基于数据挖掘的海战场态势可视化平台构建

可视化和数据挖掘是进行海战场态势评估、实现战场可视化的两项关键技术。海战场态势可视化能提高指挥员的战场态势感知能力,有效辅助指挥员进行当前态势评估和未来态势预测。而数据挖掘技术是对海量战场态势数据进行知识发现的有效工具,基于数据挖掘技术从顶层构建了海战场态势数据可视化挖掘平台,并对其中的各子模块进行了具体研究。     

一种基于图模型的空间态势理解方法

近年来机构和学者围绕空间态势感知任务,已形成了大量基于空间目标独立节点的目标跟踪、检测、识别、计算等相关理论和技术研究成果,面对低轨空间目标数量激增、高轨不断新增各类具有对抗背景的敏感目标的新形势,对空间态势认知能力提出了更高的要求。通过图模型对空间态势系统进行建模,设计构建双层空间态势理解结构来实现包含关系影响的单节点到系统层面的嵌入式映射,并通过进一步形成对态势整体的量化表示,通过实例验证所提方法的可行性,为基于空间态势感知信息、形成对整体空间环境和力量的态势理解及后续态势预测分析提供了思路和方法。     

不确定条件下作战筹划态势研判风险预测方法

针对战场态势不确定、复杂繁多导致研判过程风险预测准确性差的问题,提出构建态势-风险模型并构造风险可能性分布以实现对风险的精准预测。首先,从敌情、我情以及战场环境态势研判内容入手建立风险预测指标体系;其次,剖析态势信息对风险的作用方式,构建指数、Z型、正切等风险模型并计算风险取值区间;然后,以可能性理论中模糊函数构造法为基础,以权重差和不确定性测度为依托,在风险取值区间内构造风险可能性分布;最后,采用某防御任务实例,结合专家系统及云模型方法进行实验,验证了所提方法的可行性和合理性。结果表明,在风险预测时所提方法能够充分考虑态势信息的不确定性,为后续筹划决策制定提供了重要依据。     

《军事通信技术》2010年优秀论文获奖名单

一等奖(3名):李慧,沈越泓,陈士周.信源数动态变化的一种稳健超定盲分离算法(2—1);李海源,覃光成,吴泽民,田畅.基于预测的战场态势感知信息分发机制(1—1);颜伟,蔡跃明,陈华梁.多播中基于网络编码的协同ARO协议分析(3—1).二等奖(6名):李兴卫,王华力,孙磊,张磊.智能天线DBF算法可重构的SCA设计及其仿真实现     

战场态势估计的理论体系研究

态势估计是数据融合体系中的一个重要层次。战场态势估计在现代作战中发挥了越来越重要的作用,但到目前为止关于态势估计的理论体系还没有一种比较统一的看法。本文从态势估计在数据融合中的地位出发,以态势估计处理融合数据的具体流程为根据,建立了三个层次的态势估计层次结构,解决了关于态势估计具体需要研究的内容问题。     

基于多重信息单元的战场态势要素构建研究

文章完整地提出战场态势估计的概念、包的内容、态势元素的分类,描述了态势要素与态势估计的相互关系。在此基础上对战场态势要素采用多重信息单元方法进行构建,该方法采用单元化的方式进行战场表达,将分布在战场上的态势要素属性量化后装入单元形成覆盖在战场上的层叠结构。最后阐述了该方法的优点。     

定量的近距空战训练对抗态势分析方法

针对近距对抗态势分析不能量化的不足,提出一种定量的近距空战训练对抗态势分析方法。该方法以对抗过程中双方的位置关系为基础,结合近距空空导弹的攻击包线,建立位置优势函数和武器优势函数,通过两类函数的线性组合构造对抗态势函数,实现了空战训练对抗态势的定量描述。通过算例验证了该方法的合理性和有效性。     

中核建中第7000组压水堆核电燃料组件顺利下线

2012年11月26日13时45分,现场操作人员启动翻转平台电动按钮,披着大红花的"宁德核电站2号机组首炉AFA3G燃料组件",即公司第7000组压水堆核电燃料组件徐徐升起,缓缓吊入组件库,顺利实现下线,这是该公司核电燃料元件制造史上的又一重要里程碑。     

引入权重的防空战场态势分析模型

在防空作战中,战场态势的分析非常重要,是辅助决策的基础.为了分析和把握防空作战时的战场态势,针对战场态势的主要影响因素,应用集对分析理论和方法,以集对分析的同异反联系度和距离测度为基础,构造了防空战场态势的分析模型,并对该模型进行了深入探讨.最后,通过实例计算表明了应用该分析模型进行战场态势评估的可行性,为防空作战的战场态势评估提供了一种有效的方法,具有一定的应用价值.     

基于综合势力图的态势估计方法

在AI兵棋对抗中,能够更全面地理解态势信息是AI棋手获胜的前提条件.提出了基于综合势力图的态势估计方法,阐述了势力图的原理和一般生成过程,提出基于综合势力图的态势分析框架;将AI兵棋的静态信息、经验信息和动态信息计算叠加形成综合势力图,在此基础上分析敌方位置、视野以及火力威胁等态势相关信息,得到态势估计结果,为AI决策提供信息支撑;基于AI兵棋推演平台进行内置规则AI和基于势力图的AI之间的对抗实验,实验结果表明该方法能够提升AI决策的准确性,提高AI在兵棋对抗中的胜率.