基于加权网络模型的指挥节点重要度评估方法

指挥节点重要度评估是研究指挥网络可靠性和抗毁性的重要内容。通过定义加权网络节点重要度贡献矩阵,提出了一种利用节点重要度评价矩阵确定加权网络关键节点的相对重要度的方法,该方法能充分考虑节点的位置信息、邻接节点的重要度贡献关系;结合作战任务对社区的依赖度,设计了节点全局重要度评估算法,并利用该算法对典型网络节点重要度进行了分析,结果表明算法有效、可行。     

舰艇编队协同反导网络节点重要度评估

为提高舰艇编队协同反导网络中重要节点评估的效率和有效性,提出了一种基于节点接近度和节点关联度评估复杂网络节点重要度的方法。在复杂网络中节点的接近度越大,该节点越居于网络的中心,在网络中就越重要;节点的关联度越大,在网络中就越重要。根据该方法设计了舰艇编队协同反导网络中重要度评估算法,仿真分析证明了该方法的有效性。     

基于复杂网络理论的军事力量部署研究

运用复杂网络理论,将军事力量部署进行网络拓扑化,通过分析计算网络关键节点的组成来研究军事力量在空间部署的合理性。在定义了军事力量部署网络拓扑化后的关键节点概念的基础上,提出了基于网络节点度和介数综合数学模型来评价网络节点关键度量值数学模型及基本算法流程,并运用案例进行了计算分析。     

引入OODA关联度的火力打击目标排序方法

针对联合火力打击体系破击战法中确定体系破击目标困难的问题,提出一种基于超网络构架OODA关联度算法。该方法引入理想目标清单补充目标打击清单中遗漏的体系目标,区分层次构建包含多个子网络的超网络,在超网络中找到能够实现OODA循环的节点,进而确定各节点的OODA关联度,并通过仿真实验分析各综合评分算法的排序效果。仿真结果表明:OODA关联度独立于其他评价指标,可作为火力打击目标排序的评价维度之一,且使用理想点综合评估算法的排序效果最好,引入OODA关联度的目标排序相比于传统排序法更能体现体系破击战法思想。     

航空加权网络抗毁性综合评估方法

根据目前网络抗毁性研究中指标单一、网络无权等不足,针对航空网络的特点,以流量为边权,提出了一种多指标的航空网络抗毁性评估方法。基于网络吞吐量、相似权网络流量、节点相邻边权重分布分别构建了鲁棒性度量、网络效率度量、网络适应性度量。最后通过建立西北地区航空网络进行仿真,结果表明:西北地区航空网络具有与星型网络相似的性能,鲁棒性较差,网络效率较好,咸阳和乌鲁木齐作为中心节点,具有较好的主抗性能。实验结果证明了该评估方法的有效性。     

一种新的模糊数排序方法

先给出反映一个模糊数大于另一个模糊数可能程度的计算公式,该公式具有传递性、互补性等诸多良好的性质.然后对给定的一组模糊数,由两两之间的可能度值构建可能度矩阵,并由可能度矩阵给出模糊数的排序算法.     

基于PageRank算法的武器装备体系重要节点评估

将武器装备系统抽象为网络节点,利用复杂网络理论研究评估武器装备体系中的重要节点。针对传统PageRank算法在该应用中存在的问题,提出一种修正的PageRank算法。该算法对悬挂节点及有向环状网络节点的重要度评估具备收敛性。仿真实例验证了该修正算法对双目标作战环节点重要度评估的有效性。为了进一步验证所提算法的准确性,引入特征谱理论和移除节点法评估网络的抗毁性。     

航空集群网络虚拟骨干网分布式构建算法

航空集群网络对集群作战任务执行效能的影响愈发深远,通过构建虚拟骨干网,能够降低路由开销、互联子网和实时管理网络,使航空集群作战更加高效。结合连通支配集理论,提出一种面向航空集群网络的分布式骨干网构建算法——DCAASN算法,设计权值函数刻画节点可用带宽和连通度,并采用分布式思想构建连通支配集以完成骨干网的构建。理论分析和仿真结果表明,相较于Wu、Wan和DCDS算法,该算法构建的骨干网中节点平均权值更大,骨干网的生命周期更长,并且骨干网的规模更小;在时间开销、消息开销方面,相较于Wu、Wan算法有较大提高,与DCDS算法在同一量级。     

