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立足于网络中心战条件下的联合防空作战领域,以区域防空预警探测系统为切入点,对信息优势能力展开建模研究。选取态势感知效能、信息网络效能以及信息对抗效能作为系统信息优势能力的主要衡量指标并对其评估方法展开研究。给出"信息优势""信息优势能力"的定义及数学表达式,设例对联合防空作战中敌我双方的制信息权进行量化与图表分析,探寻参战方掌握信息优势能力进而获取制信息权的条件、发展空间及努力途径。 相似文献
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信息时代的来临,引发了军事理论战争形态和作战样式等方面的一系列新变化。网络中心战作为指导信息化战争的一种重要作战理论,已经成为当今世界军事科学研究的热点和重点问题之一。网络中心战的作战效果源于指挥艺术,仅仅依赖新技术、现代化的作战平台不足以发挥网络中心战的潜在优势。为阐明这一观点,从探讨利用指挥与控制环境将网络中心战转化为作战能力的过程入手,提出了预见性战场空间感知、赛博作战行动和称为态势感知信息球的新概念,以及如何将它们应用于网络中心战。最后举例说明态势感知信息球如何用于作战,以及网络中心战面临的技术挑战。 相似文献
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近年来机构和学者围绕空间态势感知任务,已形成了大量基于空间目标独立节点的目标跟踪、检测、识别、计算等相关理论和技术研究成果,面对低轨空间目标数量激增、高轨不断新增各类具有对抗背景的敏感目标的新形势,对空间态势认知能力提出了更高的要求。通过图模型对空间态势系统进行建模,设计构建双层空间态势理解结构来实现包含关系影响的单节点到系统层面的嵌入式映射,并通过进一步形成对态势整体的量化表示,通过实例验证所提方法的可行性,为基于空间态势感知信息、形成对整体空间环境和力量的态势理解及后续态势预测分析提供了思路和方法。 相似文献
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适用于大数据复杂系统的人工智能研究水平,已成为制约战场态势评估技术发展的瓶颈问题.2006年提出的人工智能新研究领域——深度学习,具备多层感知的深度网络模型,体现出非线性表达、多层学习、自主提取等优势,为研究大数据战场态势评估问题提供了技术支持.美军将机器学习作为重点发展的基础研究和应用开发领域,自2007年以来启动多个项目;我军应用与研究领域中,深度学习也得到重视并取得一些有益探索.展望未来,可从空间、时间角度研究大数据战场态势特征,并基于此构建基于深度学习的战场态势评估模型. 相似文献
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通过分析数字化步兵的态势感知需求和信息获取来源以及信息传递方式,建立了数字化步兵单兵和连以下分队的态势感知模型,并进一步讨论了该模型的仿真实现途径。该模型可应用于数字化步兵作战仿真和单兵综合作战系统的效能仿真。 相似文献
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针对复杂的战场环境下目标环境机动性增强、传感器资源相对不足且单一传感器获取空间目标信息不完备问题,结合传感器节点自身的性能特征,考虑传感器的抗干扰性能等因素,提出一种传感器信息感知能力评估指标体系,并构建了传感器感知能力定量评价模型,计算出传感器指数.再利用传感器指数,考虑了覆盖率、电磁环境变化、态势变化等因素作为目标函数,研究基于粒子群算法的传感器分配方法,以实现传感器位置的最优分配及感知能力最大化的需求.仿真结果表明,将粒子群优化算法用于该研究,提高了传感器的总体感知能力和资源有效利用率. 相似文献
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决策者完成指挥控制任务的时限受多种因素影响,对这些因素的解析化分析,有助于指挥信息系统设计及指挥控制任务的分配。以OODA指挥控制模型和Endsley态势感知模型为背景,在对态势信息进行量化的基础上,提出战场态势信息量、提供给决策者的态势信息量、态势感知速度、决策者动作时间和态势信息有效期等影响决策者完成指挥控制任务的时限的参数。用推导和仿真计算的方法分析了各参数间的相互关系及其对指挥控制过程时效性的影响。 相似文献
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美国加紧研制反卫星卫星 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,美国作为世界航天第一大国,为了索取“制天权”,一直致力于空间武器装备的研制,其独霸太空的野心不言而喻。从美国目前的相关计划来看,重点是提高空间态势感知能力和发展反卫星武器,以保持美国在空间的绝对优势。最近,美国加快了反卫星武器的研制工作,特别是以DART、XSS-11和MITEX卫星为代表的微小卫星的升空反映了美国空间武器发展的最新动向,由发展防御性武器转变为大力发展进攻性空间武器。 相似文献
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C4ISR通信分系统信息优势评估指标研究 总被引:1,自引:1,他引:0
战术互联网信息优势评估指标确定和量化是其效能评估体系中的重要环节。针对战术互联网提供战场态势感知,获取信息优势的重要特征,在分析信息优势定义的基础上,给出了信息优势的数学描述和评估指标的定义。同时结合战术互联网的具体业务需求,深入分析了基于态势感知信息传输的完整性、精确性和网络传输时效性的信息优势评估指标,根据所确定的指标,给出了战术互联网信息优势基本的定量描述方法。 相似文献