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。     

本体驱动的多分辨率联邦一致性维护方法

传统的聚合解聚方法仅能解决语法层的数据聚合解聚的参数静态匹配问题,却不能解决联邦一致性的其他两个重要的方面:数据的语义匹配合理性及联邦运行中的动态一致性。为了解决以上两个问题,提出了一种本体驱动的多分辨率联邦一致性维护框架——OCM框架。该框架基于本体创建与融合技术构建联邦本体,通过邦员本体与联邦本体间的映射,解决了联邦数据匹配的合理性问题;基于聚合解聚方法,引入管理与协调联邦实体状态的邦员,通过合理设计联邦的实时对象更新及交互机制,实现了联邦实体状态的实时一致性。实验结果表明:OCM框架能有效保持联邦中多分辨率实体的状态一致,并且由于联邦本体的可重用性,对邦员的增加与退出不敏感,因此联邦的重组合也具有一定的借鉴价值。     

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。     

基于作战仿真的指令分析研究

分析研究的主要内容是基于作战仿真的各种指挥指令,比较了实际军用文书与仿真指令之间存在的异同,分析了作战仿真系统中指令的类型以及内容结构,列举典型真实军事命令语言,进行便于仿真系统使用的格式化,重点论述实际军事命令等文书在作战仿真系统中如何被准确、高效地识别与运用,提出了两个适用于作战仿真系统的指令格式——基本指令格式和拓展指令格式,并归纳出指令格式的回字架构,为仿真指令在仿真系统中的应用提供支撑。     

装备保障计划本体的建立和分析

基于本体论方法形式化地探讨装备保障计划本体的建立和分析,具体介绍了机械化步兵师装备保障计划本体的建立方法、本体元素的描述、本体的一致性等方面的内容。给出两个判断类间关系一致性的算法并分析其性质,探讨了基于公理化的知识的一致性。     

基于组合权重的目标识别系统威胁评估

现代信息战场中,对敌方的目标识别系统进行有效干扰,是增强我方、打击敌方的有效手段。对敌方的目标识别系统进行有效的威胁评估,有助于指挥员的决策以及对干扰资源的优化配置。借鉴空中目标威胁评估常用方法,提出对敌方目标的敌我属性识别系统进行威胁评估的方法。首先选择合理的威胁评估指标,然后对指标数据进行规范化处理,利用信息熵法求解威胁评估的客观权重与改进的层次分析法求解出的主观权重加权得到组合权重,运用灰关联分析法进行威胁评估和排序,最后用实例验证方法的有效性和合理性。     

地球静止轨道高能电子通量在线预测模型

利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立地球静止轨道高能电子通量在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善其早熟收敛现象。运用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数。利用滑动时间窗口策略更新模型数据,选择触发机制以及模型的再学习机制为设计变量,实现模型的在线预测功能。对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行的提前1~3天的预测实验,表明所建在线预测模型具有较高的预测性能,并具有一定的实用价值。