自适应技术可以动态分析战场通信的链路质量，根据实际通信传输质量扫描多个信道，参考天气状况、太阳离子、经纬度变化、敌方干扰情况进行优化，发布LQA信号探测命令之后，可以为战场通信自动选择合适的通信频率，构建一个最优化的通信链路，自动地将通信内容切换到最佳频道上，改善军事通信过程存在的信号衰落情况，提高军事通信抗干扰能力，保持一个较好的通信传输质量。
1.2 跳频技术
跳频是军队通信传输最常用的扩频方式之一，通信双方可以利用一定的规律实现载波频率的随机跳变。从时域方面来看，跳频信号是一个多频率的频移键控信号;从频域方面看，跳频信号的频谱是在一个很宽的频带上利用不等间隔随机跳变的。其中，跳频控制器是核心的部件，其可以采用伪随机码、多频频移键控等模式改变载波信道，在一定范围内实现通信信号的跳变、同步和自适应控制，控制数据发送和接收。军事通信采用跳频技术，可以保证通信信道的隐蔽性，敌方很难发现跳频规律，就无法截获通信传输内容。跳频通信具有较强的抗干扰能力，即使通信频带的部分频点被干扰，用户依然可以在其他频点上进行正常地通信传输，由于跳频通信系统是一种瞬时窄带系统，易与其他的战场通信系统兼容，因此非常有利于军事部署使用。
1.3 差错控制技术
军事通信涉及部门、设备较多，因此承载的业务数量也是海量的，受到敌方攻击、自然条件的影响非常大，电子对抗非常容易造成通信传输存在乱码和错码现象，数据传输过程中自身也会发生丢包现象，因此为了保证通信传输的准确度，需要采用差错控制技术。差错控制技术经过多年的使用和改进，已经诞生了自动重发请求、前向纠错技术和混合纠错技术，这些技术可以大大地提升数据信息、控制命令的传输精确度。电子对抗通信传输采用自动重发请求是指当某一个军事部门接收到数据包之后，其可以对其进行验证是否存在错误，如果存在错误，则可以自动地请求发送方重新发送数据包。同时，为了能够提高数据通信和差错控制效率，如果接收方收到的错误码元较少，可以自行采用前向纠错技术改正错误的码元，将其调整为准确的信息包。混合纠错就是集成了前向纠错和自动重发请求的优点，可以快速化地、有效地对错误码元进行改正，保障通信传输的时效性、准确性和完整性，进一步提升军事通信应用成效。
1.4 分集技术
军事通信应用环境非常复杂，通信信道也会根据不同的传输距离存在衰落情况，有的信道具有较强的传输信号、有的信道传输信号则非常弱，因此为了保证信道传输信号的质量，可以利用分集技术，有条件地选择、组合信息传输通道，补偿衰落信道传输时造成的损耗，并且可以使两个或更多的接收天线均衡传输信号。军事通信环境中，各个通信设备均可以采用分集技术，可以从空间、时间、频率和角度等方面进行分集，分集技术可以选择不同的信道，将其组合在一起，并且不需要增加无线发射机、接收机的传输功率和带宽，可有效地改善军事环境无线通信的传输质量。
2.电子对抗中通信技术未来发展趋势 近年来，随着通信技术在电子对抗中的应用和改进，战场通信采用的对抗措施也越来越多，由于战场通信环境日趋复杂，传统的抗干扰技术已经逐渐不能适应现代战争需求，因此电子对抗中通信技术发展呈现出以下趋势：
(1)融合多种自适应技术，改进通信传输质量。军事电子对抗涉及的硬件、软件和传输资源非常多，因此采用的自适应技术具体措施也非常多，单一的自适应技术无法最大程度地提升军事通信质量，可以采用融合传输技术，整合多种自适应技术，形成一个集成的军事通信系统。军队通信时可以将智能天线、多输入多输出、空分编码、软件天线、软件无线电和数字波束成型技术进行整合，形成一个全自动化的军队通信传输系统，进一步改进和提高通信抗干扰能力。
(2)通信抗干扰技术从低速窄带向高速宽带发展。军队通信传输系统承载的业务增多，传输数据也亟需较高的速率和带宽，因此通信抗干扰技术也需要从窄带向高速宽带发展迈进，以便能够延长前向纠错长度、加入较多密码保护码元，可以大幅度提高通信传输的抗干扰性能，满足军队多业务高速率传输带宽需求。
(3)军事通信传输跳频码序列优化。跳频抗干扰技术可以采用伪随机码，比如Gold序列码、Walsh序列码、M序列码等技术。为了更好地防止军事通信由于跳频技术自身缺陷等而被黑客、病毒、木马攻击，可以引入非线性动力学混沌理论、模拟退火思想、机器学习算法等优化序列编码，寻找一个更好的跳频序列码，以进一步提升军事通信抗干扰能力。
(4)军事通信抗干扰技术可视化、智能化。军事通信已经随着软件设计、电子器件开发技术的提升向前迈进，军事通信抗干扰监控过程中引入了先进的数字化、可视化技术，这样就可以把干扰信号发生的时间、频段等进行定位，以利于干扰抑制军事通信信号精准识别，选择干扰较低或无干扰的频段进行军事通信传输。
结语
通信对抗可以使用专业的侦察设备、干扰设备等搜寻、定位、识别、截获敌方战场的相关传输数据，也可以干扰对方的通信传输，造成敌方通信系统瘫痪，直接打击敌方的军事部署。因此，为了提高通信传输的抗干扰能力，人们针对通信对抗提出了抗干扰措施，利用自适应、跳频、差错控制和分集技术等实现阻拦式干扰、瞄准式干扰，显著提高通信传输质量和能力，保证战场通信设备正常、可靠和安全地运行。
参考文献
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[4]白春惠，赵凌伟.数据链网络通信对抗技术及试验系统研究[J].无线电工程，2014，10(6)：63-65.
