战场数据融合仿真系统设计与实现

介绍了一种战场数据融合仿真系统的设计与实现方法。该系统由场景设定、信号产生、融合跟踪处理、目标识别、态势与威胁估计与数据库支持等功能子系统组成,模拟了数据融合的整个信息处理流程,包括:主动探测雷达、雷达侦察设备、通信侦察设备和敌我识别器获取敌我目标观测信息、利用多传感器跟踪数据对目标进行融合跟踪、提取辐射源电磁信息特征对敌方目标识别,进而形成态势与威胁估计。最终在Visual C#开发平台上利用MapX和ORACLE开发了战场数据融合仿真系统,并成功应用于实际系统中,取得了较好的效果。     

空中进攻作战天基信息"云"支援体系建设研究

天基信息支援下的空中进攻作战对于夺取战场控制权、改变战争局面发挥着不可估量的作用.随着作战领域不断融合和人工智能、云计算、大数据等技术在军事领域的深入渗透应用,现代空中进攻作战展现出不同以往的样式与特征.基于新特征下的空中进攻作战对天基信息支援的作战需求设计了天基信息"云"支援体系,分析了空中进攻作战中天基信息支援技术体系支持,对人工智能、大数据等新技术在天基信息支援体系建设中的应用和未来空中战场发展方向进行了展望.     

数据融合与敌我识别综述

敌我识别 (IFF)是自动目标识别 (ATR)技术的重要应用之一。高科技条件下现代战场中的目标侦察与敌我识别问题 ,一直是国际雷达领域和信息处理技术的主攻方向。为适应未来数字化战场的作战需求 ,具有敌我识别能力的系统 ,已成为 2 1世纪战场数字化系统的基本功能单元之一。扼要介绍了目标识别的有效途径、可提高敌我识别系统效能的数据融合技术及IFF现状与发展趋势。     

空间数据挖掘及其在军事领域的应用

空间数据挖掘是在数据挖掘的基础之上结合空间信息处理等相关领域而形成的一个新兴学科分支。本文简要介绍了空间数据挖掘的基本情况,分析了它在军事领域的应用前景,并针对战场环境表示、情报处理、战场态势评估等重点难点问题具体分析了其应用模式和方法。     

战场要素的认知处理

针对多弹编队飞行时如何判断当前复杂战场环境下的战场态势问题,采用层次分析法、属性识别理论方法和数据融合的方法,研究了实时认知处理战场要素模型问题。首先,对复杂战场要素进行分析,对这些战场要素进行分类;对不同的战场要素分别建立数学模型;然后,采用层次分析法和属性识别理论方法对导弹认知的数据进行评估,得到数据的精度评估等级后,采用数据融合方法对数据进行融合,得到融合后数据,以此对导弹中的数据进行实时更新。最后,将所建立的战场要素模型进行实例化仿真,仿真结果表明该方法的有效性。     

多传感器数据融合导论

多传感器数据融合是一项新涌现出的技术,可应用于国防领域,如自动化目标识别、战场监视、自治式运载器制导与控制;也可应用于非国防领域,如复杂机械监视、医疗诊断和新式建筑物。多传感器融合技术源于人工智能、模式识别、统计估计等广泛领域。本论文为数据融合提供了指导,它介绍了数据融合的应用、过程模型和对可应用技术的鉴别,并就数据融合方面的技术发展水平作了评述。     

网络化军事信息系统数据架构研究

针对网络化军事信息系统的数据特点,提出了一种网络化军事信息系统数据架构,在多维数据分类的基础上,建立由全军数据、战区数据、部门数据构成的数据参考模型,并从支持信息共享、业务互操作、系统灵活重组3个方面,提出网络化军事信息系统的数据应用模式,探讨全军范围内的数据共享、业务互操作的实现方式,为网络化军事信息系统的数据规划提供参考。     

