加强军队网络建设

加强军队网络建设,是一项基础性、综合性的系统工程,必须坚持科学筹划、长远建设的思路,既兼顾硬件、软件,又统筹资金、技术,在科学发展观指导下逐步推进。     

战时财务辅助信息系统建设研究

文章从作战费辅助测算系统、作战费决算编制管理系统、其他战时财务信息系统三个方面分析探讨了战时财务辅助系统建设问题。     

基于贝叶斯网络的态势认识

态势认识的本质是通过因果推理进行态势理解和诊断推理以实现态势预测,不确定性知识表示和推理是态势认识过程中需要解决的两个重要问题。基于贝叶斯网络易于进行不确定性推理的优点,综合应用贝叶斯网络因果推理和诊断推理,提出了态势认识的贝叶斯网络模型,应用贝叶斯网络信息传播算法,给出了态势认识系统实现的方法,并通过实例计算论证了该方法的可行性和实用性。     

基于D-S理论的神经网络作战效能预测方法

提出一种基于D-S理论的神经网络预测方法,采用改进的证据理论对作战效能预测指标体系进行优化选取,降低了由于预测指标体系的模糊性和不确定性造成误差;在此基础上,建立基于Elman网络的作战效能预测模型,通过对作战效能的预测仿真及测试,验证了该方法的可行性和优越性。     

水面舰艇编队反潜战攻防决策CGF建模

反潜作战是水面舰艇编队的主要作战任务之一,其计算机生成兵力(CGF)研究有着十分广阔的应用前景。采用CGF技术,可以自动化生成水面舰艇编队及其舰载反潜直升机,并可仿真其在执行各种作战任务过程中的所有战术动作,包括机动、探测、攻击、防御和协同等。重点研究水面舰艇编队及其舰载反潜直升机反潜作战过程中的攻防决策CGF建模与仿真问题,建立了水面舰艇编队攻防决策模型和反潜直升机探测与攻击决策模型。     

直击“战场判官”——聚焦南京军区某训练基地实战化对抗演绎导调员

南京军区某训练基地,一场实战化自主对抗演练拉开帷幕。红蓝双方奋勇厮杀的同时,还有这样一群数字化的”特种兵”活跃在演练现场,他们身着特殊服装,佩戴特殊标志,携带特殊装备．履行特殊职能。在基地这个”战争实验室”里验证一个个作战理论．引导一场场精彩对决．     

实现信息化条件下精确动员的浅见

科学技术特别是以信息技术为主要标志的高新技术在军事领域的广泛应用,深刻改变着战斗力的生成模式,也给传统的战争动员带来了不可回避的严峻挑战。为此,必须积极适应时代发展要求,大力加强和改进新世纪新阶段的国防动员工作,努力实现信息化条件下的精确动员,不断提高国防动员建设的质量效益。     

基于前景理论的CGF Agent决策建模研究

前景理论(Prospect Theory,PT)描述了个体在不确定条件下的决策规律,较好地刻画了决策者的风险偏好。分析表明,PT在作战决策建模中具有一定的适用性和可行性。提出了一种基于PT的计算机生成兵力(Computer Generated Forces,CGF)Agent决策建模方法,给出了CGF Agent的建模框架,对CGF Agent决策过程中方案选择的具体步骤和算法进行了详细阐述。实验表明,所提出的方法在一定程度上提高了CGF Agent决策行为的真实性,证明了所提出方法的有效性。     

无线认知网络中一种分布式最大频谱分配算法

无线认知网络被认为是下一代无线网络的核心架构之一。该网络能解决日益增长的频谱使用需求和低下的频谱使用率之间的矛盾。通过伺机接入临时可用频谱资源,其频谱利用率能得到大幅的提高。由于频谱资源分配是影响频谱资源利用率的关键,因此如何对频谱资源进行高效的分配一直是无线认知网络的重要研究领域之一。我们证明了在异构频谱使用概率条件下的最优频谱分配是NP难的问题。为了有效解决该问题,本文提出了一种基于分布式最大加权独立集的频谱分配算法——DMWIS。该算法的时间复杂度为O(V2/2)。通过大量的仿真实验,验证了在90%以上的不同随机网络环境下算法能在3轮内收敛,并且该算法一般能获得最优解90%的性能。     

离散动态贝叶斯网络的递推算法

离散动态贝叶斯网络是对动态系统进行建模和定性推理的有力工具。由于观测证据会随时间增加,直接计算推理算法的公式会变得冗长而且推理速度还会下降。在直接计算推理算法的基础上推导出递推公式,并给出算例验证。递推计算公式简洁,仿真表明递推算法的推理速度较直接计算推理算法有明显提高,因而适合实时在线推理。最后将递推算法应用于航天器的态势感知。