美军“多域战”概念探析

"多域战"概念由美陆军率先提出,是美军在联合作战概念上的又一次创新。"多域战"是美陆军力图拓展多领域作战能力、美军反制"反介入/区域拒止"威胁和打造在未来高强度对抗战争中的新优势的有力手段。"多域战"概念具有作战领域多维扩展、要素体系高度融合、指挥体制扁平灵活、军队编制精简多能和技术装备革新整合的特点。近年来,美军不断推动"多域战"的完善,为其发展提供了理论支撑、科技支撑、实践支撑和智力支撑。美军"多域战"概念的实施前景挑战与机遇并存。     

认知域的公域特性及其关键技术

伴随着“认知域”作战概念被引入军事领域,现代战场已经形成了物理域、信息域、认知域三大作战维度。认知域已经成为美国战略空间拓展的主要战场之一。按照习主席关于要打好意识形态领域“制脑权”战争的思想,更需要重视认知域的攻防,研究相关技术,才能在没有硝烟的战场上不落下风。     

用户偏好提取MDP建模研究

将马尔可夫判决过程和智能强化学习算法相结合,给出了异构无线网络环境下用户业务偏好评估模型的技术框架。为动态环境下用户需求的感知、量化和适配特征的研究提供了基本的数学描述,对解决用户体验的评价问题和业务与业务环境的适配问题提供了新的研究思路。仿真结果表明所构建的MDP模型能够在多状态条件下学习用户偏好,根据用户需求智能选择业务。     

目标数据关联多因素分布式推理判决系统推理结构

目标数据关联多因素分布式推理判决系统 ,是一基于分布式判决分类系统理论进行目标数据关联分析的大规模推理判决系统 ,在C3I系统中有着广泛的应用前景。本文在分析推理判决系统的推理规则类型和状态类型的基础上 ,给出系统的推理结构图 ,该推理结构是正关联神经推理结构     

基于代价敏感多类别三支决策的目标意图识别方法

针对传统意图识别算法在现代化空中对抗中识别飞机行动意图结果存在冲突,甚至无法识别目标意图的问题,提出了一种基于代价敏感多类别三支决策的目标意图识别方法;建立意图识别与代价敏感多类别三支决策相结合的数学模型,在每一个识别阶段计算出误分类代价损失值最小的那一种意图分类,得到唯一的识别结果,避免冲突结果的产生,同时,引入误分类代价第二最小损失的分类结果作为延迟域的备选选项,弥补多类别三支决策延迟域缺失的这一状况。最后通过仿真实验,验证了设计算法的有效性。     

极化域-空域联合估计在反辐射导弹抗诱偏中的应用研究

提出了将极化阵列应用到反辐射导引头上,导引头利用目标与诱饵的极化差异,采用极化域-空域联合估计方法抗诱偏。首先,利用波达方向矩阵法,估算出雷达与诱饵的空间二维到达角和极化参数,将估算出来的二维到达角信息为反辐射导引头提供导引,极化参数用来鉴别雷达与诱饵,从而达到抗诱偏的目的。然后,结合导弹运动方程及导引方程对反辐射导弹抗三点源诱偏进行了全弹道数字仿真,并且采用Monte-Carlo方法对全弹道仿真进行了多次实验,仿真结果证明了将极化域-空域联合估计应用于反辐射导引头抗诱偏的可行性。     

判决特征选择的快速人脸识别算法

为了在确保识别精度的条件下提高人脸识别的速度,提出了判决特征选择算法(SVM-DFS).针对多类分类问题,判决特征选择算法根据统计学习理论使用支持向量机来实现特征选择,根据全概率定理把特征选择和多类分类集成到一个统一框架.在UMIST和FERET人脸数据库上的实验表明:SVM-DFS算法可以用来挑选对分类最有用的特征,这些挑选出来的特征具有明显的物理意义.使用判决特征选择方法不但可以加快分类器的响应速度,而且不降低分类器的泛化能力.     

一种基于HLA分布式仿真系统的动态负载平衡算法

基于兴趣域的"快递式"动态负载平衡算法从HLA/RTI提供的服务出发,当节点成为重载节点时,将节点部分负载转移到兴趣域内的轻载节点上,同时采用两次"握手"方式解决了负载迁移过程中出现的问题.通过使用两个评价参数--CPU占有率和内存使用率进行实验证明,负载平衡前后重载节点的CPU利用率和内存使用率有明显差别,结果表明该方法能有效地平衡系统各节点之间的负载,保证系统的实时性,提高系统的服务质量.