在海量战场数据中筛选信息

信息技术在军事领域的大量应用,使得战场信息浩如烟海。只有通过去粗取精、去伪存真的加工处理,才能在恰当的时间、为恰当的人员提供恰当的信息,真正将信息优势转化为作战优势。为此,在战场信息的管理中,一是要对有用数据进行选择性过滤,二是要对大量信息进行有效检索与深入分析,以发现其中的奥秘。     

人工智能技术在光学对地观测领域应用探讨

人工智能技术被各军事强国视为"改变游戏规则"的尖端技术之一,具有实现对地观测领域高效数据处理和快速提供战场态势信息的潜力。简要分析了人工智能的技术发展态势及其在光学对地观测领域的应用态势,并在此基础上,从信息采集、信息处理等环节,深入研究了人工智能在天基和空基光学对地观测领域的应用场景。归纳了人工智能在光学对地观测领域应用的趋势。本文可为我国发展人工智能技术在光学对地观测领域的应用提供参考。     

多源信息融合和目标综合识别技术

多源信息融合和目标综合识别是为支持作战决策,综合利用计算机、信息处理、人工智能等技术,按照一定准则,对多传感器获得的信息进行综合分析与处理的过程,包括对多源数据进行检测、相关、组合和估计,从而提高状态和身份估计的精度，以对海战场态势和威胁的重要程度进行适时完整的评价。多源信息融合系统中，各种信息源提供的信息可能具有不同的特性一时变的或非时变的、实时的或非实时的、确定的或随机的、     

装备制造基础数据治理体系建设研究

数据治理是数据管理的核心职能。装备制造业务涉及设计、生产、试验、综合保障以及计划管理各方面,相关数据类型繁多,产生和积累了大量业务数据。但由于目前大部分军工企业的数据标准化体系不健全,导致基础数据质量不高。本文通过借鉴、数据治理等技术,研究构建具备数据治理、数据标准、数据架构、数据安全、数据质量、数据应用等核心能力,三位一体并覆盖装备制造全寿命周期的数据治理体系,同时,依据装备数据管理规范和标准开发面向装备领域的流程化数据治理服务平台,以实施统一编码,打通流程和数据,为装备制造各阶段的信息共享、追溯、统计分析提供数据基础,促进设计研发、生产制造和运营管理的有效集成,从而有效发挥数据效能,提升军工企业的信息化高端收益水平。     

军事地理信息系统数据组织与显示实现及应用

在信息作战条件下,军事地理信息系统(MGIS)作为作战指挥自动化、数字化战场、辅助军事决策和现代武器系统的战场地理环境平台倍受世界各国的重视.在讨论军事地理系统的数据模型和数据结构的基础上,研究了军事地理信息系统的数据组织方法,针对数据存储结构设计进行了详细的论述,提出了一系列数据结构样本及数据系统设计方案,并通过软件开发实例,验证了其具体实现方法和途径.地图数据模型规划以Coverage模型为基础,在数据处理过程中以Geodatabase对象操作为原型,综合两者的优势,提高了海图的显示速度,并在实际工程中得到了很好的应用.     

情报大数据治理框架研究

本文从情报处理的发展和演变着手,面向当前大数据技术飞速发展和情报数据量呈爆炸式增长的趋势,介绍了大数据治理的概念和本文对于大数据治理的理解,并进一步针对数据治理和数据清洗内涵的不同进行了区别说明。此外,还梳理了当前各国在大数据治理和大数据开发方面的现状,对我国在大数据治理方面的政策环境和技术发展情况进行了概括。本研究针对情报大数据的特点,分析了大数据治理对于情报数据发挥作用的重要性;针对情报大数据在数据治理方面面临的问题,分析了情报大数据治理的需求;在情报大数据治理框架方面,构建了由人员组织机构、治理机制、形成的能力、治理策略等方面组成的情报大数据治理模型;对情报大数据管理生命周期内的治理内容进行了描述;最后对情报大数据治理的前景进行了简单展望。     

M&S中周期数据质量保证

数据的有效性与精确性在M&S全周期的校核、验证与确认过程中起着重要作用.从保证全生命周期的数据质量出发,说明了数据质量保证评估的体系结构,重点介绍了从数据采样到结论生成全周期中保证数据质量的基本原理和详细步骤.     

