基于粗集的神经网络在目标类型识别中的研究

为克服传统的目标类型识别方法的不足,提出将粗集和神经网络紧耦合建立新的识别模型,即经过识别信息预处理、样本数据粗集方法简化、神经网络学习训练及待识信息网络识别等步骤,充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实验表明,该模型减少了识别的主观因素,简化了神经网络结构,提高了运算速度。     

基于OPNET的战场IPV6通信网络拓扑设计及仿真

为了对IPv6与IPv4共存期间进行可靠通信提供技术上的参考,基于OPNET仿真平台,设计了几种不同的战场IPv6通信网络拓扑,强调了其特点和关键技术,突出了其仿真的主要参数配置,并通过分析仿真数据,对网络的有效性、实时性、可靠性等性能参数进行了评估,从而验证了所设计拓扑的可行性.     

基于优先权的分布式网络设备智能轮询策略研究

针对大型网络其地域分布广,监测对象较多,监测周期过长,实时性较差且管理流量负载较大等问题,提出一种分布式网络设备智能轮询策略。在域内,针对轮询周期调整问题,通过构造体现管理者意志的评判矩阵和求解反映数据特征的DFT(离散傅立叶变换)确定轮询优先级和轮询周期取值范围,提出了基于变化率的轮询周期调整算法;在域间,通过触发和查询实现对特殊事件的采集。最后进行了仿真,表明该策略能够在减轻网络负载的同时,准确刻画网络的状态。     

数据资源规划中统一身份认证平台设计与实现

针对后勤信息化建设中数据集成和信息资源规划中面临的问题，提出了基于目录访问协议的统一角色存储、Agent表数据同步和JMS数据发布的用户信息认证机制和信息交换机制，实现了后勤各级用户全网身份数据的统一整合，确保全局数据的一致性，为全网完全统一身份认证提供技术基础。     

全脉冲幅度信息的分析与特征提取

全脉冲数据在电子情报分析和电子侦察信号处理中具有十分重要的意义.为了辅助雷达信号分选和识别,挖掘除频率和方位以外的脉冲信息,对全脉冲数据中幅度信息的相关变化特征进行了分析与提取.将统计分析与脉幅的教学模型相结合,分析了脉冲幅度随天线扫描的起伏规律,并提取了脉冲幅度对脉冲宽度测量值的制约特征.实验结果验证了该方法提取雷达信号特征的可行性和有效性,为信号分选提供了新的思路.     

子空间投影后波束形成的导航接收机抗干扰性能分析

利用导航信号淹没于干扰信号和热噪声的特点,将天线阵列接收的空时信号矢量向干扰子空间的正交子空间投影以实现干扰抑制。当接收机对投影后的单阵元数据捕获成功后,利用捕获估计的本地扩频码相位作为参考信号,依据最小均方误差准则进行波束形成。仿真结果表明该抗干扰算法在零陷强干扰的同时使主波束指向导航信号来波方向,有效提高了阵列输出信干噪比,并降低了空时自适应处理对导航信号伪码相关峰形状和载波跟踪性能的影响。     

C2关系网络演化生成特性分析*

在网络中心作战背景下,为了探索"聚力前沿"(Power to the Edge)现实要求下的指挥控制(C2)关系动态演化规律,讨论了两种实元的加入策略模型:"信息最优加入"策略(BIMS)和"随机加入"策略(RMS):提出了信息资源利用率、信息资源命中率、信息传输有效率等三个指挥控制关系网络效能指标和一种加权评价方法.通过对仿真结果的分析,发现了BIMS策略下C2关系网络演化过程中存在的自组织、自适应现象,得出了BIMS策略下C2关系网络将具有无尺度网络特征这一结论.最后,比较了BIMS策略和RMS策略下的C2关系网效能和抗随机干扰能力,发现前者优于后者,而且BIMS策略下C2关系网具有逐渐优化的能力.     

一种快速评定通信设备战损等级的方法

为解决通信设备战损等级评定中存在的问题,快速且准确地做出评定,提出了利用BP神经网络进行战损等级评定.在总结战损等级影响因素的基础上,建立了通信设备战损等级评定神经网络模型.经检验,该模型用于战时通信设备战损等级评定准确度高,具有很强的军事意义.     

多波束卫星网络的物理层安全性能指标研究

安全性是卫星通信网络充分发挥其优势的必要保证。将物理层安全传输技术引入多波束卫星通信网络,可望有效提高卫星通信系统的抗截获和抗侦测能力。分析了卫星通信的物理层安全应用需求,设计了一套波束成形和功率控制相结合的多波束卫星下行链路物理层安全传输策略,建立了信道模型和信号模型,构建了一套多波束卫星网络下行链路的物理层安全性能评价指标,并对指标进行了定性和定量的分析。     

数据库安全管理及访问控制中问件的设计与实现

为确保军事敏感数据安全，在全面分析和研究数据库安全漏洞、安全策略、安全目标的基础上，提出了利用中间件技术实现客户访问数据库控制机制。针对两类操作系统的客户端，设计实现了通信控制中间件，使具有授权的用户通过中间层认证辨识后才能正确地访问数据库，确保了数据库信息安全。