优序法在舰艇编队导弹攻击效能评估中的应用

导弹攻击是舰艇编队海上行动的主要作战样式,其导弹攻击效能的评估十分重要。首先建立了舰艇编队导弹攻击作战效能评价指标体系,然后介绍了评估舰艇编队导弹攻击效能的一种新方法——优序法,该方法应用简单,既可以处理定性问题,又能处理定量问题。最后给出了应用实例,验证了优序法比较适合于对舰艇编队导弹攻击效能进行评估。通过对舰艇编队导弹攻击效能的评估,可以有效地选用合适的舰艇编队样式。     

舰舰导弹攻击样式选择的决策分析

根据舰舰导弹攻击时使用雷达方式的不同,可将舰舰导弹攻击主要归结为三种样式,即其他兵力引导攻击样式、被动雷达攻击样式和主动雷达发波攻击样式。衡量各个攻击样式优劣主要考虑攻击的隐蔽性、命中率和发挥武器最大射程等三个因素。为此建立舰舰导弹攻击样式选择问题的递阶层次结构模型,从衡量各攻击样式优劣的三个主要因素出发,对模型进行了分析。最后得出了以其他兵力引导攻击为最佳攻击样式的结论。     

基于复杂网络的防空反导体系抗毁性评估

基于复杂网络理论,构建了防空反导体系网络模型,运用实时节点度优先的蓄意攻击方式,对防空反导体系网络的抗毁性进行分析及优化。仿真结果表明,防空反导体系网络具有无标度特性,对蓄意攻击较为敏感,可采用低度数加边的策略来提高网络的抗毁性。仿真结果对网络抗毁性研究具有一定的参考价值。     

深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题,提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系,将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数,构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分,结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构,通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法,满足实时性和准确性要求,所提方法具有良好的应用价值。     

基于K_L变换与SVM的硬件木马检测新方法

针对基于旁路分析的硬件木马检测,旁路信号数据在空间中呈现高维分布、非线性的问题,探究在降低信号维数方面核函数的可行性,提出了一种基于K_L变换与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的硬件木马检测模型。在FPGA加密芯片中植入所设计的硬件木马进行实验,实验结果对比表明,利用主特征向量构建的SVM模型在检测占电路2%的硬件木马时,测试准确率达到了98.1%,为规模更小的木马检测提供了新思路。     

基于视觉的飞行器智能目标检测对抗攻击技术

随着人工智能技术和计算机视觉技术的快速发展,利用智能目标检测技术识别空中出现的侦察机、无人机等飞行器目标已经成为了一种常见的军事防御手段.针对从数字图像层面对基于深度学习网络的目标检测模型进行混淆、欺骗,并在未来将数字攻击结果实物化的可行性问题,提出了一种基于视觉的限定攻击区域的飞行器目标检测对抗攻击方法.利用飞行器数...     

美国JSF联合攻击机有何新动向？

联合攻击战斗机(JSF)是美国准备在21世纪使用的主力战斗机之一,计划取代美国空军的F-15E、F-16、A-10和F-117,海军的F-14,海军陆战队的AV-8B,英国海军的“海鹞”式和空军的“鹞”式等飞机(英国是在美国力邀下加入JSF计划的)。它采用一机多型设计,共有常规型(CTOL)、航母型(CV)和     

美国反弹道导弹的预警系统

反弹道导弹的预警系统是用于早期发现攻击的弹道导弹、测定弹道参数、判定发身阵地和导弹将要攻击的目标,为国家战略防御决策提供预先警报信息的系统,弹道导弹预警系统是反弹道导弹战略防御体系中预警系统、指挥控制系统、拦截武器系统三大支柱之一。     

激光末制导炮弹射表基本诸元计算方法

激光末制导炮弹射表基本诸元计算方法是射表编拟领域中的一个新课题,由于无法采用过去普通无控弹的计算方法,必须研究新的方法。研究过程中发现两个问题,一是研究初期确立的基本诸元计算方法不能满足有效攻击区战技指标,直接降低命中率。二是基本诸元解算速度太慢,严重影响射表计算速度。针对这两个问题给出了解决方法,使射表精度得到保证,并极大地提升了射表计算速度,使得高价值制导弹药射表编拟方法研究实现了突破,也使射表弹道模型推广应用到作战或训练射击诸元的实时解算成为可能。