基于杀伤链的动态重构作战网络抗毁性分析

作战网络的动态重构过程是其重要特征之一,从杀伤链的角度构建作战网络的动态重构过程,有利于提高作战网络的作战能力和抗毁伤能力。提出了基于杀伤链的动态重构作战网络抗毁性分析。描述了基于异质网络的作战网络模型和典型的杀伤链模型。从杀伤链角度给出了作战网络在节点失效过程中的动态重构策略,并提出了基于杀伤链的网络抗毁性指标。在方法研究基础上进行了案例分析。分析结果表明,动态重构作战网络的抗毁性高于无重构的作战网络,动态重构过程提高了作战网络的抗毁性。动态重构作战网络在度优先攻击策略下的抗毁性明显低于随机攻击策略下的抗毁性。该方法对于作战网络在动态重构下的作战能力评估和分析具有重要意义。     

基于复杂网络理论的C2组织结构

从复杂网络理论角度,构造出了C2组织结构的网络拓扑模型,并根据C2组织结构的网络特性提出了一个重要的统计特性——节点的重要度,说明节点与其他节点联系的紧密性和重要性,进而分析了C2组织结构网络中的各个统计参数在C2组织结构网络中所具有的现实意义,并基于某个作战想定构建出C2组织结构网络的动态演化过程,更深层次地分析C2组织结构的合理性和高效性,为优化C2组织结构奠定基础。     

变结构离散动态贝叶斯网络的快速推理算法

变结构离散动态贝叶斯网络是对传统离散动态贝叶斯网络的推广,具有更广泛的建模应用价值,但是其推理算法还有待进一步完善.针对变结构离散动态贝叶斯网络的推理算法难以理解、编程计算难、推理速度慢的问题,给出了实现变结构离散动态贝叶斯推理算法的数据结构,并推导了进行并行计算的推理算法和编程步骤,并通过实例进行了算理验证.给出的方法对变结构离散动态贝叶斯网络的编程应用具有参考价值,同时可以加快变结构离散动态贝叶斯网络的推理计算速度.     

基于IFTS的网络动态负载均衡方法

针对网络负载均衡过程中节点负载变化趋势难以预测的问题,在分析网络负载模糊时序变化特性的基础上,设计了可变阶自循环误差校正机制,构建了网络负载直觉模糊时间序列(IFTS)预测模型,并将基于IFTS的负载预测与网络动态负载均衡相融合,提出了基于IFTS的网络动态负载均衡方法,有效地提升了网络负载预测精度,增强了动态负载均衡系统运行效率,改善了网络整体服务质量。并通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。     

军事通信网战术数据链路的动态组合

军事网络根据需要把节点设备组织起来,组成数据链路完成作战任务.为了使网络能够及时组织,迅速反应,引入了动态组合技术,根据网络状况动态的组织战术数据链路.从集合论角度提出了战术数据链路的数学模型,并在此模型基础上探讨了动态组合技术对系统抗毁性和组织的灵活性方面的影响.最后简要叙述了动态组合的实现方案.     

基于动态贝叶斯网络的无人战车目标威胁评估

针对传统地面目标威胁评估方法考虑目标类型单一、易受人为主观因素影响且多为静态评估的问题,提出一种基于动态贝叶斯网络的无人战车目标威胁评估方法.分析了无人战车作战问题,选取合理的目标特征并进行模糊处理;根据选取的目标特征,结合专家知识,建立了威胁评估的静态贝叶斯网络;基于动态贝叶斯网络理论,将已建立的静态贝叶斯网络扩展为动态贝叶斯网络;最后,结合算例进行了仿真,并将动态评估结果与静态结果进行对比,表明基于动态贝叶斯网络的威胁评估准确率高、鲁棒性强,更适用于高动态强对抗的实际战场环境.     

动态网络安全体系结构

为实现网络的安全运行,本文引入动态网络安全的概念,建立动态安全体系模型,实现一个可实施、可控制、全面的动态安全体系结构,有效地提高了网络的安全性。     

基于动态贝叶斯网络的复杂网络抗毁性分析

复杂网络抗毁性是复杂网络在节点或边遇敌攻击后能继续维持基本功能的能力,是衡量军事信息网络鲁棒性和敏捷性的重要指标。针对复杂网络及对作战体系支撑能力的多指标、复杂化和动态演绎特点,在静态分析方法基础上,提出基于动态贝叶斯网络的抗毁性分析方法。建立了复杂网络抗毁性指标体系。构建了基于动态贝叶斯网络的复杂网络抗毁性评估模型,提出确定评估模型参数的方法。仿真验证了方法的可行性和有效性。     

基于模块化的动态贝叶斯网络的安全态势评估模型

针对由网络信息系统结构变动引起的安全态势评估时效性差的问题,结合层次网络和模块网络的优点,建立了基于模块化动态贝叶斯网络的态势评估模型。首先,通过判断节点间是否存在有向连接,建立子系统的动态贝叶斯网络模块单元;然后,由若干模块单元和独立节点构建整体的动态贝叶斯网络,并利用约束递归算法学习网络概率参数;最后,通过仿真测试验证该模型的正确性。     

