传感器网络在网络中心战中的应用

介绍了传感器网络对比于分立式传感器的优势所在,指出传感器网络通过多点数据融合及任务指派的方法加强传感器网络在监视和跟踪空中目标、地面活动目标、以及特殊目标(如联合战区防空反导、目标战损估计)中的应用。提出了传感器网络应该解决的几个具体问题;包括节点选择与优化部署方面的组建原则、任务指派方面的注意事项、资源管理的目标要求、异构资源信息共享的四种解决方法、以及网络安全(关于网络本身的健壮性以及数据的安全性)等方面的问题和解决方法。     

导弹部队网络中心战问题研究

网络中心战作为一种新的作战概念,将成为未来作战的主要样式。首先阐述了传统意义上的导弹部队作战系统的总体结构。在此基础上,详细分析了导弹部队网络中心战的体系结构。着重探讨了四个子网,即通信网、战场侦查网、指挥控制网、武器系统网的组成和功能。并对其作战效能评估进行了探讨。     

网络性能综合评估方法IEMoNP的设计和实现

由于孤立的网络性能指标(测度)不能满足全局性或整体性网络性能评估的需要,文中给出了网络性能综合指数IPI和网络运行稳定性指数SI的概念、定义和计算公式.IPI和SI反映了相对基准时刻的网络性能状况.在此基础上,进一步提出了基于IPI和SI的网络性能综合评估方法IEMoNP.最后,通过一个应用示例表明,IEMoNP能够为全局性或整体性的网络性能评估提供支持.     

一种以太网系统监控的双独立互联系统

针对现有技术对高可靠性以太网系统进行监控,具有明显的缺陷和不足之处.提出了一种由用户以太网系统和附加的平衡结构外,总线互连系统组成以太网监控的双独立互连系统.在分析了该系统结构和工作原理的基础上,对系统的可靠度和可用度进行分析计算,为系统的实现提供了重要的依据.     

动态贝叶斯网络的无人机炮火校射

动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks-DBNs),是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的一个有力工具.提出将隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models-HMMs)图形模式与贝叶斯网络结合起来构成DBN,将其用于无人机照相侦察情报的推理分析,决定炮火优先打击区域.首先建立动态贝叶斯网络的战场态势变化模型,而后应用HMM的推理算法获得当前隐含序列最优估计,且可预测出未来战场态势.最后应用模糊推理获得优先打击的区域号.仿真结果表明了模型的可行性.该方法有效解决了贝叶斯网络对于瞬间变化战场态势推理的不足的缺陷,为炮兵指挥员更好地运用火力,分出主次奠定了基础.     

防空多传感器网络的拓扑优化模型

防空多传感器网络是防空网络化作战体系结构的重要组成部分。针对防空多传感器网络的网络结构模型,研究了已知网络中单元节点的位置和数量,如何最优确定网络中继器的位置、数量及其与单元节点的连接关系,即网络拓扑优化设计问题。最后给出了防空多传感器网络拓扑优化设计的数学模型及其求解方法。     

联合能力集成与开发系统

在美国实施的新世纪军事转型中,加强联合作战是其核心目标。美军在《军事转型战略途径》中强调:部队只有真正联合、具有系统集成的能力,并依据网络中心战的原则进行作战,才能在现代冲突中实现体系对抗。加强联合作战的主要途径有:加强先进作战概念的开发与验证,为军事转型提供牵引和驱动;开发一体化的体系结构,描述联合作战的要求,指导联合能力的建设与转型;从体制、条令、组织、训练、装备等方面切实增强联合作战能力。为促进装备发展,适应未来联合作战的要求,2003年美军发布了联合能力集成与开发系统(Joint Capability Integrationand D…     

《华北民兵》2004年第四季度优质稿

目前,在赤峰市元宝山区征兵工作现场可以看到：登陆政府工作网站,点击和移动几下手中的鼠标,预征对象的基本情况、政审量化结果、体检量化结果、综合排名等数据立即跃上荧屏,一目了然,极大地方便了征兵工作的开展和人民群众的监督,受到了普遍赞誉和好评。该系统的研发,是元宝山区人武部党委“一班人”创造性开展工作的结晶。多年来,人武部党委形成了这样一个共识：基层人武工作,犹如逆水行舟,不进则退,     

基于遗传算法的无线通信节点部署优化策略

根据无线通信节点部署过程中网络受到区域环境影响和电波传播损耗等实际问题,建立了考虑区域影响的信号衰减模型和无线通信网络覆盖模型,提出了一种综合考虑网络覆盖和通信干扰的优化部署策略。该策略采用了加速遗传算法,大大降低了计算量。基于该优化策略,通过仿真实验得到了特定区域的最优通信节点数和节点部署位置图。     

一种改进的网络发现策略

垂直切换作为异构融合网络中的关键技术,逐渐成为当前研究的热点问题。网络发现是垂直切换的基础,文章对现有的网络发现策略进行了分析并指出了其局限性,综合考虑了接收信号强度和终端移动速度对网络发现的影响,提出了一种改进的网络发现策略。仿真结果表明,在低速运动和高速运动场景下,该策略均能够很好的均衡网络发现效率和移动终端能耗。