P_MUL 组播协议及其在 3G HF网络中的应用

首先介绍 P_MUL组播协议,给出了P_MUL组播实现的一个具体例子;总结了3G HF网络的主要协议,分析了网络支持 P_MUL组播协议需要满足的条件;在此基础上,给出一种通过在 3G HF原有协议族上增加一个组播数据链路协议从而支持 P_MUL在 3G HF网络中应用的方法;最后,指出在 3G HF网络中实现组播业务需要进一步解决的问题.     

基于排队论的舰空导弹系统群的作战效率研究

现代海上军事斗争中,舰空导弹系统群的作战效率极为重要,对其研究也摆在了突出位置.应用排队论对舰空导弹系统群的作战效率进行了评定,简述了排队论的原理,运用排队论方法分析了影响舰空导弹系统群作战能力的因素,估算了系统群受干扰时拦截概率,并绘制了拦截概率和突防概率曲线,得出了3点结论.     

基于多通道采样数据的高速存储系统设计

建立了一个四层文件系统,将来自多个通道的采样数据按存储任务编号、通道号、采样起始时间分层存储,并对每层数据提供相应的索引文件,提供了按通道号及时间段的快速查询服务。测试表明,在IBM服务器上达到了150 MB/s的存储速度,可以满足同时300个通道的实时采样数据存储任务。     

伞降投放过程伞兵毁伤优化模型研究

通过对大规模伞降过程中的运输机和伞兵毁伤期望的分析,对整个过程的引起毁伤的主要因素进行分析建模,特别对便携式导弹发射器对运输机的毁伤做出简化处理,得到了一个关于兵力毁伤最小的单目标决策模型,从技术角度为获得最大有生兵力提供决策参考。     

地空导弹阵地选择的模糊综合评判

选择地空导弹阵地是地空导弹部队作战指挥决策的必要环节和重要内容,阵地选择的好坏直接影响到导弹性能的发挥和防空任务的实现.由于阵地选择受到很多非量化因素的影响,单纯定性分析很难给出科学合理的评价结果,所以必须定性、定量相结合进行综合评判.通过对影响地空导弹阵地选择各因素的全面分析,建立了阵地选择的因素指标体系,给出了阵地选择的综合评判模型和评判方法,并通过实例验证了该模型和方法对评估和优选地空导弹阵地的可行性和实用性.     

一种新的线性最优滤波器的设计与研究

针对一类未知机动目标设计了一种线性最优滤波器.该滤波器采用有限记忆模型作为滤波模型,模型参数用动态最小二乘方法辨识得到.由此得到的滤波器称为基于辨识有限记忆模型的线性最优滤波器.有限记忆模型克服了时间多项式模型(如CV模型、CA模型、Singer模型等)对目标物理特性的依赖性,它从目标运动轨迹入手对目标运动特性进行描述,更适合于战场未知目标的跟踪滤波.通过原理分析和Monte Carlo仿真实验验证了该滤波方法的有效性,并且和Kalman滤波方法进行了比较.     

1.06μm激光仿真测试中Mie散射影响分析

结合室内激光跟踪探测器仿真测试中脉冲激光目标指示信号的发射、传播和探测过程,探讨1.06μm波长脉冲激光大气传输中气溶胶米氏(Mie)散射对激光探测和跟踪的影响规律.通过建立室内气溶胶散射模型,进行激光指示散射信号传输的建模与仿真计算.数学仿真和实际测试数据的对比分析表明,该计算模型具有较高精度,为设计激光跟踪探测器探测和跟踪仿真测试布局和采取减小散射影响措施提供了参考.     

下一代互联网IPv6分析

介绍了下一代网络IPv6产生的历史背景,包括当前IPv4面临的地址空间耗竭、地址配置、安全性和实时QoS等问题;分析了IPv6协议的安全性、多点寻址方案、新的集群通信地址方式、良好移动性和地址自动配置等新的技术特点;结合当前下一代互联网IPv6的实验应用结果,给出了新的协议面临的服务质量和安全性等方面的技术难点问题和解决方法.     

自适应学习率的小波神经网络逼近算法

提出一种自适应学习率的小波神经网络算法,从根本上解决了小波神经网络学习率的取值和收敛速度慢的问题,并有效地克服了小波神经网络易陷入局部极小的缺点,仿真实验表明,提出的学习算法可靠,学习率能够随着网络的运行参数而自动变化,无需任何人为调整,克服了小波神经网络学习率靠人为试算选取所带来的问题.采用该种改进算法用于非线性函数逼近明显优于同等规模的固定学习率的小波神经网络.     

突击兵力使用优选方案评价模型

突击兵力是海上战斗的重要组成因素之一,其使用方案的优选直接影响海战的胜负.根据突击兵力方案由多因素影响.具有多目标特性,结合多目标决策理论对突击兵力使用方案的评价优选进行了研究.构筑了突击兵力使用方案评价的指标体系,给出了相应的权重,建立了方案优选的最大最小加权偏差法,确定了方案的评价选取模型.该模型的确立对于突击兵力使用决策的科学化、自动化和规范化将会有一定的参考作用,可以有效地提高海上作战指挥的效能.