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111.
海上舰艇编队面临的空中威胁日益增大导致其对空探测能力加强。利用概率论在探测空中目标中的算法,建立了对空感知度计算模型,计算了海上舰艇编队对不同空中目标的感知度,定性分析了对空感知度与相关因素的关系,并提出了一些提高舰艇编队对空感知能力的对策。 相似文献
112.
C4ISR通信分系统信息优势评估指标研究 总被引:1,自引:1,他引:0
战术互联网信息优势评估指标确定和量化是其效能评估体系中的重要环节。针对战术互联网提供战场态势感知,获取信息优势的重要特征,在分析信息优势定义的基础上,给出了信息优势的数学描述和评估指标的定义。同时结合战术互联网的具体业务需求,深入分析了基于态势感知信息传输的完整性、精确性和网络传输时效性的信息优势评估指标,根据所确定的指标,给出了战术互联网信息优势基本的定量描述方法。 相似文献
113.
时空数据是同时具有时间、空间和专题属性的三维数据。近年来,时空大数据技术领域取得重大进展,时空大数据也开始逐渐应用于战场态势感知,辅助联合作战指挥决策,推动了智能化战争的快速演进。本文基于未来战场对一体化联合作战战场态势感知的新要求,从用于支撑战场态势感知的时空大数据平台构建、时空大数据来源拓展和平台的优化利用等三个层次,探讨了打造军事作战资源“一张图”以支撑一体化联合作战战场态势感知的可行性;同时,对时空数据结构、数据平台和数据分析计算方法等方面进行了深入分析和重点布局。研究成果可对解决“参战力量在哪里,可配合的友邻力量有哪些,能使用的军事资源有什么”等问题和提升基于时空大数据技术的联合作战、全域作战能力提供技术及理论支撑。 相似文献
114.
针对人与远程无人设备协同精准配合的迫切需求,以机器人操作系统为基础构建了一种人机共融的远程态势感知系统,并开展了实验与分析。该系统以视觉定位技术为基础,以人机感知共融为切入点,通过实时三维场景重建技术与场景一致性融合方法,将无人设备探测到的环境及目标信息进行三维重构,并通过增强现实设备进行显示,与人的视觉信息进行一致性融合,实现无GPS条件下远程无人设备与人所佩戴的增强现实设备之间的协同定位。实验结果表明,系统在近距离时具有较好的人机协同定位准确度,定位精度随着距离的增加而逐渐降低。所构建的系统使无人设备成为人眼的延伸,在不干扰人员正常行动的情况下实现了穿障碍、跨视距的感知能力,在未来信息化作战中可发挥重要作用。 相似文献
115.
针对复杂的战场环境下目标环境机动性增强、传感器资源相对不足且单一传感器获取空间目标信息不完备问题,结合传感器节点自身的性能特征,考虑传感器的抗干扰性能等因素,提出一种传感器信息感知能力评估指标体系,并构建了传感器感知能力定量评价模型,计算出传感器指数.再利用传感器指数,考虑了覆盖率、电磁环境变化、态势变化等因素作为目标函数,研究基于粒子群算法的传感器分配方法,以实现传感器位置的最优分配及感知能力最大化的需求.仿真结果表明,将粒子群优化算法用于该研究,提高了传感器的总体感知能力和资源有效利用率. 相似文献
116.
为保护无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)中的源节点位置隐私,提出基于攻击感知的源位置隐私保护路由(Attack-perceiving-based Source-Location Privacy protecting routing,ASPR).通过sink广播消息,节点获取局部的网络拓扑信息,并建立邻居列表;源节点再计算邻居节点的权重值,并选择权重最小的节点构建路由;当检测到攻击者,节点就发生警告消息,并调整构建路由策略,使攻击无法回溯源节点.仿真实验表明,提出的ASPR路由延长了源节点保持位置隐私的时间,减少了节点能耗,在安全性和网络能耗间达到平衡. 相似文献
117.
未来战争是人机环系统融合的战争。它不仅仅是智能化战争,更是智慧化战争。未来的战争不但要打破形式化的数学计算,还要打破传统思维的逻辑计算,是一种结合人、机和环境各方优势互补的新型计算-算计博弈系统。本文以智能化战争为背景,探讨了深度态势感知的概念、内涵与模型;介绍了未来战争中深度态势感知模型发挥的作用,即深度态势感知解决了人工智能中的可解释性、学习及常识三个重要瓶颈;最后,介绍了深度态势感知在未来战争中面临的挑战,包括人机环境系统融合问题、战场中的不确定性以及智慧化协同作战的实现。鉴于人机融合智能机制、机理破解以及有效的协同方式将成为影响未来战争的关键因素,深度研究态势感知对预测未来战争走向具备一定借鉴意义。 相似文献
118.
军事训练能不能做好,最根本的是党的领导是不是坚强有力。习主席在中央军委军事训练会议上发表重要讲话,突出强调了加强党的领导对军事训练工作的极端重要性,深刻指出了各级党委、各级指挥员在军事训练工作中的政治责任和领导责任。 相似文献
119.
针对如何在智能手机上高效准确地进行用户日常频繁行为模式挖掘问题展开研究。提出一个基于智能手机的用户日常频繁行为模式挖掘框架;为了减少用来挖掘的上下文篮子的数量、提高挖掘效率,提出一个动态的滑动窗口算法,进而提出一个将上下文出现的频率和持续时间有机地结合起来的加权模式挖掘算法;在此基础上,基于为期6周21个用户的上下文数据,对所提出的挖掘框架和算法进行实验验证,结果表明,所提出的框架和频繁模式挖掘算法可以高效地在资源有限的智能手机上运行,而且能够挖掘出反映用户生活方式的日常频繁行为模式;从两个纬度对用户日常频繁行为模式进行可视化,以可视化方式对用户在不同地方和不同时段的行为模式进行展现,从而方便用户随时了解其日常行为模式。 相似文献
120.