战术数据链的建设与发展

通过回顾战术数据链的建设与发展历程 ,提出了战术数据链定义、类型。介绍了战术数据链的国际现状 ,给出了欧美国家现有战术数据链。分析了美军战术数据链建设情况 ,着重研究了 16号链及 JTIDS的特点、运用和发展情况 ,就JTIDS的相对导航原理和对作战效能的影响进行了分析。指出了俄军战术数据链状况 ,说明了某型俄制飞机空空战术数据链的应用方法。最后依据本国实际提出了我军战术数据链建设和发展的意见和建议 ,提供了研究与开发的技术途径。     

基于XML的数据采集交换系统

从技术需求、系统结构等方面全面介绍了一种基于XML的数据采集交换系统的设计与实现。该系统基于XML技术, 结合迅速发展的信息采集需求, 实现了大范围的数据资源的采集、交换与共享。该系统已成功应用于国家“863”计划项目: 智能化农业信息处理系统———河北示范区建设。     

ODS系统及其在电子战中的应用

数据仓库(DW)在决策支持系统起着举足轻重的作用,在数据的存储和挖掘中有着诸多优势,但对处理实时数据的处理效率不高,操作数据存储(operational data store)的出现弥补了数据仓库在效率上的不足。对ODS作了系统论述,并讨论其在电子战(EW)中的应用。     

基于区块链的装备数据安全共享方案研究

军事装备大数据是实现军事现代化、智能化的基础,其中,数据共享对实现装备可视化管理、整合装备供应链、优化指挥控制系统等具有至关重要的作用。军事装备数据涉及核心机密,数据的安全共享问题是导致这些技术发展迟缓的关键因素之一。区块链是一种具有去中心化、不可篡改、稳定可靠等特性的分布式链式账本技术,利用区块链技术和云计算可以保障装备数据安全,在军事领域有着广阔的发展前景。本文面向装备数据安全共享业务开展研究,探讨利用基于属性加密技术和智能合约技术解决不同主体间的信任问题,并提出了基于区块链的装备数据安全共享方案,以打破传统装备系统中的“信息孤岛”现象。     

基于数据站场的系统效能评估决策支持方法

随着信息技术的发展,系统信息量的提升给军事系统效能评估带来了新的问题。针对系统效能分析数据非线性、高维数、强耦合的特点,提出了一种基于数据站场技术的效能评估决策支持方法。通过数据恢复、约减、求精与重构操作,对评估数据进行了处理,并搭建了数据站场立方体,降低了数据间的依赖性,满足了不同层面系统分析的需求。以面向任务的网络化火控系统的为例,进行了系统效能评估、时效性评估和指标分析,从三个层次验证了方法的有效性与可行性。将数据挖掘技术应用到仿真系统效能评估决策中,获得了更广泛的应用。     

【专题】面向精打产品的红外图像数据采集、治理和应用

面对复杂严酷的战场环境,红外成像精打产品的智能化水平和抗干扰能力是产品生存的重要因素,而图像大数据技术是红外成像精打产品提升技术能力的重要保障。本文结合红外成像精打产品智能化能力提升的需求,提出了面向精打产品的图像数据获取、历史数据及新增数据治理、数据挖掘应用的全过程实用方法,实现了特定目标红外图像数据增补及海量图像数据的高效管理与智能应用;并在图像大数据的支持下,研发了智能信息处理算法性能评价平台和目标检测算法,有效提升了精打产品的智能化水平和实际应用能力。开展基于实际应用需求的图像数据采集、治理和应用技术研究是提升精打产品性能的重要途径,也能够为智能信息处理技术在精打产品上的落地应用提供有力支撑。