认知建模及其心理战

认知建模以神经科学、计算机科学和认知心理学为依托,深入研究人类的思维模式。心理战作为认知科学领域的研究范畴,其内在运行机制就是通过特定的手段传播特定的信息影响作战对象的认知,达到精神上影响甚至瓦解作战对象的目的。由此,认知建模的不断完善和发展能够为心理战的理论研究、实际训练和效果评估等提供理论支持和借鉴启示。     

一种快速评定通信设备战损等级的方法

为解决通信设备战损等级评定中存在的问题,快速且准确地做出评定,提出了利用BP神经网络进行战损等级评定.在总结战损等级影响因素的基础上,建立了通信设备战损等级评定神经网络模型.经检验,该模型用于战时通信设备战损等级评定准确度高,具有很强的军事意义.     

基于指数法的战场态势分析模型

在防空作战中,战场态势的分析非常重要,它是辅助决策的基础。针对战场态势问题,以指数法为基础,构造了战场态势的分析模型,进行了深入探讨。最后,通过实例计算表明了分析模型对于评估战场态势的可行性和有效性。     

基于OPNET的战场IPV6通信网络拓扑设计及仿真

为了对IPv6与IPv4共存期间进行可靠通信提供技术上的参考,基于OPNET仿真平台,设计了几种不同的战场IPv6通信网络拓扑,强调了其特点和关键技术,突出了其仿真的主要参数配置,并通过分析仿真数据,对网络的有效性、实时性、可靠性等性能参数进行了评估,从而验证了所设计拓扑的可行性.     

基于在线学习的频谱感知次序策略*

认知无线电允许次级用户在频谱没有被主用户使用时动态地接入频谱进行数据传输。动态频谱接入是解决无线电频谱资源短缺和使用效率低下问题的有效方案,而频谱感知是实现动态频谱接入的关键挑战之一。次级用户的感知能力有限,为了快速找到频谱空闲概率最大的频段从而获得更多的频谱接入机会,研究了频谱感知次序问题。考虑到频谱空闲概率会随时间变化且对次级用户不可知,提出了一个在线学习框架,把频谱感知次序问题规约成经典多摇臂赌博机问题,并利用在线学习方法——满意折现汤普森抽样算法(satisficing discounted Thompson sampling)处理优化问题。仿真结果表明,和其他算法相比,所提算法可获得更多的频谱接入机会并且能够跟踪频谱空闲概率的变化。     

坚持“面向部队、面向战场”创新军事高科技培训发展

落实强军目标要求,培养＂能打仗,打胜仗＂的新型军事人才,是院校教育、部队训练和军事职业教育＂三位一体＂人才培养体系的根本任务。军事高科技培训作为军事人才培养的重要组成部分,贯穿于院校教育、部队训练和军事职业教育的全过程。文章以培训要坚持＂面向部队、面向战场＂为切入点,在分析现有培训与＂两个面向＂的差距基础上,对如何推进人才培养改革、创新军事高科技培训发展的方法途径进行了探讨。     

基于D-S证据理论的炮兵战场目标价值分析

针对如何依据目标情报资料和作战任务需要合理评估战场目标的价值,选择需要射击的目标和确定优先顺序,建立了战场目标价值评价体系,提出了一种运用D-S证据推理理论对炮兵战场目标价值进行分析的新途径,该方法运用D-S证据组合公式对目标繁杂、不确定信息的融合,能够很好地消除目标信息的不确定性,从而将具有主观不确定性信息的目标价值分析问题转化为普通的确定性决策问题。通过实例证明了方法的有效性。     

陆军战场机动效果评估

战场机动效果评估是陆军指挥员及指挥机关组织机动过程中的一项重要工作。首先介绍了战场机动效果评估的内容和指标体系,通过对机动时效性、机动到位率、机动隐蔽性和战斗力保持程度等主要内容的定性与定量分析,建立评估指标体系、评估数学模型,分别从机动时刻性、机动到位率、机动隐蔽性和战斗率四个方面评估机动效果,然后得出综合评估模型。以某战场机动场景为例进行仿真分析,得出综合评估结果,证实该方法提高了评估的准确性,为指挥员决策提供重要依据。     

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。