基于网络作战的对空目标打击火控新模式研究

针对网络化空战条件下,作战飞机接收到的远程目指只能用于指挥引导,而无法用于火控层面的问题,设计了一种基于远程目指的对空目标打击火控新模式。介绍了某型作战飞机对空作战火控模式,以及此模式下任务机工作方式和中制导指令形成方式;根据现有条件的不足,设计了一种火控新模式,此模式只需在软件层面改动现有武器装备,就能尽快适应现代网络化空战需求。     

基于相遇时间感知的延时容忍网络路由

延时容忍网络(Delay-tolerant Networks,DTNs)是稀疏的移动自组织网络,其无法建立源节点至目的节点整条路径。目前多数工作是在分析转发算法,而基于短相遇接触时间(Contact Duration Time,CDT)事实下的转发算法的研究工作甚少。为此,提出基于相遇接触时间的时延容忍网络路由(Contact Duration-Aware Routing,CDAR)。利用CDT、相遇间隔时间以及消息的时效计算一跳和两跳传递概率,再依据当前接触的和过去接触的节点中选择转发节点,从而构建低成本路由。实验数据表明,与同类的PROPHET路由相比,提出的CDAR路由的消息传递率提高了10%、平均时延缩短了12%和路由成本下降了23%。     

基于现代控制理论的联合作战指挥控制

联合作战指挥控制方法决定着战局控制的效果。介绍3种基于现代控制理论的指挥控制方法,结合其控制思想分析各指挥控制方法对应的工程控制方法;根据相关工程控制方法的特点,分析对应的指挥控制方法的关键环节;指出各级指挥机构在实施指挥控制过程中应重点关注的问题。     

基于改进支持向量回归机的天基信息系统效能评估

天基信息系统效能的评估对于一体化作战的现代战争具有重要意义。针对武器系统效能评估的影响因子复杂、样本数量少、非线性较强等特点,采用支持向量回归机算法,并引入布谷鸟搜索算法对支持向量回归机的3个参数进行优化选取。仿真实验结果表明,改进支持向量回归机与传统支持向量回归机、BP神经网络相比,具有更高的准确度,可以有效地对天基信息系统进行效能评估。     

基于GA-Elman神经网络的水下集群作战效能评估

在现代化海战中,大力发展水下作战集群是海军信息化发展的必然途径,针对这种新的作战样式,对其作战效能进行准确可靠的评估至关重要。Elman神经网络能克服传统评估方法依赖于专家经验的缺点,但其自身的权值更新方法易陷入局部极小,为此,采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对Elman网络进行全局优化,构建基于GA-Elman神经网络的水下集群作战效能评估模型,并应用实例对模型进行仿真验证。仿真结果表明该模型可以准确有效地对水下集群作战效能进行评估。     

基于ERA和PT的舰艇编队多作战想定下效能评价

为了解决舰艇编队作战效能评价高度专业性、复杂性及要素间关联性等技术难题,提出了基于证据推理法(ERA)和前景理论(PT)的舰艇编队作战效能评价方法,分两步确定最优的评价指标体系及权重。对于要素间客观存在的关联性,从理论上证明了关联性越低,证据推理法的应用效果越佳,再以此为目标优化效能评价指标体系;运用前景理论构建了指标体系关联度最小、评价能力前景价值最大的非线性优化模型,同时确定指标最优权重,并给出求解方法。为了验证这一方法的有效性,将基于ERA和PT的舰艇编队作战效能评价方法应用于多想定的算例分析,结果表明,提出的方法能有效地解决舰艇编队作战效能的评价问题。     

基于OpenFlow的SDN中链路层拓扑发现的优化

在基于OpenFlow的软件定义网络中,控制器需要对全局网络状态保持全面并且实时的掌握,怎样快速地获取当前网络的拓扑状态成为了重要前提。而SDN的拓扑发现协议OFDP虽然已经将控制权交给了控制器,但是仍采用洪泛式的拓扑发现消息发送机制来进行拓扑发现,没有达到全局最优,增加了不必要的开销。因此,提出一种基于OFDP的改进机制,在控制器中添加新的拓扑发现功能模块,通过减少重复端口发现的方式,来减少网络中的拓扑发现消息的数量。仿真实验结果表明,改进机制在加快了网络拓扑的生成的同时,减轻了控制器的负载。