雷达电子对抗新技术探讨
0 前言
所谓雷达电子对抗，具体指的是以雷达充当探测传感头的探测以及武器作战系统的相关电子技术。随着现代化科学技术的迅猛发展，雷达电子对抗在诸如压制式干扰、欺式干扰以及组合式干扰等现有电子对抗技术基础之上又有新的进展。纵观当今雷电电子对抗发展现状，结合国外雷达电子战一体化趋势，对雷达电子对抗新技术进行深入分析和探讨具有重要意义。针对雷达电子战一体化进行合理性分析，同时对超宽带雷达今后发展趋势进行展望，提炼出新的雷达电子对抗技术和作战方式，并且极有可能在今后与雷达对抗中获得验证和普遍应用。
1 雷达电子对抗新技术分析
由于普通的雷达数据链和雷达传感器不能满足信息侦查传递的要求，九十年代，美国研发出雷达通用数据链，通用数据链除了在控制组织之间传递交换更多的数据之外还能将侦察机所获取的大容量信息传递到控制中心，雷达通用数据链是用于监视侦查抗干扰的通信传感器，是用于平台和地面终端的通信设备，当国防部队或是政府等高端机构需要秘密情报时，就可以采用侦察机的雷达通用数据链来传递信息情报，很多国家的国防部都需要通用数据链作为网络中心传感器和地面终端的传输纽带，通用数据链主要有五大类数据链路组成，一类是地面平台八万英尺高的通信平台，第二类是高于第一类七万英尺的空中平台，第三类的空中平台高度有五十万英尺，第四类和第五类恶毒数据链路属于卫星的运作链路，一类用于七百五十海里的轨道的卫星运行，另一个运用在更高高度的卫星运行。
1.1 相干噪声干扰
以往的噪声干扰主要有两种方式，分别是非相关宽带阻塞式干扰以及测频瞄准式窄带阻塞式干扰，最为显著的特点体现在其与雷达信号之间并不具备任何联系。正是因为非相干噪声信号和雷达目标回波信号之间不具备联系，因此，在雷达信号的处理过程中，极有可能造成这样一种后果，即：相比较于噪声而言，回波处理有所增加。通过适当的增加噪声干扰功率可以确保干扰效果，此外，为了实现对能量的充分利用，需要选择瞄准式干扰。假如选择相干噪声干扰，就不能使雷达信号处理增益有所增加，此时所需要的噪声干扰功率也相对不高，并且因为所选择的是相干噪声，具备精确瞄频信号，因此，可以确保对噪声干扰能量进行充分有效的利用。相干噪声干扰属于转发式噪声范畴，在完成雷达信号的接收之后，对其进行相应的噪声调制处理，再将经过处理的雷达信号进行转发，这样包括连续波在内的诸多种波形形式均可以得到实现。与之前的噪声干扰相比较而言，相干噪声干扰所需要的干扰能量十分有限，由此可以推断出，在干扰能量一样的情况下，相干噪声干扰所作用的距离可以达到更远。
传统的噪声干扰是采用非相干宽带阻塞式干扰或测频瞄准式窄带阻塞式干扰，其一大特点是与雷达信号不相关。正由于非相干噪声信号与雷达目标回波信号是非相干的在雷达如机载火控雷达和导弹末制导雷达的信号处理中，对回波的处理增益相对噪声来说就可 能会变大，大约可增加十几dB。为了达到较好的干扰效果，就必须加大噪声干扰的功率， 同时为了有效的利用能量，需要采用瞄准式干扰。
1.2 对单脉冲雷达的角度欺干扰
根据单脉冲雷达工作机理，可以确定其抗角度欺干扰的性能十分优越，这也在一定程度上促使其近些年来保持迅猛的发展态势，并且影响范围越来越广，特别是在导弹控制以及雷达引导等方面，其应用日益普遍。有关干扰单脉冲雷达技术的研究最初始于上世纪五十年代，六十年代开始部署战术自卫干扰系统，随后得到美国及前苏联的关注，展开了一系列的试验，并取得了相应的成果。我国在此领域经过十几年的研究，也已经取得初步成果，积累了一定的经验，但在干扰效果有效方式方面较为欠缺。结合单脉冲雷达特点，在干扰技术的设计方面要注意以下几点：1)针对雷达设计以及制造方面存在的不足，选择闪烁干扰或者是间断干扰等;2)结合雷达工作基本原理，选择交叉极化干扰或者是交叉眼干扰等;3)选择有源诱饵假目标。
