“因特网“上摆开海战场

微软公司总裁比尔·盖茨已经注意到了美国海军与海军陆战队建立和演示的连接陆上部队以及全球传感器的战术网络。他在《商务与思维的速度》一书中写到:“海军陆战队……正在建立真正的战场网络。这种网络,把电脑使用者——战场上的海军陆战队员、指挥控     

数字化战场指挥控制系统的发展

简要介绍了数字化战场指挥控制系统的定义,并探讨了未来高科技战争对作战指挥控制所提出的新要求和产生的影响;重点介绍数字化战场指挥控制系统的描述方法及其采用的关键技术;最后着重论述国外数字化战场指挥控制系统的现状和发展趋势,特别是对未来数字化战场指挥控制系统发展的四个方向进行了重点阐述.     

陆军智能化有人/无人协同战场侦察

有人/无人协同实施战场侦察充分应用系统提供的技术优势,结合有人/无人协同行动,在战场侦察中具有不可或缺的优势。随着智能化的到来,陆军有人/无人协同实施战场侦察中内涵深刻,它运用前沿技术,具有新的特点及方式,未来将在战场上发挥更大效用。     

作战仿真数据在效能评估中的运用

作战仿真数据是对装备系统进行作战效能评估的重要数据来源。介绍了对作战仿真数据进行采集的需求,归纳了数据采集的几种方式,分析研究了作战效能主要指标所需的仿真数据,描述了战场机动效能、火力打击效能、指挥控制效能、战术通信效能、战场防护效能及综合保障效能评估指标的含义及其计算方法,并通过表格的方式进行了详细说明。     

战场物资无人机配送研究

战场物资无人机配送是未来信息化战争后勤保障发展的重点方向,是适应未来高强度、快节奏战争的重要手段。对国内外配送无人机的应用与战场物资配送保障的情况进行概述,重点讨论了无人机在配送过程中涉及的任务分配问题。提出了未来战场物资无人机配送的一些重点研究方向,包括战场物资无人化保障理论研究、军民融合式战场物资无人机配送研究、战场物资无人机配送过程一体化研究以及传统车辆与无人机联合配送的研究。     

基于深度学习的战场态势评估综述与研究展望

适用于大数据复杂系统的人工智能研究水平,已成为制约战场态势评估技术发展的瓶颈问题.2006年提出的人工智能新研究领域——深度学习,具备多层感知的深度网络模型,体现出非线性表达、多层学习、自主提取等优势,为研究大数据战场态势评估问题提供了技术支持.美军将机器学习作为重点发展的基础研究和应用开发领域,自2007年以来启动多个项目;我军应用与研究领域中,深度学习也得到重视并取得一些有益探索.展望未来,可从空间、时间角度研究大数据战场态势特征,并基于此构建基于深度学习的战场态势评估模型.     

实兵演习战场态势研究

实兵演习战场态势是指挥员通过实战化训练提升获取战场情况、指挥部队行动能力的重要支撑和手段。首先针对当前实兵演习战场态势存在的数据结构、传输机制、系统架构和聚合显示等重点难点问题进行了详细地阐述和分析,然后在此基础上提出了态势数据结构的层次化设计、按需公布订购的数据传输机制、态势框架的柔性化设计和基于作战能力的态势聚合机制等相关的解决方法。以期能够建立一个支持大规模、分布式联合应用,并且可以显示综合战场态势和专用战场态势的战场态势系统。     

战场态势感知系统评价方法?

战场态势感知系统主要由传感器系统、通信系统以及其他分系统构成,是现代战争系统的基础组成部分。由于战场态势感知活动广泛作用于物理域、信息域和认知域,相关评价研究面临诸多困难和挑战。在介绍战场态势感知系统相关概念的基础上,重点对其评价方法的研究现状进行了综述,并对不同评价方法的特点进行了分析比较,最后,指出了战场态势感知系统评价方法有待进一步研究和解决的问题。     

基于规则的动态频谱接入研究

动态频谱接入面临的关键技术之一是对接入时机和方式进行有效地管控,防止由于频谱的接入使用过于灵活造成用频的干扰和混乱。将频谱接入的时间和方式给予规则上的约束和指导,基于规则构建动态频谱管理框架可以有效实现频谱的实时管控。对动态频谱接入的规则及表述方式进行了讨论,分析了基于规则的动态频谱接入过程,最后结合美军XG项目的试验结果分析了基于规则的动态频谱接入的应用前景。