基于分层结构的卫星动态接入网络建模研究

在分析卫星动态网络特点的基础上，针对卫星网络模型构建和仿真需要，探讨了构建基于分层结构的卫星动态接入网的必要性。基于“骨干/接入”思想，提出了基于分层结构的卫星动态接入网络（HSDAN）。根据OPNET系统的仿真机制，构建HSDAN的网络模型、节点模型和进程模型。通过与简单分层卫星动态网络（SHSDN）的仿真分析比较，说明了在网络高负载条件下，基于“骨干/接入”网络模型思想的HSDAN更适合天基综合信息网的要求。     

改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。     

基于TCP Veno算法的异构网络边界代理改进机制研究

针对在异构网络环境下无线网络的特点使TCP性能下降的问题,借鉴TCP Veno算法原理,提出基于网络状况评估的拥塞控制的性能增强代理改进工作机制,动态评估当前网络的状况,调整预应答发送窗口的阈值,提高性能增强代理在较大差异网络下的传输控制效能．基于NS-2的网络仿真测试对算法进行了验证,结果显示改进后的工作机制在丢包率较大的异构网络中性能有明显提升．     

基于动态贝叶斯网络的弹道导弹态势评估模型研究

针对弹道导弹态势评估的特点,分析了弹道导弹的作战过程和弹道导弹主动段作战特点。在此基础上,给出了动态贝叶斯网络用于弹道导弹态势评估的建模过程,建立了基于动态贝叶斯网络的弹道导弹态势评估模型,并依据观测到的数据对模型进行了仿真,结果表明,将动态贝叶斯网络应用于弹道导弹的态势评估模型是可行的,该模型能够对飞行中的弹道导弹态势快速准确作出评估。     

模糊离散动态贝叶斯网络的目标威胁等级评估

动态贝叶斯网络作为一种智能推理工具在处理不确定推理问题中显示出强大的生命力,但是存在难于处理连续变量的推理问题。将模糊理论与动态贝叶斯网络相结合,提出一种模糊分类的方法,将连续变量模糊分类为动态贝叶斯网络能够应用的证据信息用于推理,并建立目标威胁等级评估模型,应用直接推理算法对该网络进行推理。仿真结果表明,该分类方法与动态贝叶斯网络结合能够很好地处理连续变量推理的问题。     

动态网络中的最短路径改进算法

本文在对动态网络进行理论分析的基础上,指出动态网络中可能出现的非FIFO弧是传统最短路径算法无法求得最优解的原因;通过对非FIFO弧进行理论分析,提出了等待时域和最佳出发时间理论,并将非FIFO弧变换成FIFO弧,给出了改进的Dijkstra算法。对比实验结果证明,该算法可以有效求得动态网络最短路径问题的最优解。     

玉树地震灾区恢复重建消防问题思考

做好玉树灾区重建过程中消防工作的意义重大,对重建中面临的消防问题进行分析,提出为保证灾区重建消防安全应注意以下问题：构建灾区防火监督网络、改善消防安全环境、确保消防专业规划的编制和实施、加强消防监督管理、做好灭火救援和抢险救灾准备、强化便民服务措施等。     

基于时序超网的作战体系效能指标动态测量方法

由于作战体系具有整体涌现性、动态演化性以及能力相对性等复杂系统特征,传统树状指标体系与加权求和的静态评估方法已不再适用。提出一种基于时序超网的作战体系效能指标动态测量方法。以复杂网络理论为基础,利用网络模型特征参数对部分作战体系效能指标进行映射;采用超网络与时序网络相结合的方式,构建作战体系时序超网模型;通过分析体系超网络中各层网络的特点,分类选取网络特征参数。基于兵棋推演数据对作战体系中交战网的特征参数进行了动态测量,验证了方法的有效性。     

基于Elman网络的火控系统传感器故障诊断方法研究

Elman动态递归神经网络具有很强的记忆能力,特别适用于火控系统传感器的故障诊断.提出了一种收敛速度快、精度高、可靠性好的PRP(Polak-Ribiere-Polyak)网络训练方法,增强网络在线学习能力.将该方法运用于Elman动态递归神经网络,并运用该网络对火控系统传感器量测信号进行预测和故障诊断.仿真实验和实际应用表明,提出的Elman动态递归神经网络火控系统传感器系统故障诊断方法有效性好,故障诊断率高.     

基于超网络的装备保障网络重组的动态演化模型

现有演化模型没有针对网络中的不同类型节点提出对应的演化规则,并对装备保障实体所具有的演化行为描述的不够全面,提出一种考虑节点重组的动态演化模型。根据所建装备保障超网络模型,定义节点的演化行为和演化相关约束,并结合节点演化行为制定了考虑节点重组的网络演化规则和演化步骤,最终建立起装备保障超网络动态演化模型。仿真分析表明,该模型在建设阶段具有良好的网络集聚性,能够有效描述装备保障网络的动态特性;在对抗阶段面对随机攻击和蓄意攻击,与其他模型相比都能保持相对较好的网络性能,具有一定的优势。     

基于博弈论计算机网络对抗问题研究

针对日益普遍和多样的网络攻击行为,如何对网络各种攻防过程进行分析已逐渐成为热点研究方向。在对计算机网络对抗问题复杂性表现和产生根源进行探讨基础上,从完全信息静态博弈、完全信息动态博弈、不完全信息静态博弈、不完全信息动态博弈4个视角,对计算机网络对抗问题进行分类论述,对各解决方法进行了综合比较,并对今后的研究进行了展望。