首先，交叉极化干扰。所谓交叉极化干扰，主要指的是干扰信号与雷达回波，在极化方向上是互相垂直的。针对幅度单脉冲雷达而言，交叉极化干扰会导致相反的误差信号，这样就可以达到单脉冲雷达角跟踪能力彻底消失的效果;对于相位单脉冲雷达而言，交叉极化干扰会导致误差信号出现畸变的后果。在交叉极化干扰不存在的情况下，雷达主波束相位波前不会发生变化，在存在交叉极化干扰的情况下，天线瞄准轴位置的相位波前会出现一百八十度的相移。交叉极化干扰有两大要求，其一就是可以实现对雷达所发射的信号的极化进行准确的测量;其二就是具备对正交极化信号的转发功能，交叉极化欺干扰框架示意图详见下图所示。
交叉极化正交性还可以根据输入的信号极化对天线极化进行调整，新阿红极化参数和天线极化信号的生成并不是必备条件。
其次，交叉眼干扰。在本体上进行设备设置，所设置的两组设备需要具备一致的收发信号通路，同时还要确保在走向上是互相交叉的。在设备接收机捕获到单脉冲雷达信号后，会通过发射天线将其辐射出去，如果在作用雷达处的信号保持一百八十度的相位差，并且幅度比与一接近的情况下，所导致的后果将是单脉冲雷达探测本体等效位置中心出现明显偏置，这样会造成单脉冲雷达跟踪与本体相偏离。而只有可以确保单脉冲雷达在本体两套设备连接天线的法向中心线的交叉眼干扰才可以称之为有效。
之前的交叉眼干扰对相对位置关系以及相位差条件的要求较为严格，从而在一定程度上对其广泛应用造成限制。随着现代化科学技术的迅猛发展，雷达电子战技术也取得长足发展，使得我们有条件对交叉眼干扰进行改进和完善。当前，发达国家正在积极致力于定位准确、识别性格优越的雷达告警及侦察设备的相关研究，可以预见不久，借助本体向交叉眼干扰设备提供辐射源也就是雷达精确位置信息将成为现实。一旦交叉眼干扰设备具备了此种性能，角度欺可信度将会极大的提升，与此同时，借助对实时反馈信息的研制，设备状况也会有所改善，从而向辐射源偏离本体提供引导。这边是依托于辐射源定位实时校准的自适应引导交叉眼干扰。
1.3 对宽带及超宽带雷达的干扰
脉冲压缩波形雷达是宽带及超宽带信号的主要适用范围，其中主要涉及脉压雷达、SAR以及ISAR等。其中，脉压雷达由于具备超宽带线性调频信号，因此其距离分辨率相对较高;SAR以及ISAR雷达成像主要依赖于提升距离维以及角度维的分辨率，而雷达的距离维与角度维在数据方面存在一定关系，简单的说，只需要干扰距离维，将会导致成像功能失效的后果，SAR以及ISAR采取脉冲压缩体制实现距离维探测，所以，对SAR以及ISAR成像干扰便可以视为脉冲压缩雷达干扰。按照脉压雷达体制的相关规定，线性调频、脉间频率步进以及相位编码信号是比较具有代表性的几种信号形式。从本质上讲，脉间频率步进雷达波形就是线性调频信号的脉间离散化形式，所以，其同样具备线性调频信号距离特性。
线性调频脉压雷达抗噪声干扰能力及抗欺干扰性能均十分优越，一旦遇到噪声干扰信号，雷达信号处理机制与信号相匹配，这样，滤波器将会输出更大的信干比。为确保有效的噪声干扰，需要保持雷达接收机输入端干扰信号功率强于回波信号功率，但依据目前技术水平，实现起来还存在一定难度。通过增加多抽头延时网络的可变加权系数，可以导致幅度调制效应，这样所得到的干扰信号具备欺性压制干扰效果。
2 结语
综上所述，随着现代化科学技术的迅猛发展，雷达电子对抗在诸如压制式干扰、欺式干扰以及组合式干扰等现有电子对抗技术基础之上又有新的进展。在研究电子对抗以及雷达电子战一体化技术的过程中，发现通过相干噪声得到性能较高的干扰技术手段只需要付出极小的代价;在单脉冲雷达角度欺干扰方面，大功率交叉极化干扰以及对来袭目标进行实时校准判定的交叉眼干扰极具发展空间;宽带及超宽带雷达干扰具有一定难度和挑战性，比较有效的方式就是利用复合式干扰。
参考文献：
[1]晁磊，基于雷达对抗研究的电子对抗仿真系统设计与实现，华中科技大学，2011，01.
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[3]贾蒙、李辉、沈莹、张安，机载雷达电子对抗系统的仿真，火力与指挥控制，2010，04.