多传感器目标识别和火力分配群决策算法

针对多传感器目标识别的群决策问题,考虑到多目标威胁程度评价指标属性的模糊性,首先将多传感器目标评价属性的定量、定性描述指标统一转化为三角模糊数,充分利用三角模糊数性质构建群决策函数,实现定量指标与定性指标的规范化处理,在此基础上提出一种基于加权矩阵排序的三角模糊数多传感器目标识别的群决策算法,实现对多传感器目标的威胁程度的综合评估.最后,通过多传感器目标评估实例分析并证明了算法的可行性和有效性.同时实验发现该算法对于多属性、多评价者的群体决策具有优势,且不易受外界参数变化的影响.     

GMSK跳频通信干扰样式的自动识别

以FH-GMSK(frequency hopping-gaussian filtered minimum shift keying)通信系统作为载体对跳频通信的干扰样式识别进行研究,从跳频通信接收信号中联合提取干扰的时域、频域和时频域特征,得到了一组稳定性好、对干信比不敏感的特征参数,在不需要干扰先验知识的情况下对FH-GMSK通信系统中常用的干扰样式进行了自动识别.仿真结果表明:该方法对跳频通信常见的干扰信号在不同干信比的情况下能获得很高的正确识别率.     

手绘非规则军标图形的结构化识别方法

在基于草图的态势标绘系统中,线状和面状军标图形通常是依具体地形、战况、意图等标绘的,没有规则的形状,难以采用基于表观的方法进行识别。针对这类手绘非规则军标图形提出了一种结构化识别方法,基于非规则军标图形集的特点定义了9种图元和4种图元间空间结构关系,将图形表示为图元向量和图元结构关系矩阵,通过匹配图元向量和图元结构关系矩阵来识别图形类别,并估计未知图形与模板图形之间的图元对应关系。实验结果表明:本文方法能有效克服图形形状变化的影响,对手绘的常用非规则军标图形的类别和图元对应关系具有较高的识别正确率和识别速度。     

广东省梅州军地对接未来战场练保障硬功

“公路工程保障分队抢修的道路、桥梁达不到部队通行标准,油料保障分队没有按时到达预定地点实施油料保障……”10月中旬,在广东省梅州军地组织的联合支前保障演练讲评会上,梅州军分区司令员夏高远只讲问题,不讲成绩。     

基于EMEBN的空中目标战术意图识别方法

战术意图识别是战场态势分析与威胁评估中的重要一环,针对复杂战场环境中敌目标战术意图存在的动态性、序列性等问题,构建能够描述目标战术意图表达和推理的动态序列贝叶斯网络模型（dynamic series bayesian network,DSBN）,分析多实体贝叶斯网络（multi-entities bayesian network,MEBN）在表达规则知识概率迁移关系和序列关系的局限性,提出基于扩展多实体贝叶斯网络（extended multi-entities bayesian network,EMEBN）的战术意图识别模型构建方法,最后通过实例验证该方法的可行性和有效性。     

基于UML—BD的通信装备战场抢修系统建模研究

UML-BD(UML Based on DEVS)模型是运用DEVS规范技术对离散事件系统的UML模型进行层次化、模块化。针对UML-BD建模技术的特点和通信装备战场抢修系统的结构,运用UML-BD建模方法构建通信装备战场抢修系统的UML-BD模型,并对其进行了较为深入的研究分析。     

谈谈实施战场信息资源标准化

实施战场信息资源标准化是信息化军队和信息化战场建设的必由之路。必须将战场信息资源纳入全军信息化建设的标准化体系,进一步修订和充实应用数据词典,大力推行横向技术一体化,实现战场信息系统的互联、互通和互操作。     

坦克排决策支持系统火力机动模块研究

基于D-S证据理论及灰数AHP层次分析法,研究了火力机动样式的选择系统.根据传感器收集的战场情报进行数据融合,给出了用于目标识别的D-S证据理论算法,并针对具体的战场目标进行了相应的算法改进.运用灰数AHP层次分析法对战场的具体目标进行相对比较判断,然后依据灰数AHP层次分析法得出的具体数据选择最佳火力机动样式.     

基于D-S推理的灰关联通信电台识别研究

为了解决通信电台识别问题,在灰关联识别的过程中,引入D-S证据理论,通过对信号的积累和对信任度的重新分配,对识别结果进行了有效的融合,提高了辐射源的正确识别率。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。     

虚拟战场态势可视化研究

虚拟战场态势已成为国内外研究的热点。根据虚拟现实技术,初步探讨了虚拟战场态势的研究内容,主要研究了二维战场态势和三维战场态势以及它们之间的相互转化,并研究了战场地理信息显示等相关问题。