Network routing for insurgency: An adversarial risk analysis framework

Problems in counterterrorism and corporate competition have prompted research that attempts to combine statistical risk analysis with game theory in ways that support practical decision making. This article applies these methods of adversarial risk analysis to the problem of selecting a route through a network in which an opponent chooses vertices for ambush. The motivating application is convoy routing across a road network when there may be improvised explosive devices and imperfect intelligence about their locations. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011     

SOJ干扰条件下雷达网目标跟踪条件CRLB

针对雷达检测概率评估雷达网抗干扰效能方法的局限性,通过对雷达天线和检测概率模型的分析,利用单雷达检测/漏检事件,推导了干扰环境下雷达网的条件CRLB,给出了干扰条件下目标跟踪误差所能达到的一个下界,从而提出了组网雷达基于条件CRLB的效能评估方法,同时从理论上证明了雷达组网的优越性。实验仿真结果表明,SOJ干扰下,利用CRLB可以很明显地证明雷达网融合跟踪比单部雷达性能要好,能比较准确地评估干扰环境下雷达网的性能,因此所述方法具有一定的实际工程意义。     

雷达网对侦察无人机突防的威胁评估模型

雷达网对侦察无人机突防具有非常大的威胁,结合无人机的突防战术,建立了雷达网威胁评估指标体系框架;并根据雷达网性能指标的相对性、不可比性和不确定性,运用模糊综合评估方法和层次分析法对雷达网的威胁度进行评估,最后归并获得的评价结果。事实表明,所建立的模型能较准确地评估雷达网对侦察无人机突防的威胁程度,对侦察无人机航迹规划具有一定的指导意义。     

基于SPSO的考虑指控节点受攻击的WTA问题优化方法

鉴于网络中心战中指挥所的重要性,根据实际作战原则,通过对传统武器目标分配(WTA)模型的分析,建立了考虑指控节点受攻击的武器目标分配(Weapon-Target Assignment with Vulnerable Command and Control Nodes,WTAVC2N)模型,并利用随机PSO算法对该模型进行仿真验证。仿真结果表明了利用随机PSO算法解决考虑指挥所被摧毁的武器目标分配问题的有效性及合理性。     

改进关联规则挖掘算法航空发动机故障检测

通过对航空发动机机载数据结构以及几种常用的航空发动机故障检测方法的深入分析,提出采用关联规则挖掘来实现航空发动机故障检测.针对常用的关联规则挖掘算法——Apriori在应对数据量较大的数据库时存在效率瓶颈的问题,对该算法进行了改进.改进后的算法可以不断降低数据库规模和候选项集的数量.通过对航空发动机实际试车数据的挖掘实...     

面向片上网络的多播吞吐率和能量模型

片上网络逐渐成为片上众核中非常有前景的互连方式.基于目录的cache一致性协议的维护需要片上互连网络高效的支持多播.在借鉴单播的网络吞吐率模型基础上,建立了面向多播的网络吞吐率模型和体系结构级的能量模型.相对于传统的多播路由算法,负载平衡维序路由算法(BDoR)和最小路径维序路由算法(MPDoR)通过平衡X和Y两个方向...     

网络中心战的网络攻击——Suter计划

Suter计划是网络中心战的组成部分,它的最终目标是发展美国空军的网络攻击系统.从网络中心站的角度介绍了Suter计划的背景、发展历程以及在实战中的应用,分析了Surer计划的重要组成部分NCCT(network centric collaborative targeting)系统,提出了3种可能实现Suter能力的网络攻击技术.     

变步长自适应算法在GPS空时抗干扰中的应用

针对基于FROST阵列处理的最小均方算法(FROSR-least mean squares,FLMS)收敛速度较慢的缺点,将FLMS算法和变步长技术相结合,采用了一种基于Sigmoid函数的变步长快速自适应算法(variable step-size FROSR-least mean squares,VFLMS)。将该算法应用于GPS接收机空时自适应处理系统中,理论分析和计算机仿真表明,VFLMS算法能够抑制大于阵元个数的多个宽、窄带干扰,效果理想。     

面向装备作战的弹药消耗智能预测方法

针对装备作战仿真环境下,弹药消耗预测计算时间长、实时仿真速度慢的问题,以战役战术火力毁伤弹药需求预测计算方法为主线,以人工神经网络为技术支持,提出了智能化的弹药消耗预测方法。通过遗传算法对网络连接权值的训练及优化,以及误差目标函数的改进与隐含层神经元数目的智能选取,提高弹药消耗预测的实时仿真速度,为下一步的弹药消耗预测研究提供了理论参考与方法支持。     

低气压环境下柴油机涡轮增压器转速实车估算方法

针对涡轮增压器转速实车测量中存在安装困难、精度低的问题,提出了利用RBF神经网络和BP神经网络估算涡轮增压器转速的方法。分别建立了基于RBF神经网络和BP神经网络增压器转速估算模型,通过与台架试验测试样本比较,模型误差分别2.25%和2.27%。同时,RBF神经网络较BP神经网络,具有训练次数少,收敛速度快、结果稳定的优点,更适合实车涡轮增压器转速估算。