常态执勤指挥模型关键节点识别及抗毁性研究

在常态执勤指挥模型的基础上,重点对树状指挥网络和级联指挥网络的抗毁性进行研究。通过建模仿真的方法,对三种执勤指挥模型进行随机攻击和蓄意攻击,对比分析最大连通子图规模、网络效率和全局聚集系数等指标,找出抗毁性最强的常态执勤指挥网络模型。应用集体影响力算法识别抗毁性能最好的指挥网络的关键节点,与基于节点度大小的传统关键节点识别方法进行对比,证明基于集体影响力算法识别关键节点更加准确,目的是为未来常规执勤指挥网络的优化和防护提供理论指导。     

给定任务和模式下指挥体系节点重要性评估方法

针对一般节点重要度评估方法没有考虑指挥体系网络与外界的交互以及自身运行机制的问题,研究了指挥节点的重要度评估方法,在一般网络结构重要度分析基础上,综合作战任务和指挥模式对节点的需求,提出了作战任务对节点依赖度以及指挥模式对节点依赖度的计算方法,最后设计了评估算法并给出具体算法流程,案例分析结果证明该算法合理、有效。     

通信网络拓扑可靠性的重要度熵评价方法

针对通信网络拓扑可靠性受到多因素影响的问题,提出了一种基于重要度熵的可靠性评价方法。该方法采用介数作为基础重要度指标,依据节点度、距离、最短路径等拓扑特性传播重要度影响,保证了对节点重要度的客观评价。方法选取网络重要度熵为可靠性指标,并通过边收缩将链路重要度转化为节点重要度进行评价,进而计算网络的重要度熵。最后通过仿真,验证了该评价方法的有效性。     

战场网关键节点仿真与分析

针对作战中难以快速分析美空袭体系战场网重要作战节点,对战场网作战要素进行了分类,提出战场网关键节点的评价指标,并利用社会网分析的网络分析手段,对美典型空袭体系作战要素及信息流转进行了仿真计算。结果表明,利用度数中心度等社会网分析指标,可以迅速识别战场网的关键节点和链路,为未来的网电作战寻求作战目标排序提供了新的方法。     

受互联网思路启发的电力系统重要节点评估算法

对电力系统中重要节点进行有效区分,有助于在资源有限的条件下对重要节点施加额外保护或改变拓扑结构,从而提高系统鲁棒性、降低事故发生的概率。受网页排序算法启发,提出电气链接结构分析的随机方法(electrical stochastic approach for link structure analysis, E-SALSA)用于电力系统重要节点评估。该算法综合考虑了电力系统拓扑结构、潮流等因素对节点的影响,能够有效反映电力系统的真实情况,并且其特点更符合电力系统背景。在IEEE300节点电力系统中,使用失负荷规模和最大子群规模两个指标对E-SALSA算法与电气介数算法、基于共同引用的超链接引导的主题搜索(model based on co-citation hypertext induced topic search, MBCC-HITS)算法进行了对比分析。结果证明E-SALSA算法相比电气介数算法在两个指标上都具有优势,相比MBCC-HITS算法能够更综合考虑各方面因素对节点的影响,进而证明了E-SALSA算法的合理性、有效性。     

航空集群网络路由约束连通支配集路由算法

航空集群作战由于具有规模大、时效性高、作战平台资源有限的特点,现有路由算法不能很好地适应于航空集群作战这种特殊环境。结合连通支配集理论,提出路由约束连通支配集路由算法。算法通过构建节点权值函数,分布式构造基于路由约束的连通支配集形成一个骨干网,在此基础上,设计路由约束连通支配集路由算法,使得数据转发可以高效进行,并基于有向图设计骨干网维护机制。仿真结果和理论分析表明,算法在时延、路由开销、死亡节点数方面的综合表现优于经典路由算法,能够较好地适应于航空集群网络。     

