基于IMM-RUASFF的网络化目标跟踪算法

针对目前网络化目标跟踪算法存在实时性差、精度低等问题进行了研究。首先,基于网络信息共享需求,建立了网络探测节点的目标跟踪模型;其次,网络探测节点目标跟踪需求和实战要求发现目标经常是有多种运动状态并存,而单一模型的滤波器不能满足对机动目标跟踪性能的要求,采用了基于交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)的有反馈实时更新的异步状态融合算法。最后,针对多个探测节点目标跟踪的状态融合估计问题,提出了一种有反馈实时更新的异步状态融合算法,通过仿真验证了算法的有效性。     

基于状态约减的信息攻防图生成算法

针对攻防图构建中存在的状态爆炸问题,提出一种基于状态约减的攻防图生成算法。该算法在分析攻击者和目标网络特点的基础上,对独立状态节点的权限进行对比;其在保留最高权限节点的前提下,实现对低权限节点的约减,并去除冗余攻击路径。仿真实验表明算法具有计算复杂度低、能有效降低状态爆炸以及控制攻防图规模等优点。     

基于拓扑势的网络热点话题发现研究

针对网络舆情分析需求，给出了基于拓扑势的网络节点重要性评估算法，以分析网络舆情中的热点话题及其演化趋势。以维基百科为例，实现了基于拓扑势的中文维基百科计算机领域的热点条目发现。实验结果表明，该算法能够有效获取当前网络中的热点条目。与传统话题发现方法相比，基于拓扑势的方法无需对话题的进行语义理解或者统计，仅通过话题之间的引用关系分析即可发现热点话题。为网络舆情研究提供了新方法。     

基于贝叶斯网络的威胁识别

根据威胁识别与贝叶斯网络的特点,提出了基于贝叶斯网络的威胁识别方法.分析了使用贝叶斯网络进行威胁估计表示问题,提出了构建贝叶斯网络进行威胁估计的步骤.最后,给出一个具体的实例,演示了使用贝叶斯网络进行威胁识别的过程,实现了战场态势中蓝方机群对红方战术意图的提前预测.     

人员交通类场所人员荷载研究

对人员交通类场所的特点进行了分析，将人员交通类场所归纳为简单通道、复杂通道、候机（车）厅、进出港厅等组件。针对简单通道和进出港厅，采用“人员流量法”和“人员密度法”两种方法计算人员荷载；针对复杂通道，采用空间上分解为流线、时间上分解为阶段的方法计算人员荷载；针对候机（车）厅，按照设计容量确定人员荷载。并给出了一个包括国家铁路、地铁的综合交通枢纽换乘层人员荷载计算的典型案例。     

浅议日历统筹图的画法

统筹法是50年代中期发展起来的一种科学的计划管理方法，统筹图是统筹法的基础，熟练掌握绘制统筹图是应用这种方法的前提和条件。日历统筹图能清楚地反映出工作进展的时间概念，并能直接提供一些有用的时间参数，便于人们对计划任务进行控制，选择最佳方案。本文就绘制日历统筹图的基本步骤、制作程序等进行了讨论。     

节点能量均衡和区域重要程度的WSN节点配置算法

提出了一种基于节点能量均衡和区域重要程度的WSN节点配置算法(BEID).该算法将节点的剩余能量作为权重因子,同时考虑不同区域的重要程度,利用加权的Voronoi图确定节点的唤醒概率,从而来确定节点的工作状态.由于考虑了监测区域的重要程度对所属节点的唤醒概率的影响,从而大大加快了探测目标的效率.同时将节点的剩余能量作为权重因子,又在一定程度上使节点的能耗尽可能的趋于均衡.仿真结果表明该算法是有效的.     

多机动目标跟踪的BFG-GMPHD算法

针对高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波算法中的机动目标跟踪问题,提出BFG-GMPHD算法,扩展了GMPHD滤波算法的适用范围。算法利用最佳拟合高斯(BFG)分布来近似目标动态模型中的状态转移矩阵和过程噪声的协方差矩阵,实现了滤波器与不同动态模型的匹配;在对BFG分布进行递推时,引入了模型概率更新过程,解决了BFG仅依赖于先验信息的问题;并利用UKF算法对GMPHD的高斯分量进行递推,使得算法能处理量测方程为非线性的情况。仿真实验表明,BFG-GMPHD算法能快速匹配目标模型的变化,实现对多机动目标的有效跟踪,准确估计出目标的数目和状态。     

海军联合网络体系结构

本文阐明网络中心战对其网络体系结构的要求,海军联合网络的体系和结构,网络战斗空间的支柱——节点的功能。