网络中心战中的协作及其量化模型研究

协作是网络中心战的原则之一.协作的概念及其量化模型是目前网络中心战研究中的一个热点.在详细解释了信息时代中协作的概念基础上,分析研究了协作的维以及网络中心战中的信息域和认知域的协作,指出协作既有利也有弊.进而,将协作的影响简化为协作对完成作战任务的时间上的影响.利用信息熵量化了协作带来的"正影响",利用Logistic方程量化了协作带来的"负影响",综合这两种影响给出了简化的协作量化模型.最后指出了该模型适用于量化诸如防空作战中的协作等时间关键的协作.     

战场态势及态势估计的新见解

为理解战场态势本质,从信息交互角度,结合耗散结构理论对战场态势和态势估计进行了全新诠释.提出战场态势本质是战场信息的有限“无序”呈现,将其视为能够出现“有序”状态的动态开放系统.由此指出态势估计即分析理解各种战场信息,利用已有知识减小战场态势熵;同时指出态势估计的研究重点是战场态势内、外交换熵.最后介绍了新的理解下态势估计的理论基础——Brusselator模型,指出了通过建立影响战场态势熵的指标体系对战场态势进行量化分析的技术途径,并说明了计算战场态势正、负熵的方法及其是否形成耗散结构的判据.     

网络化指挥信息系统战场信息收集能力

为了定量评价网络化指挥信息系统建设对体系作战能力的提升效果,以战场信息收集能力研究为切入点,运用集合论、图论等理论,通过获取的战场信息对作战需求的满足程度的影响因素分析,建立了战场信息收集能力的量化模型,给出了模型求解方法。通过案例计算分析,验证了模型的有效性,说明了提高战场信息收集能力的有效途径。     

面向信息对抗的C4ISR系统作战效能评估指标研究

评估指标的确定、量化是C4ISR系统效能评估过程的一个重要环节,其结果将直接影响效能评估的正确与否.C4ISR系统的作战效能主要通过在战场上获取信息优势和决策优势来体现,针对这一特点,构建了以信息优势能力和决策优势能力为基础的C4ISR系统作战效能评估指标框架,并提出了信息优势能力和决策优势能力的量化方法,最后合成了信息对抗下的C4ISR系统作战效能.该文对信息化战争中C4ISR系统作战效能的研究具有一定参考价值.     

网络中心战中的战场感知能力量化模型研究*

为了定量评价和探索提高网络中心战中的战场感知能力的途径,针对网络中心战的特点,运用集合论、信息论、图论等理论研究了战场感知能力的量化问题.首先分析了影响战场感知能力的主要因素及其作用,然后对主要因素进行了量化建模,提出了传感器对指控节点的信息量贡献模型以及指控节点之间的信息量贡献模型,建立了指控网战场感知能力量化计算模型,最后通过仿真,验证了模型的有效性,说明了提高指控网战场感知能力的有效途径.     

面向体系作战的信息共享效益建模仿真

信息共享是体系作战的基础,如何量化信息共享对作战决策及作战效果的影响,需进行定量建模与分析。首先深入分析了信息共享对体系作战的重要性,分别在信息域和认知域中采用信息熵形式化地描述了战场客观信息和指挥员主观知识;其次从信息的完整性和精确性的度量指标出发,给出了信息共享对作战决策的正面效益模型,同时在信息共享带来的无用信息增多和信息冗余两方面,定量分析了其带来的负面影响;最后通过仿真实例分析验证,仿真结果表明模型构建的正确性。     

网络中心战中的战场感知能力量化模型研究

为了定量评价和探索提高网络中心战中的战场感知能力的途径，针对网络中心战的特点，运用集合论、信息论、图论等理论研究了战场感知能力的量化问题。首先分析了影响战场感知能力的主要因素及其作用，然后对主要因素进行了量化建模，提出了传感器对指控节点的信息量贡献模型以及指控节点之间的信息量贡献模型，建立了指控网战场感知能力量化计算模型，最后通过仿真，验证了模型的有效性，说明了提高指控网战场感知能力的有效途径。     

综合战场环境仿真软件建模

作为C3I系统重要组成部分的综合战场环境仿真软件要求必须具有开放性和可重用性,以适应战场环境和武器系统的变革.基于以上特点,本文采用UML对综合战场环境仿真软件需求进行建模,采用此方法对该软件进行建模,可以将复杂的综合战场环境仿真系统用简单明了的可视化图形表示出来,为整个软件的开发提供灵活、一致、易读的表达,不仅可以解决软件开发中众多领域人员难以互相交流理解的难题,还可以提高软件的可靠性、可重用性和可维护性.     

信息价值的战场网络战攻击威胁评估方法

通过构建信息价值综合评估模型,对C4ISR网络信息价值程度进行定量评估.然后对战场网络战攻击行为进行分析,将其攻击威胁量化到信息价值评估模型,通过被攻击网络信息价值的变化来衡量网络战攻击的威胁程度,从而提供了一种网络战攻击威胁的评估方法.     

