基于能量分级和位置预测的高效路由算法

针对车载传感器网络节点移动速度快、网络拓扑结构不稳定、终端传感器节点能量不确定性等特点,提出了一种能量分级和位置预测的高效路由算法ERLP(Energy Rank and Location Prediction based routing)。该算法根据具有不同能量等级的节点将消息传递距离的不同选择那些能量高的节点作为中转节点,并结合节点的分布区域和当前速度,尽量将多个消息副本传递给覆盖不同方向的节点,避免消息传递的局部性。仿真结果表明,与当前典型延迟容忍网络的路由算法相比,ERLP算法在传输成功率、平均延迟时间上具有较大提升。     

防空监视网络传感器的协作管理

针对防空监视网络的传感器管理问题,讨论了基于多Agent技术的协作管理策略。通过对防空监视网络传感器协作行为的分析,建立了传感器的协作行为模型。结合防空监视传感器的功能,设计了传感器Agent的结构模型。依据防空监视网络传感器的使命要求和完成任务能力,提出了防空监视网络传感器Agent的协商处理策略。     

节点重要度的网络抗毁性评估方法

为准确评估网络抗毁性,提出了一种改进的节点删除法来评估网络节点重要度,以节点删除对网络拓扑造成的边数和全网效率下降程度为节点重要度衡量指标。综合考虑了节点的连接度以及节点在网络拓扑中的位置,克服了以往节点删除法不适用于网络被分割情况的不足。最后,在节点重要度评估的基础上建立了网络抗毁性测度指标。实验分析验证了该方法的有效性。     

多类传感器航迹参数关联研究

采用层次型数据融合结构,研究了防空作战(AAW)系统中多类传感器航迹相关问题。首先对目标航迹的真实跟踪概率(TTP)进行了讨论,在两个模型假设的基础上给出了TTP的计算公式。提出利用渐近分析理论研究多类传感器相关参数及其在时间域上参数方程的航迹参数关联问题。在此基础上设计了多类传感器系统中上层处理节点航迹相关算法。     

传感器网络在网络中心战中的应用

介绍了传感器网络对比于分立式传感器的优势所在,指出传感器网络通过多点数据融合及任务指派的方法加强传感器网络在监视和跟踪空中目标、地面活动目标、以及特殊目标(如联合战区防空反导、目标战损估计)中的应用。提出了传感器网络应该解决的几个具体问题;包括节点选择与优化部署方面的组建原则、任务指派方面的注意事项、资源管理的目标要求、异构资源信息共享的四种解决方法、以及网络安全(关于网络本身的健壮性以及数据的安全性)等方面的问题和解决方法。     

基于分布式排队网络的防空战术协同模型

分析了多个防空火力单元的作战过程,将战术BM/C3的控制协调决策抽象为决策策略。建立了多个火力单元协同作战的排队网络模型,并运用SPN理论对排队网络的运行机制进行了强有力的描述,有效地体现了防空作战过程中的威胁评估、目标分配等战术决策过程。这将为建立大型复杂排队网络,模拟仿真战役层面防空作战过程奠定基础。     

Cocast：一种基于传感器的分布式网络距离预测任意播算法

针对Internet环境中基于网络坐标估计节点间网络距离的问题,提出了一个利用任意播机制分布式的网络坐标预测算法Cocast:所有用户节点均加入一个结构化Peer-to-Peer对等网;对等网中任意的节点均可以发送网络坐标任意播查询消息,该消息被转发到多个负责坐标计算的用户节点,这些用户节点分布式地预测消息发起节点坐标,最终消息发起节点获得一个综合的坐标位置。Cocast基于网络坐标任意播选择提供位置估计的用户节点,利用层次化网络嵌入预测坐标位置,借助位置融合传感器机制过滤恶意节点的影响。实验表明Cocast具有可扩展、快速收敛、渐增精度、抗恶意节点破坏等优点。     

基于图论的防空节点攻击价值研究

应用图论将防空系统抽象成二维网络的拓扑结构图,综合考虑防空节点在防空网络中的分布特性及武器系统的性能指标,选取防空节点的火力自由通道数作为权值参数,建立了防空系统的加权网络模型,提出了节点攻击价值计算公式,并以实例进行了分析,结果表明了该方法的有效性,为航空兵突袭目标的选择提供了一种新的思路和方法。     

基于多智能体一致的分布式网络化防空火控系统

随着"网络中心战"概念的进一步延伸以及"信息栅格"技术的快速发展,网络化火控系统已成为现代防空系统的主流。将多智能体一致的思想引入火控系统设计中,提出了一种基于多智能体一致的分布式网络化防空火控系统的体系结构,并设计了基于无偏测量转换的Kalman一致性滤波算法。试验结果表明,火控单元利用通信拓扑结构进行信息交互,所提算法可使各火控单元获得精确一致的目标状态估计。与传统网络化防空火控系统相比,所提火控系统将火控网中心的信息融合功能分散到各节点,可快速获得目标的状态估计信息;基于多智能体一致的分布式系统结构降低了火控网中心的通信量和计算量,提高了网络化防空火控系统的抗毁性。     

