基于可扩展仿真平台的战术机动模型设计与实现

针对作战仿真实体战术对抗的现实需要,运用组件化建模技术,初步构建了作战实体战术机动模型,在介绍战术机动概念的基础上,详细介绍了机动模型的建模过程,并对模型的移动行为进行了简单阐述。最后用XSIM可扩展仿真平台对战术机动模型进行了实现和测试,验证了战术机动模型的可用性,并为复杂红蓝对抗作战仿真打下了基础。     

面向移动单摄像机的多目标跟踪算法

针对移动单摄像机采集的视频序列中的运动多目标,重点研究了基于目标间的相对运动信息和数据关联策略的在线多目标自动跟踪器。利用目标间相对运动模型实现目标轨迹的恢复,减少目标轨迹碎片。运用事件匹配算法改进当前帧的检测响应与过去轨迹的分配,并降低跟踪过程中的目标身份转换次数。实验结果表明:该改进算法较原算法能够对序列中目标跟踪定位得更加精确,减少了轨迹碎片和身份转换次听语音 聊科研与作者互动数,在TUD-Campus序列上达到了与国际前沿多目标跟踪算法相当的效果。     

基于强化学习的移动自组织网络分步路由算法*

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高度的动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出了一种基于强化学习的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集来提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析,仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。     

基于终端自组网的军事移动信息服务模式

针对信息化战争条件下军事信息服务网络链路保障从集中聚焦式向分布扁平式,从纵向细长、横向独立的固网树状型向无中心栅格化移动散射型转变的现实需求,在分析移动终端自组网战场应用场景的基础上,研究了面向战场信息服务的移动终端自组网技术体系,给出了基于终端自组网的军事移动信息服务组织运用模式,为完善我军战场移动信息服务基础网络生态,推进基于网络化信息系统的体系化作战能力建设,实现灵活、高效、安全、稳定的战场移动信息服务保障提供技术支持。     

着力管住用好官兵的“朋友圈”

随着智能手机使用的"破冰",微信成为广大官兵青睐热衷的社交工具。微信在改变官兵生活方式的同时,也对部队日常管理提出了新的挑战。管住用好官兵"朋友圈",不仅需要融入其中、全域关注,更需善于发声,筑好"防火墙",会当"意见领袖",不断传递正能量。     

中国国防费时间序列预测模型构建

文章综合运用B-J时间序列建模方法,对中国国防费时间序列平稳性进行了判别;采用单位根方法检验了时间序列的单整阶数;利用自相关函数和偏自相关函数判别了时间序列模型的自回归阶数(AR(p))和移动平均阶数(MA(q));构建了中国国防费时间序列模型,并进行了分析和预测。     

MANET多路径路由中最大可靠性路径选择算法

如何选择路径的数量和质量对多路径路由机制的性能有着重要的影响。已有的多路径算法没有深入研究如何选择多路径的问题。对目前存在的两个典型问题进行了分析,在此基础上研究了路径可靠性模型和虚拟完全非交叉多路径模型,然后提出一个最大可靠性多路径选择算法。算法利用路径权重作为路径可靠性的近似解决方案,以此克服路径可靠性度量问题(NP难题)研究的复杂性,根据路径可靠性模型和完全非交叉多路径模型来选择可靠的路径集,使用这组路径集并行分布流量。应用OPNET模拟平台实现了算法,结果表明,本算法能增加聚合带宽,优化网络带宽的应用,提高网络的吞吐率和多路径路由的性能。     

基于代理群的军事自组网拓扑搜索算法

分析现有网络管理模式的基础上,针对军事移动自组网的特点,提出了一种基于动态代理群的网络管理模式,并实现了动态代理群网络管理模式的网络拓扑结构搜索算法,最后对该拓扑搜索算法的有效性、正确性及复杂度进行分析论证.实验证明该算法可以很好地解决节点频繁移动带来的需要实时反映网络拓扑结构的问题.     

一种新的基于方向导数的二维自适应网格生成算法

结合形变原理及网格迭代思想,利用方向导数计算控制函数,提出一种新的二维空间自适应网格生成算法。数值实验表明,该算法能较好地适应解函数的空间剧烈变化。与其他自适应算法比较,其主要优点是该算法逻辑简单,避免了解网格偏微分方程,节约了网格计算时间。     

基于免疫学的多代理入侵检测系统

在探讨免疫学基本原理的基础上 ,提出了基于免疫学的多代理系统 ,用于联网计算机的入侵检测与反应。在这个框架中 ,基于免疫学的安全代理在联网节点之间漫游 ,监视网络状态。这些代理相互识别对方的活动行为 ,以等级方式进行合作 ,并根据底层安全规则采取相应的行动。移动代理具有学习能力 ,能动态适应周围环境 ,检测出已知与未知的入侵。多代理检测系统同时在不同层次监视联网计算机的活动情况 ,包括用户级、系统级、进程级和数据包级。基于免疫学的多代理入侵检测系统是灵活的、可扩展的和可适应的 ,能够根据管理员的需要与参数配置实时监视网络。