基于复杂网络的空间信息支援力量体系结构同步能力研究

运用复杂网络理论的基本原理对空间信息支援力量体系结构的同步能力进行了研究,构建了空间信息支援力量体系结构的网络拓扑模型,给出了网络同步判定依据,分析了初始连接机制、通信节点数以及总节点数的变化对空间信息支援力量体系结构整体同步能力的影响,为空间信息支援力量体系论证和作用发挥等问题的深入研究提供了借鉴和参考．     

基于构件的装备管理综合信息系统软件开发

针对陆军部队装备管理综合信息系统软件开发的需要,采用基于构件的软件开发方法,建立了系统软件开发模型,分析了系统软件需求,分解了系统软件功能,设计了基于构件的系统软件多层体系结构,提出了业务构件开发和系统软件集成方法。     

基于最优刚性编队分布式生成算法

为了描述一类特殊的刚性图,给出最优刚性图的概念。在保持队形时,最优刚性图可以减少拓扑图的复杂性。为了最大可能地减少队形通信的复杂性,研究了最优刚性编队的生成理论。首先,提出了4个命题,用以论证基于分布式的最优刚性生成方算法的可行性;其次,基于这些命题,提出了一种多智能体系统的编队算法;最后,通过仿真来验证所提算法的有效性。     

群车加油系统水力计算方法

加油系统是群车加油装备的主要系统之一,其不同工况的水力计算结果是研究和分析加油系统规律和特性的基础。介绍了新型群车加油车加油系统基本结构,针对其结构简单、工况随机多变的特点,运用排列组合知识对系统工况进行了归纳分类,共有1 023种工况组合和10种加油模式;提出距离矩阵法用于建立加油系统的随机工况数学模型,并详细阐述了模型计算过程;通过对单枪、五枪和十枪加油模式的典型工况进行计算,最终结果验证了该方法用于求解群车加油系统和其他多分支管路系统随机工况的水力计算是可行的。     

基于双向启发式属性约简的战术决策建模研究

从预警机指挥引导的多机协同空战原则分析出发,针对超视距协同空战决策过程中的不确定性和不完备性问题,提出了一种不完备信息系统中的基于双向启发式属性约简的战术粗决策建模方法。首先考虑粗糙集决策过程中条件属性发生缺失或不确定的情况,根据扩展不完备信息概念建立了不完备决策信息系统的最优完备选择;其次基于分辨矩阵的属性约简算法,以属性频度的大小作为启发信息进行决策信息系统约简的双向选择,得出决策信息系统的最佳约简集合;然后依据使决策最有可能发生的原则,给出决策信息系统的最优选择,以该最优选择为代表提取出决策规则;最后根据软、硬杀伤结合使用的CGF实体超视距协同空战作战想定,建立了CGF实体综合战术决策模型,并通过作战决策实例对该方法的正确性和有效性进行了验证。结果表明：该方法能在作战态势信息不完备的情况下正确给出CGF实体综合战术行为。     

单兵系统数据模型

讨论了单兵系统的体系结构和信息要素,并结合单兵系统在联合作战中的应用例子,对其业务过程和信息流进行初步分析。然后通过IDEF1X方法,设计单兵系统基于关系数据库的数据模型。最后讨论了模型的规范化问题,并给出检验数据模型的方法。     

改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。     

不完全信息的装备采购博弈

目前,我国的军品市场正由封闭市场向一个相对开放竞争的环境转变。基于不完全信息的装备采购的博弈模型,探讨了在不完全信息的相对开放的竞争环境下,军企双方对对方的策略、偏好、所处的地位或者状态的信息等策略问题进行了解,并给出了求解方法,通过实例进行了说明,对装备采购实践具有一定的指导意义。     

基于OPN的军事信息服务组合模型构建方法

介绍了军事信息服务的基本含义,给出了基于对象Petri网的军事信息服务组合模型的形式化描述方法,构建了军事信息服务组合模型的基本结构,并针对一个具体的防空反导作应用案例,使用国防科大对象Petri网建模仿真环境工具开发了相应的军事信息服务组合模型,并对组合服务进行了简要分析。实践表明,该方法能满足军事信息服务组合模型构建的需要,并具有良好的服务建模与仿真分析能力。     

信息化作战轮式车辆装备保障力量的思考

随着信息技术及高技术武器装备的发展,信息化作战对轮式车辆装备的要求越来越高,轮式车辆装备保障的重要性也日渐突出,轮式车辆装备保障力量研究的必要性也不断加强。在深入分析信息化作战轮式车辆装备保障力量概念和主要特征的基础上,对信息化作战轮式车辆装备保障力量的生成模式和编组方式进行了思考。