基于多传感器信息融合技术的联合卡尔曼滤波器的设计及应用

介绍了基于多传感器信息融合技术的联合卡尔曼滤波器的一般设计方法,并将此方法运用于舰船INS/GPS/Loran-c组合导航系统中.理论分析与仿真结果表明,该联合卡尔曼滤波器的设计合理,算法具有全局最优性,能够提高系统的导航精度和容错能力.     

产品供应商与产品分销商的非完全信息博弈

博弈论是研究多人决策问题的理论,这类问题在经济学研究中经常会遇到,如在微观领域,交易机制的模型(讨价还价模型等);在中观经济研究中,劳动力经济学和金融理论有关企业要素的投入模型;在宏观经济中,国家间相互竞争,选择关税和其他贸易政策的模型等。就信息的完备程度主要分为四种类型的博弈:完全信息静态博弈、完全信息动态博弈、非完全信息静态博弈、非完全信息动态博弈。     

携带诱骗信息的多层网络隐写方法

为了提升网络隐写方法中秘密信息隐蔽传输的安全性,研究了携带诱骗信息的多层网络隐写方法。方法分为两层,高层方法用于携带诱骗信息欺骗检测者,低层方法利用网络协议栈纵向多协议之间的关系编码秘密信息,实现隐蔽通信。实验结果表明,该方法能够在保证隐写带宽的同时,确保了秘密信息传输的安全性。     

基于多目标的雷达组网传感器资源管理算法

在雷达组网系统的多目标跟踪过程中,当目标数量过多时,由于传感器资源不足,无法使用传统传感器的管理方法进行资源分配,且运算时间过长,不满足工程实际需求。针对以上问题,提出了一种新的多传感器多目标跟踪任务快速分配算法,该算法将跟踪目标个数和跟踪目标精度作为优化目标,首先按照设定的分配准则对传感器进行一次分配,最大化跟踪目标个数;然后利用一种基于传感器排序的启发式传感器分配方法进行二次分配,通过控制跟踪目标的协方差水平,使目标的跟踪精度尽量接近期望值。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效快速地分配,既跟踪了更多的目标,又达到了期望目标的跟踪精度,并且在一定程度上控制资源消耗,减少系统的总耗能。     

指控系统信息服务质量评价研究

为了有效评价指控系统信息服务质量情况,在深入分析指控系统信息服务特征及用户服务要求的基础上,研究了评价指标的析取原则,从主观和客观两个方面提出了指控系统信息服务质量评价的指标体系,对各维度及评价指标的含义、测量方法进行了详细讨论,并给出了定性评价、定量评价和半定量评价3种指标评价方法和加权综合评价方法。     

基于Node.js,Sencha Touch和iBeacon信息推送系统的设计与实现

为了解决利用二维码技术实现的传统信息推送系统操作流程复杂,用户体验不佳,智能化不足的问题,提出了一种基于i Beacon定位技术和云架构的整体设计方案。依托于云架构,利用web服务器Node.js和No SQL数据库Mongo DB进行相关数据的处理、存储,利用基于i Beacon的定位技术实现位置检测,前端采用HTML5框架Sencha Touch并结合Objective-C以hybrid app的形式实现信息展示。详细阐述了系统的架构、功能和设计方案,为建设新型细信息推送系统提供了新的思路与方向。     

美军联合信息环境计划?

联合信息环境计划（ JIE）是美国国防部为了提高军事网络的效率、效能与安全性,而对其国防信息基础设施进行的整合与重构计划。对美军联合信息环境计划的动因、关键技术和政策挑战、实施路径、对美军的影响等进行了较为全面的介绍。     

基于改良云模型的舰艇防空威胁评估

为了解决现有威胁评估模型存在不足,快速准确地对来袭空中目标进行威胁排序,提出了一种基于改良云模型的评估方法。针对舰艇防空作战目标特点,选取作战指标进行量化,对不同的定量指标和定性指标,分别采用离差最大化和改良云模型进行处理和赋权,通过Hamming距离计算贴近度,最后进行威胁综合排序。实例验证表明:该方法可以有效避免传统方法中人为确定各威胁指标权重的主观性,同时对定性指标的有效处理提高了评估准确性,为舰艇防空作战威胁评估提供了一条有效途径。     

基于信息-决策影响因素的兰彻斯特作战模型?

为有效评估信息因素和决策因素对现代作战进程的影响,改进了传统的兰彻斯特方程作战模型,通过引入信息获取能力指数和筹划决策能力指数,建立了基于信息-决策影响因素的兰彻斯特作战模型,并分3种假设情况进行了仿真。仿真结果表明,该作战模型一定程度上反映了信息因素和决策因素对作战的影响,体现了现代作战的基本致胜机理。