中美网络空间的博弈与竞争

随着中美实力差距不断缩小和信息技术的发展与扩散,网络安全成为中美新的竞争点和摩擦点,中美在网络安全问题上展开新一轮的博弈,具体体现为网络空间治理权之争、中美网络安全战略博弈和网络技术优势的夺取。     

EMD与LMD在BCI脑电信号分析中的比较研究

经验模态分解（EMD）和局域均值分解（LMD）作为近年来新兴的时频分析方法,在处理非线性、非平稳的脑电信号方面具有独特的优势。本文从多个角度对EMD和LMD在BCI脑电信号分析中的特点进行了比较研究,分析了两种方法在对BCI脑电信号进行不同时频尺度分解时的优缺点,为更好的使用和完善两种方法提供依据。     

装备可持续发展能力量化分析——从资源环境约束的视角

将资源环境约束视为装备可持续发展的阻力,从资源约束与环境约束2个方面建立了装备可持续发展能力的度量模型。采用因素分解法将资源约束与环境约束的影响因素逐层分解细化,得到了衡量资源约束与环境约束程度的指标体系;采用幂权重法将各级影响因素自底向上汇总,实现了对装备可持续发展能力的度量;并通过算例验证了度量模型的适用性。研究结果可为装备可持续发展量化分析提供方法支撑。     

基于ITD与SSA的传动箱信号降噪及微弱特征提取

试验采集的传动箱振动信号特征能量通常很小且易淹没在背景噪声之中,针对这一问题,提出了一种将固有时间尺度分解(Intrinsic Time-scale Decomposition,ITD)与奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)相结合的时频分析方法,并用于信号微弱特征的提取。通过仿真信号及试验采集的振动信号进行验证,结果表明:该方法能够有效地从混杂着能量较大的背景信号和噪声干扰中提取出微弱信号的特征频率成分,并达到了很好的降噪效果,提取出的信号更接近于原始无噪声信号。研究为设备运行状态信息的提取与状态识别提供了一种新方法。     

基于SDP松弛的干扰资源优化分配技术研究

提出一种基于semidefinite programming(简称SDP)松弛的干扰资源优化分配算法。在问题优化过程中首先对模型中非凸的约束条件进行松弛,变为凸约束,将原来的数学模型转化成SDP求解形式,利用内点算法对松弛后的模型求解。该算法利用解析的手段使得干扰资源优化分配问题中的NP难问题在多项式时间内得以解决,并且有较高的可靠性。仿真结果验证了算法的有效性。     

提高公安现役院校德育教育实效性的思考

公安现役院校德育教育具有鲜明的政治性、突出的职业性和广泛的关联性。当前公安现役院校德育教育存在一些不足。提高公安现役院校德育教育的实效性,需要优化德育教育理念,突出德育教育重点,增强德育教育的渗透性和互动性。     

基于数据驱动的自学习防空火力控制技术

立足打赢未来智能化战争的作战需求,提高目标探测识别、运动参数估计的实时性和准确性,解决自主拦截决策建模难度大、决策结果稳定性差等问题,通过引入数据挖掘、深度学习、神经网络等人工智能技术,重点开展基于大数据的多类型目标状态空间模型分析、多探测模式下的目标融合识别技术、基于卷积神经网络的射击诸元修正等,研制一套自学习防空火...     

网络靶场实训平台的规划与实践

网络靶场实训平台是以网络空间安全人才培养需要为目的建设的高逼真网络学习、训练和研究平台,是一种特殊类型的网络靶场.介绍了世界各国网络靶场的研究背景和网络靶场的概念,规划了网络靶场实训平台的总体架构,明确了平台的主体功能、主要模拟对象和具体建设要求.结合实际,细化了网络靶场实训平台的功能,对其具体应用效果进行了分析.网络...     

装甲装备在沙漠环境下的适用性评估技术

针对装甲装备性能试验过程中所面临的适用性评估问题,通过分析沙漠环境对装甲装备的影响,构建了装甲装备在沙漠环境条件下的适用性试验指标体系,采用AHP、ADC和模糊综合评判相结合的方法,实现了对装甲装备在沙漠环境下适用性的定量评估.计算实例表明,该方法合理有效,能够为各型装甲装备的环境适用性评估提供参考和借鉴.     

战场态势感知关键技术研究

信息技术的飞速发展和战场复杂性变化,对态势感知技术提出了新的挑战.伴随着信息融合、数据挖掘、战场可视化等技术的发展,战场态势的内涵得到了极大的拓展.在对态势感知基本概念模型分析的基础上,分析了影响态势感知的因素,并对态势感知涉及到的关键技术研究进展进行了分析,最后对战场态势感知技术的发展提出了展望.