通过协作的人机交互进行态势估计

数据融合表征为在4个抽象级上进行:单元级、态势级、威胁级以及资源分配级。单元级特性试图确定各个平台目标属性。在态势级,探测诸如战斗群这样的单元编队。在威胁级和资源分配级,对可能的敌方意图和我方可能作出的反应进行推理。然而,对于更高级的抽象,也就是战斗力和威胁的抽象,没做什么工作。这篇论文提出了一种态势估计方法,其中包括战斗力与威胁的明确概念化。对这些战斗力与威胁的图形说明是为了加强单元级描述,避免含糊不清。这篇论文采用了一种崭新的用户接口——该接口允许人与计算机进行协作,使得战术估计优于人或机器独自工作的水平。论文随后说明人机责任的自然分工,并以战争情景为例说明这种协作系统的益处。     

指挥中心原型展示了美国海军的广阔前景

美国海军岸基、可移动指挥中心可以增强三军作战效能。     

使用SBIR序列帧的动目标滤波

本文根据多帧的以空间为基础的红外(SBIR)数据为动目标探测和跟踪提出了三维(3-D)有限脉冲响应(FIR)滤波器。在Ip意义上提出一个最佳的3-D FIR滤波器设计技术,它适于上述应用。该技术是在公开发表的文章中介绍的第一种3-D FIR设计技术。提出了定向、匹配和自适应的3-D滤波技术。滤波以前,需要估计杂波均值并扣除均值。讨论了处理机动目标的定向和/或匹配滤波器的实时实现并提出了滤波器的设计方法。最后根据实际的SBIR数据进行所提出的滤波器与其他现有的3-D FIR和无限脉冲响应(IIR)滤波器的性能比较,由此说明所提出的3-D滤波器的优点。     

远程监视战场探测系统(REMBASS)——美国陆军新式战场探测系统

在交战时期,有效地阻止敌人进攻比对一个既成事实的战术反应更为需要。在战场上为了制止敌人的行动自由和阻止敌方人员、物资的补给,需要准确地确定其位置,以及对敌方运动提供预警。通常这些信息是通过各种各样的侦察飞机来获取的。然而由于战场被地面上的天然植被、地物、甚至敌人的伪装物所掩盖,因此不能用侦察机对目标进行探测。 上述考虑在六十年代后期才提到议事日程上来。当时东南亚的美军发现了北越共产党所     

孙子和米太亚德:兵法与马拉松战役的大师

孙子是中国古代的伟大将领和兵法大师。根据对古希腊军事史的研究和凭借军事历史常识判断,都可证明:古代雅典将领米太亚德虽然不知道世界上有一部《孙子兵法》,更不可能阅读《孙子兵法》,但在孙子写成《孙子兵法》后的若干年内,就把孙子有关的兵法思想付诸实践了。孙子成书于公元前500年左右,而著名的马拉松战役发生在公元前490年。雅典的米太亚德将军恰逢其地实施了一项     

准确把握非战争军事行动特点努力提高应急动员建设质量

长期以来,我国同防动员的主要功能定位于战时应战.当前和今后一个较长时期,大规模战争威胁基本可以排队,非传统安全威胁日益凸显,加强非战争军事行动应急动员建设,是新的历史使命赋予国防动员系统的重要职能.我们必须立足现有条件,自觉增强抓好应急动员建设的事业心和责任感,努力做好以下几个方面的工作.