运用时空大数据增强战场态势感知能力

时空数据是同时具有时间、空间和专题属性的三维数据。近年来,时空大数据技术领域取得重大进展,时空大数据也开始逐渐应用于战场态势感知,辅助联合作战指挥决策,推动了智能化战争的快速演进。本文基于未来战场对一体化联合作战战场态势感知的新要求,从用于支撑战场态势感知的时空大数据平台构建、时空大数据来源拓展和平台的优化利用等三个层次,探讨了打造军事作战资源"一张图"以支撑一体化联合作战战场态势感知的可行性;同时,对时空数据结构、数据平台和数据分析计算方法等方面进行了深入分析和重点布局。研究成果可对解决"参战力量在哪里,可配合的友邻力量有哪些,能使用的军事资源有什么"等问题和提升基于时空大数据技术的联合作战、全域作战能力提供技术及理论支撑。     

基于PG图的空间信息服务链建模方法

空间数据的异构、分布与海量的固有特点导致了空间信息应用的分布与难于集成的现状,成为制约空间数据大规模应用的主要因素。根据服务链的思想,提出了基于PG(优先图)构造服务链图进行空间数据应用集成建模的方法,并定义了一组变换实现对模型的逐步精化和向现实模型转化。该方法在面向资源环境的空间信息应用服务中进行了初步应用。     

潜艇鱼雷武器系统攻击海上目标的等概率阵位图

指出了目前装艇使用的潜艇火控系统中鱼雷等概率阵位图中的错误。对在各级海况下使用不同攻击方式时 ,潜艇在不同目标距离、舷角对目标进行攻击的捕获概率进行了计算 ,并利用多项式回归的方法得出了较为客观的等概率阵位图。由此澄清了等概率阵位图中的一些错误 ,为潜艇部队作战使用既提供了理论上的依据 ,又提供了一种直观简便的辅助决策手段。     

基于WVD的海上区域控制模型研究

提出了基于加权Voronoi图(Weighted Voronoi Diagram,WVD)的海上区域控制方法.该方法将军事基地、海上编队作为控制节点,通过对节点能力描述和综合指数计算,采用WVD进行不同属方的势力范围划分,进而从不同角度对作战能力进行分析和优化.仿真结果表明,采用加权WVD技术可以清晰地表现海上编队不同...     

一种基于排序向量法的改进雷达图评估方法

为解决传统雷达图中指标权重设计不合理的问题,提出一种基于排序向量法改进雷达图的评估方法。提出基于排序向量法的指标权重计算方法,解决因指标归一化导致权重计算不合理的问题。根据上述得到的指标权重,绘制得到改进的雷达图,并通过计算指标的扇形面积和弧长来反映系统的效能和指标的均衡程度。通过加权和法和加权积法建立了改进雷图的评价模型。实例表明,所提评估方法合理可行。该研究能够进一步拓展雷达图法的应用领域,为系统评价理论与方法提供一种科学可行的技术手段。     

面向定位的分布式无线传感器网络细粒度调整方法

针对在初始的部署条件下不可定位的无线传感器网络,提出一种分布式的面向定位的网络调整方法。该方法通过节点所处的路径信息判别确定该节点的调整策略,从而使初始状况下不可定位的网络达到可定位条件,该方法仅需调整约11%节点就能够将稀疏的网络调整至可定位,比当前最好的网络调整方法减少了约40%。此外,该方法采用分布式执行策略,从而将定位所产生的通信负载和能耗均衡到网络中的多个节点,克服了先前集中式方法的可扩展性限制。大量的仿真实验结果表明,该方法较现有方法而言具有更高的执行效率。     

基于SysML需求图的武器装备功能需求描述方法

在武器装备需求论证工作中,军方使用人员与研制设计人员对武器装备需求内容的描述不可避免地存在着一定的偏差,进而可能造成武器装备研制工作的迟滞和设计偏差。针对这一问题,借鉴SysML需求图建立武器装备功能需求描述模型,主要分析了总功能需求模型、功能需求关系接口模型、功能需求实现接口模型和需求验证接口模型,最后,以坦克功能需求描述为例,给出了基于SysML需求图的坦克功能需求描述方法。描述的结果表明,SysML需求图能够准确地对坦克功能需求进行描述,并且易于理解和操作。     

基于最坏情况下的稳健波束形成自适应方向图副瓣控制方法

针对最坏情况下性能优化的稳健自适应波束形成,提出一种自适应方向图的副瓣控制方法。该方法通过在副瓣任意区域设置多个二次不等式约束,对副瓣增益进行控制,从而可将方向图副瓣电平严格控制在期望值以下。该方法的优化模型可转化为凸二阶锥规划问题,利用内点法可有效求解实现。计算机仿真结果表明存在波束指向误差情况下,该方法既能获得指定的较低副瓣电平,又不带来干扰抑制性能的损失。     

基于局部评估的分布式图模式匹配算法

为了在分布式存储的大规模数据图上进行快速图模式匹配，提出了基于局部评估的分布式图模式匹配算法disGPM-PE。首先各计算节点并行地执行本地匹配，然后协调器节点收集局部匹配结果、计算边界点的匹配状态并发送给相应的计算节点，接着计算节点根据边界点的匹配状态确定与边界点相连的节点的匹配情况，最后协调器节点组合得出最大匹配集。实验结果表明：与已有的分布式图模式匹配算法相比，disGPM-PE算法都能够在不显著增加通信量的前提下避免数据片段间的依赖关系对执行时间的影响，减少了图模式匹配的时间。     

利用局部评估的分布式图模式匹配算法

为了在分布式存储的大规模数据图上进行快速图模式匹配,提出利用局部评估的分布式图模式匹配算法。各计算节点并行地执行本地匹配;协调器节点收集局部匹配结果、计算边界点的匹配状态并发送给相应的计算节点;计算节点根据边界点的匹配状态确定与边界点相连的节点的匹配情况;协调器节点组合得出最大匹配集。实验结果表明:与已有的分布式图模式匹配算法相比,dis GPM-PE算法都能够在不显著增加通信量的前提下避免数据片段间的依赖关系对执行时间的影响,从而减少图模式匹配的时间。