多属性决策(MADM)在防空C~3I系统效能评估中的应用研究

介绍了防空C3I系统效能的定义及效能评估的一般处理过程。通过专家群组决策确定效能指标体系 ,针对效能指标的多样性 ,提出了基于多属性决策 (MADM )的效能评估方法 ,并通过一个示例给出MADM方法的处理过程 ,有效地解决了防空C3I系统效能评估这一复杂而困难的问题。     

网络中心战概念及其体系结构模型

介绍了美、英、澳等军事大国在网络中心战领域的研究状况,阐释了制信息权的概念,给出了网络中心战的定义.分析了美军在<2020年联合构想>中确认的核心作战概念,详细阐述了网络中心作战的顶层概念框架及顶层概念到第二层的映射关系.介绍了网格技术,提出了网络中心战网格模型的立体结构和平面结构,最后总结了对这一领域研究的重要意义.     

信息时代作战指挥控制的发展趋势

着眼信息时代及其信息化战争,探讨作战指挥控制思想一体化、作战指挥控制体制一体化、作战指挥控制平台一体化、作战指挥控制信息一体化、作战指挥控制行动一体化等发展趋势问题,为提高信息时代信息化战争作战指挥控制效率奠定基础.     

基于马尔柯夫过程的武器系统目标分配问题决策分析

将防空作战中武器系统目标分配决策作为一个在动态随机系统中实现最优化的问题,并用马尔柯夫过程理论进行建模分析,提出新的算法并运用Matlab编程;通过对实行不同策略时武器系统长期平均效能的分析比较,指出在目标分配问题上仅靠原有的静态线性规划决策方法是不够的,还必须考虑动态随机对抗过程本身的特性.     

公安武警边防部队非对称力量作战战法研究

在和平时期，各国武装警察的基本任务是打击各种违法犯罪活动。但是，各种反人类的违法犯罪活动是一种极少数人的行为，违法犯罪分子与武装警察的作战必然是一种非对称力量对抗的特殊作战。面对这种客观存在的非对称力量作战，公安武警边防部队要深入研究此条件下作战的基本战法。     

远程机动岸导与海上编队战术协同研究

远程机动岸导与海上编队合同突击是打击敌水面舰艇编队的有效兵力组合.首先,通过对远程机动岸导对海攻击态势的分析,给出了远程机动岸导两种攻击方式;然后建立了不同攻击方式下海上编队的安全方向分析模型和安全距离分析模型,确定出了海上编队的安全空间;对远程机动岸导与海上编队协同模式进行了探讨,指出互动式协同模式应是其采用的主要协同模式.     

CEC网络—实现海上战斗兵力群战术协同作战的关键

在夺取制海权的作战中,海上战斗兵力群是最重要的。群内各兵力的战术协同是提高兵力群整体作战能力的关键,当然也是最难实现的。美国海军正加紧研制、试验和发展的战术协同作战网络,简称ＣＥＣ网络,极大地提高了由水面舰艇和飞机组成的兵力群战术协同作战能力,代表了兵力群战术协同作战的最高水平,将对海军的作战方法和样式产生重大影响。介绍了ＣＥＣ网络要实现的目的、组成、工作原理、特点、试验和发展情况     

基于服务网格工作流技术的联合作战实验平台

为实现全军作战实验资源共享和跨军种的协同实验,提出了一种基于服务网格和网格工作流技术的联合作战实验平台构建方法.一方面利用服务网格技术实现分布、动态、异构实验资源的有效集成和共享,加强实验平台的通用性、灵活性和重用性;另一方面,在平台建设中引入面向服务网格的工作流技术,使得能够在动态变化的环境中,根据实验需求优化实验作业逻辑和执行过程,选择、配置和调度相应的实验资源完成指定的任务,实现跨军种的资源共享和协同实验.     

车载UWB SAR干扰自适应抑制新方法

在分析车载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)探测系统中干扰类型及其产生机理的基础上,针对Tsaipei Wang等提出的批处理方法的局限性,提出一种基于迭代运算的图像域自适应干扰抑制方法.该方法利用基于韦布尔分布的恒虚警率(CFAR)检测器提高干扰信号估计的准确性;采用迭代方法在线估计和更新参数,实现干扰的自适应抑制.实测数据处理结果表明:该方法可有效抑制自信号干扰,且结构上适于实时处理,可满足车载UWB SAR探测系统对图像预处理的要求.     

Health Insurance,Health Conditions,and Veteran Health Care Utilization

Abstract

The utilization of health care services by veterans has received much attention in recent years. However, the impact of the large array of factors affecting the veterans’ demand for health care services remains understudied. These factors include individual socio-demographic and economic characteristics, the availability of various sources of health insurance, and the prevalence of medical conditions. We use public data to analyze how veterans’ utilization of health care services varies with these factors. We also analyze how the reliance on VA services varies when alternative sources of health insurance are available to veterans. Based on the estimated relationships, we use a micro-simulation model to forecast future health care utilization, both inside and outside of VA.