家庭网络无线控制器的设计与实现

本文在对家庭网络的发展现状和各种无线网络接入技术进行研究的基础上,提出了一种基于蓝于技术的家庭无线控制器实现方案,并给出了系统结构图和家庭网络无线控制器的软硬件实现框图。     

计算机网络攻击效果评估技术研究

计算机网络攻击效果评估技术是信息系统安全评估中一个重要而具有挑战性的课题。目前 ,相关的理论尚不成熟 ,有关的研究报道较少。简要总结了当前已经存在的主要信息安全的评估方法 ,在此基础上 ,从便于实际度量和计算的角度出发 ,提出了基于网络信息熵的评估技术、基于系统安全层次分析的安全评估框架和基于指标分析的网络攻击效果综合评估技术等三种评估模型 ,并分析了各自在使用中应注意的问题     

数字式相位差测量方法及精度分析

相位差变化率是最近提出的用于快速无源定位的观测量。该文研究相位差的高精度测量方法 ,提出了一种正交双通道数字式的相位差测量方法。通过对信号频谱的分析 ,计算了测量系统输出的信噪比 ,从而得出了相位差测量的理论精度 ,随后进行仿真分析验证了理论精度。理论分析和仿真实验证明 ,论文提出的方法可以实现高精度的相位差测量     

无箔二极管中引导磁场对电子回流的影响

无箔二极管中电子回流是造成绝缘子表面闪络的重要因素 ,用Maxwell方程和电子运动方程定性分析了电子束回流的可能性 ,采用PIC方法模拟了无箔二极管中电子束回流的物理过程 ,由此提出了对引导磁场和阴阳极结构进行优化设计的建议。     

基于RBF网络的坦克火控系统效能评价仿真

利用层次分析法提出了坦克火控系统效能评价指标体系,简要介绍了指标选取的理由。然后,采用提取原始值法和Delphi法取得了几组训练样本,并对所构造的三层RBF神经网络进行仿真训练,当训练精度达到要求后,再运用RBF神经网络对某型坦克火控系统效能进行了仿真评估。结果表明,在选定指标的基础上,用训练好的RBF神经网络评估坦克火控系统效能是合理的,减少了评估中的人为因素,使评估的结果更为可信。研究结果可为在现有武器装备的基础上开发和研制新型坦克火控系统提供理论参考。     

网络中心联合潜艇与远程导弹突袭航母战法*

运用潜艇和远程导弹联合作战形成的信息与火力联合打击优势来开发突袭航母战斗群的战法是联合作战研究中尚未解决的关键问题之一,根据信息作战、网络中心战和海上游击战原理,分别利用潜艇获取目标位置信息优势和远程导弹对目标打击火力优势,通过海上游击战战法,运用在以卫星为平台的网络中心环境中形成的信息与火力联合打击能力,实施对航母战斗群的突袭,对一个典型实例的初步试验及分析结果表明:与潜艇侦察目标能力有关的正确发现目标概率和评估远程导弹打击目标效果概率以及与远程导弹打击能力有关的命中目标概率对信息与火力联合打击能力的影响分别为20.79%、22.57%和20.20%%,是成功突袭航母战斗群的最重要的因素,而网络中心联合潜艇与远程导弹突袭航母则是充分发挥潜艇和远程导弹综合优势的科学战法。     

基于改进AHP与集对分析法的防空兵群阵地选择

防空兵群阵地选择是防空兵力部署的前提条件,阵地选择与配置的正确与否是防空兵部队能否有效进行抗击敌空袭兵器的一个重要因素.在分析以往防空阵地优选方法不足的基础上,提出了基于改进的层次分析与集对分析的多因素优选方法,建立了防空兵群配置地域方案优选的模型.通过实例分析了影响防空兵群阵地选择的相关因素,确定了配置地域优选的指标体系,用三标度法确定指标因素的权重,以相对贴近度的大小对待选阵地进行优选和排序.该方法能够定性与定量相结合,模型简单规范,为防空兵群阵地优选提供了一种有效的方法和途径.     

基于Elman神经网络的装甲装备维修保障系统效能评估

从影响装甲装备维修保障系统效能的主要因素出发,建立了比较全面的装甲装备维修保障系统效能评价指标体系。介绍了Elman神经网络的结构和学习过程,建立了维修保障系统效能评估模型。采用Delphi法和AHP相结合的方法,处理了原始数据,获得了10组训练样本和测试样本。利用Matlab7.0进行了评估模型的构建,利用训练样本对模型进行了训练和测试,证明了模型的可用性。研究结果可为在现有装甲装备维修保障系统的基础上开发和研制新型系统提供理论参考。     

IOCP模型及在僵尸网络通信模块中的应用

I/O 完成端口(IOCP)是伸缩性最好的一种 I/O 模型。论文介绍了 IOCP 完成端口的基本概念和IOCP 模型的工作机制,在僵尸网络的背景下,讨论了基于 IOCP 通信模块的设计和进一步挖掘系统性能的方法,最后在局域网环境下做了实验仿真。     

认知无线电专题讲座(四) 第8讲 下一代网络:认知网络

认知网络是一种具有认知能力和认知过程的网络,它能够感知网络当前的状况,并根据当前的状况来计划、决定并行动。文中首先介绍了认知网络的基本概念及设计目标,然后描述了认知网络的特征和一种架构——CogNet。最后提出了认知网络的潜在应用及在今后的研究中需解决的几个主要问题。