公安边防机动部队实施跨区增援行动的思考

公安边防机动部队成建制、成规模实施跨区增援行动是遂行边境维稳任务的重要行动样式,也是当前公安边防机动部队实战能力建设的重大课题。分析了公安边防机动部队实施跨区增援的影响和制约因素,从战备工作、指挥协调、通信联络、装备建设、综合保障等方面对做好跨区增援行动进行了初步思考和研究,提出了若干建议,以期有助于当前公安边防机动部队的建设。     

基于Contiki的无线传感器网络平台设计与实现

无线传感器网络由大量节点组成,网络面临的问题很难全部被仿真工具描述,因而由仿真得到的无线传感器网络应当在部署之前进行物理测试.根据无线传感器网络节点的一般架构,设计完成了一批体积小、成本低、功耗低、硬件资源丰富和代码开源的无线传感器节点,组建了一个无线传感器网络实验平台.在平台上移植了Contiki操作系统管理节点的软硬件资源,设计实现了射频芯片、串行接口和温度传感器的驱动程序.采用6LowPAN协议构建自组织网络,验证了平台的节点通信半径和组网效果.试验表明该平台完整支持6LowPAN协议,采集数据的可靠性、网络的健壮性和通信半径等指标,可以满足无线传感器网络节点定位与环境变量检测等应用的需求.     

通用装备机动抢修单元作业效能评估研究

界定了通用装备机动抢修单元（人-装备-机工具-器材结合体）的内涵和外延,构建了通用装备机动抢修单元作业过程模型．通过EXTEND仿真平台定量评估了面向典型任务条件下通用装备（以车辆装备为例）机动抢修单元的作业效能。最后对仿真评估结果进行分析,提出了改进对策和建议。     

联合机动编队多源信息感知网络价值分析

为了真正认清联合机动编队多源信息感知网络的理论价值,按照复杂网络理论的网络连接方式,定性分析了多源信息感知系统的网络拓扑结构,并应用小世界模型(WS)建立了多源信息感知网络价值增益模型,然后进行了实例仿真分析.研究结论对联合机动编队多源信息感知网络的建设与运用有一定的启示.     

基于移动代理的电子商务安全方案

将移动代理技术引入电子商务具有很多的优势,同时也对电子商务的安全性问题提出了新的挑战。文中构建了一个基于移动代理的电子商务模型,分析了模型中存在的安全问题,提出了一个改进的电子商务安全方案.改进方案采取分层的结构,从不同的层次保证移动代理的安全和电子商务信息流和资金流的安全.实验结果表明,该方案是切实可行的。     

低轨移动卫星异步多用户检测算法

介绍了一种适合在低轨(LEO)星载接收机上运行、低复杂度的异步CDMA多用户检测算法,能够有效对抗强多用户干扰和大多普勒频移。基带信号通过码片滤波后以码速率采样信号作为观测信号,然后利用Kalman滤波算法对各个用户信号进行分离。状态方程综合考虑了多普勒频移、定时误差。该算法能够抵抗高达35dB的远近效应,并且对频率和定时误差不敏感。     

战术MANET中基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法

战术MANET的QoS路由计算是一个NP完全问题,可以采用蚁群优化算法来求解.为了提高蚁群优化QoS路由算法的效率,降低时延和网络开销,提出了基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法(MTS-AQRA).MTS-AQRA将链路稳定性和路由拥塞度与常规的QoS路由约束条件结合起来,利用多态转移策略产生的多样化路由搜索蚁群和并行路由搜索处理,能够在MANET网络中快速地建立满足业务QoS要求的稳定路由.仿真实验结果表明,MTS-AQRA在分组到达率、端到端时延、网络吞吐量等指标上综合性能优于AODV、AntHocNet、QoS-Aware ACO等路由算法.     

一种分布式战术防空C3I系统仿真平台的框架结构研究

详细给出了分布式战术防空C3I系统仿真平台构建的总体设计及具体的网络平台方案。引入了高层体系结构 ,并将其技术规范应用到仿真平台的互联上 ,从而形成新一代的分布交互仿真系统。     

新型移动式野战加油站建设与运用

针对部队加油站建设标准不一、形式多样、改造周期长、费用高、效率低、耐候性差的问题,本文在明确新型移动式野战加油站的建设意义和建设目标的基础上,对移动式野战加油站的整体可移动性、储油罐与加油装置集成以及边海防等一线连队的油料保障模式和建设标准进行了研究,从工艺流程、建设选址和建设标准等方面提出了基于集装箱方舱框架设计新型移动式野战加油站的保障运用模式。这种模式不仅可填补大容量战储装备空白,还可以为热点方向实施定点保障,为加快推进部队储加油设施建设向集约化转型、保障向战场延伸提供借鉴。     

强化学习框架下移动自组织网络分步路由算法

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出强化学习框架下的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集以提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析。仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。