基于改进加权P ageRank的电子目标重要度评估方法

目标重要度评估是电子目标分析的重要内容，将电子目标群体抽象成复杂网络，可以通过对其网络特性的挖掘，从整体上对电子目标在敌方电子信息系统中的重要度进行评估，但传统基于网络结构的目标重要度评估指标具有片面性，难以对处于关键链路之上的重要节点进行挖掘，针对这一问题，将Pagerank算法与中间中心度指标进行整合，提出电子目标重要度评估算法BCIW PageRank，介绍了基于该算法的电子目标重要度评估流程，并利用模拟侦察数据对其进行了仿真分析。     

机场节点失效下的航空器备降场规划

为了缓解重点机场节点失效带来的航空网络运行不畅、空中相撞风险增加等问题,需要对航线中运行的航空器进行备降场规划。分析了机型、航空器位置、节点容量、机场配置、航线密度等因素与代价之间的关系,建立了航空器分配优化模型,确立了距离和空中相撞风险两方面的优化目标,最后选用基于递变权重系数的蝙蝠算法对多目标问题求解。实验以北京——上海航线为例,结果表明提出的模型和算法较合理,可以调节参数来满足不同需求,求出的最优解相比传统方法更能有效降低代价。     

基于信息熵TOP SIS法的无线传感器网络节点自定位技术

在无线传感器网络的应用中，节点的定位是一个关键的问题。但是，利用已知节点对未知节点定位的算法存在着定位精度不高，定位计算量大等缺点。针对该问题，提出了一种基于信息熵TOPSIS法的节点自定位算法，该算法利用TOPSIS法按已给的传感器属性进行排序，只取最靠前的3个节点代入标准最小二乘公式中进行计算，既缩短了计算时间，又保证了计算精度。仿真实验证明，该算法是一种有效可行的算法。     

指挥控制网络中节点安全性重要度评估方法

针对现有评估方法无法全面反映指挥控制网络节点重要度的问题,提出了一种综合考虑网络机密性、完整性和可用性的节点重要度评估方法.考虑设备处理能力、存储容量和信道带宽,构建了指挥控制网络的加权网络模型;给出了基于层次分析法的节点安全性重要度综合评估方法;综合考虑攻击者利用被攻陷节点对网络机密性、完整性和可用性的破坏,基于重要性等价于破坏性的思想,引入拓扑势理论,分别提出了节点机密性、完整性和可用性重要度评估方法.最后,通过实例分析证明了该方法的有效性.     

基于多属性决策的网络攻击节点选择研究

通过对网络攻击中攻击方收益、攻击方损耗、攻击方遇到的风险进行分析,建立相应的指标体系,利用逼近理想解排序法对网络中节点的攻击效果进行综合评估和排序,有效克服在选择网络攻击节点的方法中,依靠度中心性等网络拓扑单一指标,忽略诸如介数中心性、结构洞等网络拓扑指标,网络攻击代价和遇到的风险等因素进行评价的片面性,为网络攻击方案制定提供依据。     

分布式异构集群中节点优先级调优算法

节点优先级常用于评价异构集群中节点的性能,因此节点优先级评价指标权重的选择非常重要。采用层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)建立了节点优先级评价指标体系,计算得到各指标的初始权重,并使用BP神经网络对初始权重进行优化。训练时,BP网络输入为集群运行中采集的节点实时资源数据,输出为节点的优先级。分析网络训练完成后得到的权重矩阵可以获得各优先级评价指标的优化权重。实验表明,基于AHP和BP的节点优先级评价模型可以更加准确地分析节点性能。相比于Spark默认算法和权重未优化的对照算法,使用调优后的节点优先级可以有效提高集群性能。运行不同工作量的相同负载时,集群平均性能分别提高了16.64%和9.76%;处理相同工作量的不同负载时,集群的平均性能分别提高了12.49%和6.54%。