基于图熵法的战场抢救抢修方案复杂性量化模型

从战场抢救抢修注重时效的特点出发,提出了战场抢救抢修作业复杂性概念,分析了影响抢救抢修作业复杂性的因素．引入软件工程领域的图熵模型,从微观方面研究战场抢救抢修方案实施过程中的复杂性问题．将抢救抢修方案划分为3个层次,利用petri网对操作过程进行建模,并从中提取信息结构图和动作结构图．以作业的量化为基础,给出了方案的综合量化方法．实例证明该方法可以很好的反映抢救抢修方案的可操作性．     

基于地域分析的智能空间决策支持技术

地域分析技术是作战指挥辅助决策的关键技术之一。详细介绍了基于多维战场环境条件下作战地域分析的智能空间决策支持系统的设计方法、系统结构、主要算法和实现。系统以军事地理信息系统、军用地图处理和态势信息系统为开发平台,设计过程中采用了联机分析处理、模型技术、数据挖掘、人工智能等辅助决策技术,实现了多约束条件下炮兵作战地域选择方案的自动生成和评估,提出了基于栅格元数据的地理信息表示模型、地域分析和评估模型、基于产生式规则的知识推理算法以及将模型、知识推理和实现方法紧密集成的决策支持模型,对基于地域分析的智能空间决策支持系统的系统结构和功能实现以及多层次决策支持技术进行了探索和研究。     

信息战中提高利用信息效能探究

针对当前战场上信息量巨大,信息价值随时间增长而减小的主要特点,运用信息论相关理论知识,阐述了信息效能的概念,结合具体实例分析建立了信息战中知识获取的模型,指出提高信息效能的关键评估因素,提出了提高利用信息效能的方法,该模型和方法可为系统和武器间的广泛连接提供理论依据,并增强其优化性。     

天基信息支援下装备战场抢修有色Petri网模型研究

对天基信息支援下装备战场抢修活动过程进行了探索,运用Petri网建模工具建立了天基信息支援下装备战场抢修有色Petri网模型,将组织结构图、功能图和信息流动流程图集于一身,实现了系统的静态结构和动态过程的统一。模型直观、易于理解,对模型运行规则进行了详细说明,有利于仿真编程的实现。通过模型的深入研究,能够加深对天基信息支援下装备战场抢修规律的认识,进一步提高装备战场抢修能力。     

基于数据挖掘的战场目标综合识别技术

分析了现有战场目标识别技术存在的问题，提出了基于数据挖掘的战场目标综合识别总体框架，对目标识别知识表示、目标特征知识挖掘、作战模式知识挖掘以及目标综合识别智能化推理等关键技术进行了研究，并说明了各关键技术在战场目标识别中的应用示例，可为提高战场目标识别的自动化、智能化水平提供借鉴。     

基于损伤树及损伤征兆集的战场损伤定位研究

建立了基于损伤树的知识表示、知识推理模型及损伤树评估框架,利用损伤树各节点的损伤征兆集,进行装备战场损伤定位,较好地利用了装备专家的领域知识,提高了战场损伤评估的准确性和效率。     

支持潜艇态势感知的连通性网络设计及应用

以保证潜艇隐蔽性为前提,如何增强潜艇的战场态势感知能力是提升潜艇作战效能的关键。因此,以分析潜艇战场态势感知能力现状为基础,构建一种以无人平台作为战场单元,支持潜艇战场态势感知的连通性网络模型,并对其组成、功能及工作过程进行了详细设计;对战场单元的任务载荷和任务规划进行了详细阐述;最后从作战角度出发,展开连通性网络的作战应用研究。     

基于多Agent的战场情报侦察仿真模型

为了开展未来信息化战场情报侦察先期概念技术演示,通过采用基于多Agent的仿真方法,把情报侦察系统的内部组元直接映射成相应的Agent,研究了基于多Agent的战场情报侦察仿真系统总体框架和仿真系统基本单元Agent的框架;并进一步研究了Agent之间的任务分解、信息交换、选择与排序、分配过程。构建的仿真模型,以Agent的表现形式获得了对战场情报侦察这一客观、复杂过程的深刻认识,从而可实现对这种动态作战环境行为的仿真。     

基于发布订阅机制的态势信息实时分发框架

针对战场态势分发信息量大、实时性要求高、不同用户需求差异大的特点,提出了一种基于发布订阅机制的态势信息实时分发框架。构建态势元数据模型,能够描述战场态势信息和需求方的偏好,将态势更新看成发布事件,需求方看成订阅者,设计基于态势数据元模型设计合适的匹配算法。在此基础上给出了态势信息实时分发框架,能够指导构建面向服务架构的新型战场态势信息分发系统。