军事概念模型元素关系研究

概念模型元素及其关系是军事建模过程中的一个重要环节。目前军事概念模型的研究对模型元素关系的描述不够细化。从军事系统的概念内涵、作用与分类出发,分别探讨了模型元素之间的基本关系和高级关系,利用OCL语言描述了高级关系的约束。最后用真实指控系统对模型元素关系进行了验证分析。     

建立健全监督约束机制加强预备役军官队伍的教育管理

预备役军官是国防后备力量骨干和预备役部队人才建设主体。然而从当前对这支队伍的管理看,不少环节还存在着管不好、管不到位的情况。对此,军地双方应共同努力,尽快建立健全科学规范、操作性强、实用有效的监督约束机制,为预备役军官队伍的教育管理奠定坚实的组织和制度基础。一、建立履职督察机制,充分发挥军地共管的整体合力预备役军官大多是地方党政机关和企事业单位的领导或部门负责人,有的虽服过现役,但离队时间较长;更多的则缺乏从军经历,没有经过部队的严格摔打,如果对其放松管理或降低标准,将难以适应军事斗争准备的需求。为此,必须…     

抗毁网络多拓扑路由子层的免疫优化选择算法

针对现有多拓扑路由在多故障条件下无法有效进行故障恢复的现象,根据免疫理论中抗原与抗体相匹配的原理,提出一种多拓扑路由子层选择算法.该算法以最大限度保护通信业务为目标,将多故障情形与子层相匹配的过程看作抗体与抗原相结合的过程,使子层与故障在一定范围内最大程度地相似,并利用人工免疫算法进行寻优,提高了网络抗毁性.实验结果表明,该算法可使网络在多故障条件下的恢复能力得到提高.     

通信网络拓扑可靠性的重要度熵评价方法

针对通信网络拓扑可靠性受到多因素影响的问题,提出了一种基于重要度熵的可靠性评价方法。该方法采用介数作为基础重要度指标,依据节点度、距离、最短路径等拓扑特性传播重要度影响,保证了对节点重要度的客观评价。方法选取网络重要度熵为可靠性指标,并通过边收缩将链路重要度转化为节点重要度进行评价,进而计算网络的重要度熵。最后通过仿真,验证了该评价方法的有效性。     

动态演化油料保障网络运行可靠性仿真分析

基于军事油料保障网络的特点,构建了反映油料保障活动平、战时不同特性的效率优先网络拓扑模型和成本优先网络拓扑模型,并构建了可对油料保障网络运行可靠性进行评价的网络测度指标体系。通过仿真模拟实验,对两种网络在敌方节点打击和路径打击两种不同攻击模式下的网络运行可靠性进行了分析,得到了两种网络拓扑模型在不同攻击模式下的运行效能。本研究可为军事后勤防卫重点的选取,增强部队后勤保障力的生存能力和保障效能提供决策参考。     

一种组网探测资源管控拓扑模型优选算法

针对组网探测资源管控预案设计中管控拓扑模型优选难题,结合社会网络分析和信息论理论,选用图论为主要研究方法,提出了一种基于改进模糊物元的拓扑模型优选量化模型和新算法。根据组网探测资源管控的特点建立了基于团队合弄集成设计环境和图论的拓扑模型,依据指标属性特征,给出指标量化方法和优选算法流程,将信息论和模糊物元相结合,设计了一种改进模糊物元的拓扑模型优选算法,并以某雷达组网系统的体系抗干扰探测资源管控拓扑模型优选为例,验证算法的可操作性和可行性。实例表明,优选算法所得结果与实际相符,也能对拓扑模型动态变化规律进行科学分析,为求解拓扑模型优选问题提供了一种可行和客观的方法。     

复杂约束下的导弹作战任务规划模型和算法研究*

导弹作战任务规划是一个涉及时间、资源、质量和其他关系约束的复杂问题.首先通过定叉约束满足效用对基本约束满足模型进行了扩展,建立了导弹任务规划的约束满足优化模型.在此基础上,研究了任务规划模型求解的时间和效用传播算法,提出了基于综合效用的优化求解框架.该模型和求解框架易于解决具有多种约束因素的复杂问题,具有较好的通用性.通过定义软、硬约束效用,使得实际任务规划问题求解具有更好的灵活性.     

高可用性集群互连结构研究

高可用性集群的设计思想就是要最大限度地减少服务中断时间,目的是在系统出现某些故障的情况下,仍能继续对外提供服务.在分析了网络互连的几种常用拓扑结构优缺点的基础上,提出了一种适用于高可用性集群的拓扑结构--分层双环网络,并对它的高可用性和可靠性进行了分析.     

基于CML模型的编队器材携带方案优化方法

随船备件配置优化问题研究目前主要集中在只有定量或定性约束上,而对既有定性约束又有定量约束的混合约束问题未见文章提及,同时研究对象多为单船,而对舰艇编队研究比较少。针对此问题,以舰艇编队出海任务准备阶段为背景,以保障费用、舰艇仓库空间、舰艇最大排水量及舰员维修能力作为模型的约束条件,以编队备件保障概率为目标函数,采用正态逆向云模型、边际效应法及拉格朗日乘子法(称为CML模型)对此类问题进行求解,给出系统资源因子求解步骤及分析方法,并对本模型进行动态调整和优化。实例分析表明本模型求解方法和步骤可以为多个定量和定性约束下舰船备件携带问题提供新的参考。     

高阶累积量自适应波束形成的改进算法

针对线性约束最小方差(LCMV)算法在自适应波束形成时,存在的对噪声敏感、信噪比(SNR)较高时波束形成受小特征值扰动影响较大的情况。在基于高阶累积量的LCMV算法的基础上提出改进方法。该方法首先计算阵列接收数据的高阶累积量,然后对高阶累积量构造数据增广矩阵,进行奇异值分解求出伪逆,再用伪逆修正LCMV算法的权值,形成波束。仿真结果表明,相比于传统LCMV算法与基于高阶累积量的LCMV算法。算法能够有效地克服信噪比升高时小特征值扰动对波束形成的不良影响,且在较低快拍数下仍能有效形成波束。