隐蔽的网络服务连接美军向分布式水下双向通信和传感器网络发展

为潜艇提供寻呼系统的一次性单向通道浮标正在太平洋经受技术演示。美国海军认为浮标有可能成为无线电频率卫星和声学通信之间的近期接口。这种寻呼系统用于确保潜艇按速度和深度通信。     

空中目标作战任务智能判识方法研究

为从动态、时序变化的战场态势中准确迅速地判识出空中目标的作战任务,运用深度学习理论构建作战任务智能判识模型。在门控循环单元网络的基础上,引入双向传播机制构建多层网络,学习作战任务的时序特征;采用残差机制防止出现由于神经网络层数加深导致模型性能退化问题;运用注意力机制,捕捉相互关联的重要态势特征,将先验知识与多层神经网络的输出相融合,确保在获得时序信息较短时对作战任务判识的准确性。实验表明,该方法可以有效地判识空中目标的作战任务。     

基于复杂网络的城市联合反恐怖行动模型研究

利用复杂网络理论,研究城市反恐怖行动中,军警等多方反恐怖分队作战的协同关系,以G市反恐怖演练为背景,应用树状网络、WS小世界网络和无标度网络分别构建联合反恐怖行动分队间无协同的传统结构模型、仅情报共享的信息融合结构模型、仅突击手协同的火力协同结构模型和情报共享+突击手协同的一体化结构模型,分析城市反恐怖行动模型的静态特性指标和网络化效能系数,对比四种模型的作战效能,为提升城市反恐怖实战中军警联合处置任务能力提供保障。     

飞航式火箭助飞鱼雷弹道建模及仿真

针对垂直发射飞航式火箭助飞鱼雷,分析其在空中各阶段的受力和运动情况,建立相应的空中弹道模型,并对模型进行了仿真,分析了火箭助飞鱼雷总质量、助推发动机推力、巡航发动机推力变化对飞行时间的影响。仿真结果表明,所建立的模型符合火控弹道模型要求,而且文中所建立的模型简明直观,可用于垂直发射飞航式火箭助飞鱼雷的火控解算。     

基于网络监测技术的电信级IP宽带网络研究与实践

随着数据业务的飞速发展,如何保证宽带IP网络高可靠、高性能、可运营和可管理变得至关重要。针对电信级IP宽带网业务与运维需要,在详细分析IP协议特点的基础上,剖析电信级IP网络提供服务质量保障业务与网络运维面临挑战。为了满足电信级IP网络规划设计、运维管理、提供增值业务的需求,提出网络监测指标体系。结合当前的网络监测技术,提出了基于分布式网络监测分析技术的电信级IP宽带网络的构建方案。该方案已经得到湖南电信实验局验证。     

机间自组织网络多模式传输保障方法

拓扑动态变化、带宽受限、链路不稳定是机间自组织网络的基本特征,传输服务能否适应业务需求是航空平台基于IP支撑上层应用必须面对的重大挑战之一.分析了机间自组织网络传输方法研究现状,提出了基于业务分类的机间自组织网络多传输模式及其适应方法.仿真结果表明,与传统的TCP改进方案相比,该方法在满足小容量低时延、大容量低抖动、高...     

基于贝叶斯网络的作战目标评估

在作战指挥决策活动的筹划阶段,对敌体系要害和关键点的分析,当前尚未形成系统方法。针对此问题,利用贝叶斯网络在非精确知识表达与推理领域的优势,提出了综合考虑目标价值、打击难度、打击效果等因素的作战目标评估模型。根据判别贝叶斯网络分类器性能优于生成贝叶斯网络分类器的特点,在经相关领域专家论证的样本数据集的基础上,采取梯度下降法训练得出评估模型各结点条件概率分布。最后,利用Netica仿真软件,经样本数据测试,证明了作战目标评估模型的合理性。     

目标网络分层描述与自修复机制研究?

针对目标网络分层建模与自修复机制问题展开研究。首先建立了分层次的作战目标网络模型,在此基础上提出六种维度的指标以评价作战目标网络在攻击前后能力的变化情况;其次,从预警网络层、火力网络层、指控网络层分析探索作战目标体系在遭受攻击后的最优自修复策略;最后,通过模拟攻击实验仿真分析上述自修复机制的可行性。实验结果表明该目标网络的自修复机制相比传统方法,能够更好地发挥剩余节点的作战效能。     

利用民用通信系统提高战时通信保障能力

战时“保通信畅通”就是“保生命、保胜利”。为此,对现有民用通信系统进行调整和改造,增强战时抗毁能力,实现与各部队之间、军地之间,以及地方各单位、各部门之间的及时有效沟通,极为重要。一是增设     

对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。