随着通信对抗技术的发展，抗干扰卫星通信系统也在不断地演进。在传统的跳频、扩频等卫星通信抗干扰技术与专用抗干扰通信卫星基础上，美军大力发展防护战术波形和防护抗干扰战术卫星通信系统，可融合商业卫星、防护战术卫星和宽带全球卫星等卫星星座，为美军提供全球范围内的可靠、安全、顽存的卫星通信服务。本文详细介绍了美军卫星通信系统中的抗干扰技术以及后续抗干扰卫星通信系统的发展，分析系统中的关键技术，可为我国后续同类卫星通信系统的发展提供借鉴。

机器学习的方法在泄漏电缆周界入侵检测领域有了比较好的发展。采集大量的入侵数据，通过机器学习训练模型，可以实现周界入侵检测更高的定位精度和更低的误报率。但是大规模入侵信号数据的缺乏限制了识别的准确率。而人工有效采集标注入侵信号数据极其费时且代价高昂。针对入侵信号数据缺乏的问题，本文引入了图像领域的数据增广方法。实验表明，几何变换增广结合深度卷积生成对抗的增广方法对周界入侵识别准确率的提升达到14.11%,极大程度上缓解了小样本下周界入侵定位精度低的问题，证明了本文增广方法的有效性。

为了提高水下图像的清晰度和对比度，恢复水下图像颜色特性，提出了一种基于非监督超分辨重构的方法(SR-CycleGAN)对水下图像进行增强。该方法采用超分辨网络和退化网络学习水下图像和陆地图像之间的跨域映射函数，使用相对平均判别器，增加了内容损失函数，并将SR-CycleGAN模型与4种传统的水下图像增强模型和5种基于深度学习的模型，在同一数据集上进行增强效果比较。结果表明：本文中构建的SR-CycleGAN模型得到了最高的PSNR值(20.277)和SSIM值(0.727),与SESS-CycleGAN模型相比，PSNR和SSIM值分别提高了5.9%、13.9%,与FEATURE FUSION-CycleGAN模型相比分别提高了13.8%、71.8%,与BM-CycleGAN模型相比分别提高了5.1%、1.1%;对7类海洋生物进行识别，经过SR-CycleGAN模型增强后图像的识别准确率提高了48%。研究表明，本文中提出的SR-CycleGAN模型在校正水下图像颜色失真的同时还增强了图像清晰度，在海洋生物水下图像识别中具有一定的实用性。

自从2014年生成对抗网络（GAN）被首次提出，它已经逐渐成为深度学习研究的焦点话题。GAN在随机噪声与真实数据之间通过构造2个竞争网络即生成器与判别器来进行映射。在图像合成方面,GAN显示出较强的生成能力并能产生高质量图像，从而解决传统图像合成方法所存在的部分问题。本论文的研究目的是对GAN应用于图像合成技术进行深入的探讨，并对该技术的发展状况及未来发展趋势进行分析。

科技实力的不断攀升，不仅为人们的现代化生活带来了极大便利，同时也有效的推动了各行各业的发展，其中，雷达电子对抗技术的不断发展，对我国军事实力的提升有着不容忽视的作用。下文就将围绕雷达电子对抗技术的概念、原理、方法及应用进行探讨。

在分析电子对抗技术过程，要重视结合具体实际，科学的采取更加完善技术措施，从而才利于全面提高电子对抗与反对抗的分析水平。本文结合具体实际，阐述了电子对抗与反对抗技术，希望通过进一步分析，能够不断提高研究能力。

从武器系统战斗力评估的角度，提出了开发空地导弹攻防对抗仿真系统的必要性。系统分析了空地导弹攻防对抗仿真系统。讨论了基于UML的仿真系统的建模与分析方法，给出了仿真系统。概念模型和具体分析实例。

近年来，现代信息技术在我国的军事领域已经占据了十分重要的战略地位，并且已经逐渐发展为未来战争决定胜负的关键性因素。这也是由于在现代技术的发展背景下，信息站已经成为现代国际战士的主要作战形式之一，而以控制电磁频谱为目的的电子战更是信息站发展的核心部分。其中通信对抗作为电子设备的重要组成部分，不仅在军事通信中的信号处理方面发展得十分迅速，同时随着技术手段的不断更新，其通信对抗技术也逐渐走向智能化、软件化等实用性技术，为大众的通信安全提供了强有力的保障。对此，本文基于当前在信息时代下，在通信对抗中现代信息处理技术的表现，并对其技术应用进行研究。

随着人工智能技术的不断发展，陆军电子对抗装备也逐渐开始应用人工智能技术。本文首先介绍了人工智能技术在陆军电子对抗装备中的应用现状和发展趋势，然后探讨了人工智能技术在陆军电子对抗装备中的具体应用，包括情报分析、通信干扰、雷达对抗、无人机对抗等方面。最后对人工智能技术在陆军电子对抗装备中的应用进行了展望。

随着智能化技术以及信息化技术的进步和发展，未来战争将集中表现为大纵深、立体化、密集综合火力以及快速行动的特点。在未来战争影响之下，武器的装备性能必须得到快速的提高，这也是适应未来战争的基础条件之一。本文将对人工智能技术在陆军电子对抗装备中的应用进行分析，为提高电子对抗装备杀伤效果提供技术支持。

近年来在军事对抗的领域中已经开始应用先进的人工智能技术，取得良好的技术应用效果，主要就是通过智能防御的策略、智能检测策略与智能攻击策略等等，不同智能技术的应用方式和形式等都存有不同的特点，在未来发展的过程中，我国军事对抗领域也会通过人工智能技术进行复杂环境的分析，快速进行数据信息的交互处理，增强军事对抗的效果和水平。