战术指挥网络系统在野战炮兵的应用前景

野战炮兵要打赢未来的战争,必须提高野战炮兵的数字化、信息化水平。"野战炮兵战术指挥网络系统"是提高野战炮兵的数字化、信息化水平的一种手段。新军事变革的不断深入和扩展以及战争形态的不断演变,造就了未来战争的多样性、复杂性、快速性、隐蔽性、立体性和高技术性。强调野战炮兵的装备必须走全面数字化和信息化的道路。告诫在未来的竞争中,谁赢得了信息、谁拥有了数字化武器,谁就能赢得时间,取得战争的胜利。     

战场不确定环境下考虑敌方打击的后勤供应网络设计

在战场环境下,负责后勤物资分发与转运战场补给中心随时会受到敌方的打击,给后勤供应系统的设计优化带来了巨大挑战。鉴于此,研究了战场不确定环境下的后勤物资供应网络设计优化问题,考虑了供应和需求的不确定性,建立了优化问题的整数规划模型,并开发了基于拉格朗日松弛的启发式求解算法。采用50个小规模的测试用例(包含5个供应节点、20个候选补给中心节点以及50个作战单元节点)和50个大规模测试用例(包括20个供应节点、100个后勤补给中心节点以及500个作战单元节点)测试了算法的有效性与鲁棒性。计算结果显示基于拉格朗日的求解算法可以在短时间内给出问题的近似最优解。     

舰船毁伤效果评估系统设计

快速准确地评估毁伤结果是判定战果和评价作战效能的重要依据,可为指挥员合理编组兵力、精确运用火力、制订下一步行动计划提供决策支持。在分析任务需求的基础上,提出了一种舰船毁伤效果评估系统的设计方法。提出了舰船毁伤效果评估系统的基本系统需求,介绍了系统的构建、结构以及系统工作流程,阐述了系统的安全性及可靠性要求。     

一种基于AODV的安全路由协议

随着移动Ad Hoc网络逐渐成为实现复杂战场环境信息传递的重要方式,网络安全逐渐引起重视。针对Ad hoc网络易遭受恶意节点攻击而造成大量丢包现象的安全问题,分析了目前针对移动Ad hoc网络AODV协议的几种典型的攻击模型,运用简单的缓存概念,提出了一种基于AODV的安全路由协议AODVCA,并以黑洞攻击为例,对各种性能指标进行了仿真和分析。结果表明此协议能够很好地预防和解决Ad hoc网络中恶意节点的路由攻击。     

基于复杂网络的机降作战目标选择方法

运用复杂网络理论,构建蓝军抗登陆部署网络模型,将机降作战目标选择问题转化为节点价值评估问题。将节点价值分为战术价值和网络价值两个维度,利用模糊偏序关系建立节点战术价值评估模型,定义节点连通度和节点关键度,确定节点网络价值评估算法,评估蓝军抗登陆部署网络中各节点的价值,进而确定机降作战目标。实例分析结果表明了该目标选择方法的有效性。     

基于复杂性的指挥信息系统通信网络组织建立阶段风险管理

通信网络是指挥信息系统的连接纽带和支撑网络。基于联合作战指挥保障和风险管理两大理论体系,以复杂性视野,研究指挥信息系统通信网络组织建立阶段风险管理,通过通信网络的结构参数、通信网络中的交互关系以及环境对通信网络的影响三大不确定性因素辨识风险,采取仿真模拟和探索性分析的方法评估风险产生的条件及其带来不确定性损失,并针对风险评估结论提出风险控制策略建议。     

灰色信息条件下的加权复杂网络抗毁性

针对加权复杂网络抗毁性建模中存在的攻击信息不确定性问题,引入信息准确度参数,建立了一个灰色信息条件下的加权复杂网络抗毁性分析模型。选取网络效率和连通性为性能度量指标,对典型加权复杂网络在不同信息准确度下的抗毁性进行了数值仿真模拟。结果表明:BA无标度网络的观测度分布近似服从幂律分布,这与均匀分布假设下的结论是不同的;BA无标度网络和NW小世界网络的抗毁性随着节点移除比例的增大而不断降低,且信息准确度越小、网络密度越高,加权网络的抗毁性越强;NW小世界网络的抗毁性对权重系数并不敏感,且在相同的信息准确度和网络特征参量下,NW小世界网络具有比BA无标度网络更强的抗毁性。     

从马航370航班搜救行动看未来海上搜救航空器的发展

正2014年4月28日,在南印度洋相关海域进行的马来西亚航空公司370号航班失联客机(以下称MH370)的空中搜寻活动在持续6周后宣告结束。在此次行动中,包括我国在内的多个国家出动了众多航空器(包括固定翼飞机和直升机)参与,动用了P-3C、P-8A海上巡逻机,C-130、"伊尔-76"、"运-8"运输机,E-737"楔尾"空中预警机和SH-60"海鹰"舰载直升机,其中P-8A和E-737均是近年刚投入使用的新机,为其服役后首次执行海上搜救任     

遗传神经网络在保障资源需求预测中的应用

针对现代战争条件下装备保障资源需求变化快,保障资源预测困难的问题,首先分析了影响装备保障资源需求的因素,根据实际情况选取了平均维修间隔时间(MTBM)、平均修复时间(MTBR)等8项影响装备保障资源需求的关键指标,然后将基于遗传算法(GA)优化的反向传播(BP)神经网络应用于保障资源需求预测中,构建了基于遗传神经网络的需求预测模型,最后利用1980年～2010年实际保障资源需求数据对模型进行了验证.验证结果表明,基于GA优化的BP神经网络预测模型有较快的收敛速度、较强的适应性和较高的预测精度,适用于装备保障资源需求预测.     

基于流量均衡和跨层技术的星群路由算法

针对分布式星群网络业务通信QoS不高的问题,提出了一种基于流量均衡和跨层技术的分布式星群网络路由算法(TACA)。该算法首先通过跨层技术将物理层、MAC层的相关信息搜集起来,作为判断链路负载状况的依据;然后对不同类型的业务进行分类,根据链路负载状况和业务QoS级别选择不同的路由层次,从而均衡流量以提高QoS。仿真表明,该路由算法在一定程度上降低了星群的呼叫阻塞率和切换阻塞率,平衡了网络的负载,提高了网络吞吐量。