美国军队：软硬兼施全面出击

作为美国追求全球网络霸权的一个重要组成部分,近些年,美军不断加强网络建设,开展网络制权的研究与实践,将制网权同制海权、制空权、制天权等一起看作是信息化战争取胜的关键,在全球率先组建网络战司令部,整合网络战资源,研究网络攻击模式,并不断深化“网络威慑”体系,以不断提升美军的网络战制胜能力。     

移动Ad Hoc网络中“虫洞”攻击分析及算法设计

阐述了＂虫洞＂攻击原理,建立了攻击模型和流程图,针对典型路由协议进行了＂虫洞＂攻击分析及算法设计,并用OPNET软件对＂虫洞＂攻击进行仿真。仿真结果初步验证了＂虫洞＂攻击对Ad Hoc网络的危害性。     

一种传感器网络时空融合模型

针对多传感器间存在时空相关性和先验知识未知的情况,提出了一种基于核偏最小二乘最优加权的传感器网络时空融合模型。首先用核偏最小二乘法对每个传感器在不同时刻的测量值进行融合,然后将各个传感器同时刻的估计值进行空间最优融合,从而得到被测参量的最终融合估计。该模型还能排除那些取值远离样本点集合平均水平的奇异点。理论分析和融合实验表明,该模型能取得较高的融合精度,并能显著节省网络能量。     

分布式二进制传感器网络目标定位研究*

着重研究了分布式二进制传感器网络中对单目标定位的两个关键环节:传感器节点的协作和目标位置估计.在节点协作方面,提出了一种简单协作方法,这种协作方式仅要求节点在检测到目标进入或目标离开其探测区域时发送消息,通信量非常小;在目标位置估计方面,提出了一种基于m-网格的定位算法,该算法不同于质心定位法,综合考虑了探测到和未探测到目标的节点的位置信息对定位的贡献.仿真结果表明,在都使用简单协作方法的条件下,基于m-网格的定位算法在定位精度上优于质心定位法.     

一种基于QFD与ANP的装备作战需求分析方法

针对当前在装备论证过程中缺乏合适的方法和工具将模糊的军事需求科学合理地映射到定量的作战使用性能上去的问题,提出一种基于质量功能部署(QFD)与网络分析法(ANP)的装备作战需求分析方法.该方法能够辅助论证人员深刻理解和合理判断论证中各种因素之间的相互影响关系,通过结构化的装备作战需求分析过程得到能正确反映军事需求的作战使用性能重要度排序.通过实例验证了方法的有效性和实用性.     

基于Lambert算法的脉冲精确变轨策略

Lambert问题的求解多以二体假设为基础,从而对精确轨道控制带来不利影响.提出了一种脉冲修正策略,建立了考虑摄动影响的航天器轨道动力学计算模型,在Iambert算法基础上,通过拟牛顿法对变轨脉冲进行修正,消除终端状态误差,从而获得精确的变轨脉冲.将该修正策略用于固定时间精确变轨问题,建立了两层规划模型,并通过算例验证了算法的有效性.     

调整接收站测距同步脉冲的双基地雷达测距新方法

提出了双基地雷达测距的一种新方法,该方法通过调整接收站测距同步脉冲的延时,使接收站对双基信号跟踪时坐标跟踪系统的输出为单基距.给出了调整接收站测距同步脉冲测距的原理及测距同步脉冲延时调整量的控制计算流程,给出了计算的数学模型,针对典型的目标航迹进行了仿真,仿真结果表明了该方法的可行性.该方法在将单基雷达改造为双基雷达时,可避免对原系统核心的软、硬件进行大的改装,使改装简单可行.     

自组织特征映射网络在目标分类识别中的应用

为了在日趋复杂的空战环境中准确分析出目标的类型,以达到辅助决策之目的,采用自组织特征映射网络来对目标进行分类识别.首先提取影响目标识别的类特征,然后对其预处理.在此基础上建立SOM网络目标识别模型,并利用SOM网络算法实施无监督的自组织学习.在学习的过程中,通过不断调节网络节点间的权向量,来实现目标聚类.最后,通过仿真验证了该方法在目标分类识别中的可行性和实用性.     

基于传感器网络数据融合的目标定位方法

针对传感器网络测试系统在战场及终点效应中的应用,探讨了基于多种传感器网络的目标定位方法,提出了采用最优加权融合估计算法将各种传感器的定位信息进行融合处理,并将融合结果与各种传感器计算结果进行比较,结果证明了经融合处理可以大大提高定位精度.