海战场态势感知能力的度量方法研究

信息域的态势感知能力评估,通常是以融合中心生成的综合态势图为基础,来构建指标进行度量分析.这种度量往往忽略了态势使用用户对感知内容和感知要求的不同需求.在海战场环境下,尝试以各用户获得的感知态势图为基础,结合用户对感知的实际需求,研究了感知能力的三个重要指标:完备性、准确性、时效性,并以系统下所有用户的态势感知来反映最终态势感知能力.对实际作战中军队态势感知能力、信息优势的评估与度量具有参考价值.     

贝叶斯网络在军事作战中的应用现状及展望

介绍了贝叶斯网络的产生及其研究概况,详细阐述了国内外关于贝叶斯网络在军事作战领域的应用研究状况,特别是在战场态势威胁评估、装备损伤评估、目标毁伤效能评估、智能攻击决策、目标侦查与识别、飞行安全六个领域的研究成果。进一步论述了贝叶斯网络在军事应用研究方面存在的问题,指出了贝叶斯网络在军事应用领域中的研究热点、难点。对贝叶斯网络的军用前景做出了总结和展望。     

美国核政策调整态势分析

2010年以来,美国对其核政策进行了相关调整,这必将对世界核军控形势产生重大影响。一、美国核政策调整的主要内容（一）承诺不对签署并遵守《不扩散核武器条约》的无核国家使用核武器2010年4月6日,美国公布新的《核态势报告》,调低了对传统大国之间核威胁的评估,认为全球“核大战的危险变得遥远”,     

天波超视距雷达作战效能评估研究

为了充分考虑天波超视距雷达作战效能指标体系中各层次指标之间的聚合关系,更加贴切反映装备的真实效能,将"逻辑门"的思想应用到天波超视距雷达作战效能指标的聚合中,构建了基于"逻辑门"的天波超视距雷达作战效能评估指标层次体系,解决了指标聚合方式单一化的问题,实例表明该作战效能计算模型的正确性.     

基于贝叶斯网络的态势认识

态势认识的本质是通过因果推理进行态势理解和诊断推理以实现态势预测,不确定性知识表示和推理是态势认识过程中需要解决的两个重要问题。基于贝叶斯网络易于进行不确定性推理的优点,综合应用贝叶斯网络因果推理和诊断推理,提出了态势认识的贝叶斯网络模型,应用贝叶斯网络信息传播算法,给出了态势认识系统实现的方法,并通过实例计算论证了该方法的可行性和实用性。     

离散动态贝叶斯网络的递推算法

离散动态贝叶斯网络是对动态系统进行建模和定性推理的有力工具。由于观测证据会随时间增加,直接计算推理算法的公式会变得冗长而且推理速度还会下降。在直接计算推理算法的基础上推导出递推公式,并给出算例验证。递推计算公式简洁,仿真表明递推算法的推理速度较直接计算推理算法有明显提高,因而适合实时在线推理。最后将递推算法应用于航天器的态势感知。     

基于模板的态势估计推理模型与算法

分析了态势估计的三级模型,给出了基于模板的计划识别推理框架,研究了态势估计推理算法,并提出一个通用的态势估计模板匹配算法,最后运用专家系统工具CLIPS实现了事件/活动、军事计划的模板表示及推理,结果表明使用模板匹配的方法实现态势估计是有效可行的。     

基于云端架构的核生化态势感知系统

目前,核生化态势感知系统不具备大数据处理能力,并且不同节点的态势感知信息不对称。为了解决这种不足,引入云端架构,构建了基于"云-端"架构的核生化态势感知系统。该系统"云"、"端"结合,在确保传统功能实现的前提下,提升了传统的数据处理能力,并生成全域战场核生化态势"一张图",为各级作战指挥员作出正确的指挥决策提供了强有力的保障支持。