WSN中基于虚拟锚节点的AD定位算法研究

确定事件发生的位置是无线传感器网络最基本的功能之一,对WSN应用的有效性起着关键性作用。提出了一种基于虚拟锚节点的主动分布式定位算法,该算法可以使待定位节点主动发送定位请求给虚拟锚节点,周期性地接收定位信标,并分布在各个节点上执行定位算法,从而得到节点的预估位置。实验表明,本算法可以有效地提高待定位节点的定位精度和减少残余待定位节点数量。     

基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。     

基于BP神经网络的防空保卫目标分类

提出用BP神经网络模型对防空保卫目标进行分类的一种新方法。该方法建立分类评价的指标集,将分类的划分等级作为训练样本集,以指标的各等级标准值作为样本的输入特征值,建立多参数的BP神经网络防空保卫目标分类评价模型,然后用实例训练神经网络,得出了较合理的结论。     

移动通信网络位置群体节点的挖掘方法

对移动通信网络的位置群体节点进行了优化定位和挖掘,优化移动通信网络的覆盖度和可靠度,传统的位置群体节点挖掘算法采用信息度增益控制挖掘算法,算法不能自主感知节点信息数据的变化,无法实现数据信息的实时传递和决策。提出基于位置群体节点信息融合和滤波控制的移动通信网络位置群体节点的挖掘方法。构建移动通信网络节点的分布模型和信道模型,采用多径信道均衡设计实现位置群体节点信息融合,采用自适应滤波控制方法实现对通信节点挖掘的干扰抑制。仿真结果表明,采用该方法进行通信节点挖掘,信标定位准确,信号的覆盖度较合理,实现了信道空间的合理高效利用,实现了信道均衡和干扰抑制,有效降低了通信的误比特率。     

基于改进AHP与集对分析法的防空兵群阵地选择

防空兵群阵地选择是防空兵力部署的前提条件,阵地选择与配置的正确与否是防空兵部队能否有效进行抗击敌空袭兵器的一个重要因素.在分析以往防空阵地优选方法不足的基础上,提出了基于改进的层次分析与集对分析的多因素优选方法,建立了防空兵群配置地域方案优选的模型.通过实例分析了影响防空兵群阵地选择的相关因素,确定了配置地域优选的指标体系,用三标度法确定指标因素的权重,以相对贴近度的大小对待选阵地进行优选和排序.该方法能够定性与定量相结合,模型简单规范,为防空兵群阵地优选提供了一种有效的方法和途径.     

基于排队论的防空兵力部署优化模型

兵力部署优化问题是防空指控系统的重要研究内容之一。针对多型防空武器多层多区段混合部署问题,对异型空袭武器和防空武器基于作战效能标准化处理,基于排队论给出空袭武器的突防概率计算模型,将防空武器系统综合防御效能作为优化目标,建立多型防空武器扇形部署优化模型。仿真实验验证了优化模型的有效性和合理性,可为科学制定兵力部署方案提供参考。     

基于概率神经网络的编队协同防空威胁评估

为了有效地进行防空作战部署,确保重点目标不受或少受损失,以防空作战实际需要为出发点,针对目前多平台协同防空作战中目标威胁评估问题普遍存在的不足,从舰艇编队的整体角度出发,运用概率神经网络的方法,建立了编队协同防空目标威胁评估问题的数学模型,给指挥员提供了正确决策。通过实例验证,证明了该模型的有效性和正确性。     

防空兵群(团)火力配系优化

首先阐明了防空兵群(团)火力配系优化的基本概念,然后,运用作战模拟的有关理论,分别建立了火力单位距目标的最佳配置距离(D)、防空兵群(团)对来袭目标的抗击率(Pk)和被保护目标的安全率(Pa)的优化模型。在此基础上,提出了防空兵群(团)火力配系优化的一般方法。最后通过一个实例,说明了防空兵群(团)火力配系的具体步骤。     

基于BP神经网络的防空预警雷达阵地选址决策方法

防空预警雷达阵地选址的优劣直接影响到雷达本身及防空武器作战效能的发挥。为了在雷达阵地选址中快速处理繁多的数据和进行定量分析,减少人为主观因素,给出了防空预警雷达阵地选址决策指标体系,并构建了基于BP神经网络的防空预警雷达阵地选址决策模型。最后通过实例验证了该模型对优选防空预警雷达阵地选址具有可行性和实用性。     

基于神经网络的大区域防空信息进攻作战效能评估

建立了大区域防空信息进攻作战效能评估的指标体系。由于指标主观性很强,普通的方法难以取得好的效果,而神经网络以其良好的非线性处理能力,为解决此问题提供了一个好的方法。对应用LMBP神经网络解决大区域防空信息进攻作战效能评估的方法问题进行了探讨,给出了神经网络的算法及评估模型。并通过实例证明了方法的可行性,最后与一般的BP神经网络方法进行了对比,体现了该方法的先进性。     

多传感器优化布站及管理算法研究

在多传感器优化布站和传感器管理算法研究中 ,提出了传感器覆盖系数和火力通道覆盖系数两个新概念 ,并据此给出了传感器优化布站原则 ,然后针对防空导弹武器系统所面临的各种复杂环境 ,对各种传感器管理算法进行了探讨。