基于神经网络的大区域防空信息进攻作战效能评估

建立了大区域防空信息进攻作战效能评估的指标体系。由于指标主观性很强,普通的方法难以取得好的效果,而神经网络以其良好的非线性处理能力,为解决此问题提供了一个好的方法。对应用LMBP神经网络解决大区域防空信息进攻作战效能评估的方法问题进行了探讨,给出了神经网络的算法及评估模型。并通过实例证明了方法的可行性,最后与一般的BP神经网络方法进行了对比,体现了该方法的先进性。     

军用航空数据总线研究进展

回顾了航空数据总线的发展历史,指出了由于航空电子各子系统之间对数据传输速率要求的进一步提高,使得现阶段使用较为广泛的M IL_STD_1553B已不能适应未来战机的发展要求,为了有效地解决M IL_STD_1553B航空数据总线的低速率传输的问题,且不影响当前航空电子系统的高可靠性、低时延以及长工作寿命等特点,重点介绍了光纤通道技术和空间光纤数据总线技术及其取代M IL_STD_1553B技术的可能性。     

基于BP神经网络的防空保卫目标分类

提出用BP神经网络模型对防空保卫目标进行分类的一种新方法。该方法建立分类评价的指标集,将分类的划分等级作为训练样本集,以指标的各等级标准值作为样本的输入特征值,建立多参数的BP神经网络防空保卫目标分类评价模型,然后用实例训练神经网络,得出了较合理的结论。     

基于神经网络的地形匹配方法研究

提出了基于神经网络实现多特征融合的地形匹配算法,充分利用地形的各种不同的统计特征和几何特征,构造了一种地形匹配网络模型.通过对实时图和基准图的分析,给出了计算网络节点之间的权值函数,建立了网络系统能量方程,通过求系统的最小能量得到最佳匹配位置.由于网络能融合地形的不同统计特征和几何特征,所以算法大大提高了系统的抗干扰能力和定位精度,适合于实时图容易发生畸变的地形匹配领域.实验结果表明,定位精度和抗干扰能力均优于传统的地形匹配方法.     

一类带配送中心运输问题的容量扩张模型研究

运输问题一般采用表上作业法来解决,考虑一类带配送中心的运输问题,若仍采用表上作业法,会使问题复杂化.文中采用一种构造辅助网络的方法:在运输网络中将每个配送中心均拆分成两个点,连接两点形成新弧,构造出新的网络,并给每条弧赋予参数,将此类运输问题转换为最小费用流模型来解决,可以使问题模型和运算简单化.在此基础上,考虑运输网络中配送中心和边的容量扩张问题.     

卫星军事应用系统作战效能评估的网络层次分析法研究

根据卫星军事应用系统的特点研究了基于网络层次分析法的效能评估方法.确立了效能评价的准则,给出了影响其作战效能的指标集,建立了网络层次分析法控制层和网络层模型,并且利用计算极限超矩阵的方法对单个准则下各方案的作战效能进行排序.最后,通过对单个准则下的排序向量进行加权求和获得卫星军事应用系统作战效能的排序向量.     

Aircraft routing under the risk of detection

The deterministic problem for finding an aircraft's optimal risk trajectory in a threat environment has been formulated. The threat is associated with the risk of aircraft detection by radars or similar sensors. The model considers an aircraft's trajectory in three‐dimensional (3‐D) space and represents the aircraft by a symmetrical ellipsoid with the axis of symmetry directing the trajectory. Analytical and discrete optimization approaches for routing an aircraft with variable radar cross‐section (RCS) subject to a constraint on the trajectory length have been developed. Through techniques of Calculus of Variations, the analytical approach reduces the original risk optimization problem to a vectorial nonlinear differential equation. In the case of a single detecting installation, a solution to this equation is expressed by a quadrature. A network optimization approach reduces the original problem to the Constrained Shortest Path Problem (CSPP) for a 3‐D network. The CSPP has been solved for various ellipsoid shapes and different length constraints in cases with several radars. The impact of ellipsoid shape on the geometry of an optimal trajectory as well as the impact of variable RCS on the performance of a network optimization algorithm have been analyzed and illustrated by several numerical examples. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006     

网络攻击螺旋模型构建及运用研究

网络攻击模型是实施网络攻击的基本遵循依据,本文分析了经典网络攻击链模型存在的适用性不足、全面性欠缺、整体性不够三个主要问题,构建了更适合描述APT攻击的网络攻击螺旋模型。该模型将网络攻击活动描述为侦察、武器化、渗透与破坏、横向移动、撤出以及评估与改进6个阶段,并设置为螺旋循环式结构,通过对攻击链模型的优化与重构,使模型层次更加分明,任务更加明确,功能更加完备。在此基础上,对模型中各阶段行动应当完成的攻击任务和采取的攻击方式进行了梳理,运用统一建模语言从静态和动态两个方面对网络攻击螺旋模型在APT攻击中的运用方式进行了形式化描述,梳理了该模型的运用原则和特性,对分析识别APT攻击行为并采取针对性防御措施阻断攻击链具有一定借鉴意义。     

【专题】装备大数据安全保护研究

本文通过梳理大数据技术发展及数据资源建设现状,可视化呈现了数据资源建设使用中出现的数据泄露现状及趋势,剖析了数据泄露的根本原因。在分析军队装备大数据建设及规划情况的基础上,建立了装备大数据安全问题分析方法,即在数据采集阶段、数据传输阶段、数据存储阶段和数据使用阶段,分别构建装备大数据不同维度安全要素,包括安全威胁、安全主体和安全保障,并应用于分析装备大数据安全问题。此外,本研究还深入分析了装备大数据建设应用过程中四个阶段存在的安全风险,构建了装备大数据全周期、立体化、协同化的安全防护体系,研究了装备大数据安全保护技术框架,包括以大数据访问控制技术、安全检索技术和安全计算技术为支撑的大数据安全技术和以匿名隐私保护技术和差分隐私保护技术为支撑的大数据保护技术。希翼研究结果能够为装备大数据全寿命周期内的安全防护提供一定借鉴。     

遥测参数数据载荷状态判别集成学习方法

针对载荷单机设备遥测参数维度高、数据量大、存在类别不平衡、无法直观判别单机设备运行情况等问题,考虑到航天任务对可解释性的要求,提出一种基于信息增益参数特征选择和集成学习方法的载荷单机状态快速识别方法。采用统计量性质和信息增益子集搜索方法对遥测数据进行特征筛选降维,通过集成学习模型算法实现载荷单机设备状态的自适应识别分类。所提方法将信息增益的参数分类信息量评价准则和集成学习拟合能力强、类别不平衡下准确率高和抗噪能力强等优点相结合,兼顾模型特征和结果的可解释性,提供了重点参数发现功能。采用科学卫星任务真实载荷遥测参数数据对该方法进行了验证,整体识别准确率高于90%,少数样本亦可准确识别,整体效果可达到在轨任务要求,证明了所提方法的有效性和实用性。